[인플루언스 뉴스 | 임규리 기자] 한국과학기술연구원(KIST)와 KAIST의 공동연구팀이 인공지능(AI) 기반의 촉매 선별 방법론을 활용하여, 순수 백금 촉매보다 두 배 이상 높은 성능을 자랑하는 삼원소계 합금(Cu-Au-Pt) 신규 촉매를 개발하는 데 성공했다.

연구팀은 촉매 표면에서 흡착 물질이 결합하는 에너지를 정확히 예측하기 위해 SGCNN(촉매구조 그래프 합성곱 신경망) 인공지능 모델을 개발하였다. 이 모델은 기존 CGCNN(결정 그래프 합성곱 신경망) 모델을 발전시킨 것으로, 촉매 소재의 표면 물성 예측에 특화되어 있다.

이번 연구를 통해 효과적으로 촉매의 표면 물성을 예측할 수 있게 되었으며, 이를 바탕으로 성능, 안정성, 비용의 3요소를 모두 충족하는 촉매를 효과적으로 선별하는 것이 가능하게 되었다.

실제로 연구팀은 이 방법론을 활용하여 약 3,200개의 삼원소계 후보 소재들을 단 하루 만에 탐색할 수 있었다. 기존 밀도범함수이론(DFT)을 활용한 방법으로는 이러한 탐색에 수년이 소요되었다는 점에서 혁신적이다.

연구 결과, 새롭게 개발된 Cu-Au-Pt 합금 촉매는 백금을 37%만 사용하면서도 순수 백금 촉매보다 2배 이상 높은 반응전류밀도(kinetic current density)를 보여주었다. 또한, 5,000회의 안정성 테스트를 거쳐도 성능 열화가 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다.

KIST의 김동훈 박사는 “이 연구는 수소 연료전지용 촉매뿐만 아니라, 수전해 기반의 수소 생산과 같은 다양한 촉매 반응에 즉각적으로 적용될 수 있으며, 앞으로 더욱 정교한 인공지능 모델링을 통해 촉매 소재 개발의 성공률을 더욱 향상시킬 계획”이라고 밝혔다.

이 연구는 삼성전자 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부의 지원을 받아 진행되었으며, 국제 학술지 Applied Catalysis B: Environmental에 게재되었다.