KAIST, AI와 계산화학 융합해 세계 최고 수준 그린수소·배터리 촉매 신소재 개발

신소재 개발 효율 70배 향상, 친환경 에너지 기술 혁신 가속화

‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈’ 표지 논문 선정으로 세계적 주목

▲ AI 및 계산화학 기반 스피넬 신소재 촉매 스크리닝 프레임워크(출처=KAIST)  © 특허뉴스

친환경 에너지 사회로의 전환을 앞당길 AI 기반 신소재 설계 기술이 한국 연구진에 의해 개발됐다. KAIST 이강택 교수 연구팀은 한국에너지기술연구원, 한국지질자원연구원과 협력해 AI와 계산화학을 결합한 스피넬 산화물 신소재 설계 기술을 세계 최초로 선보였다. 이 기술은 그린수소와 배터리 전극 및 촉매 개발을 크게 앞당길 것으로 기대된다.

스피넬 산화물(AB2O4)은 차세대 전극 및 촉매로 주목받는 물질로, 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 하지만 기존 개발 방식은 수천 개의 후보군을 실험으로 일일이 검증해야 해 많은 시간과 비용이 소요됐다.

연구팀은 AI와 계산화학을 활용해 1,240개의 후보 물질을 분석, 기존 촉매보다 우수한 성능을 가진 스피넬 산화물 촉매를 발견했다. 또한, 전기음성도를 기반으로 성능과 안정성을 예측할 수 있는 지표를 개발해 신소재 설계 효율성을 70배 이상 높였다. 이는 실험 의존도를 획기적으로 줄이며, 친환경 에너지 기술의 발전을 가속화할 전망이다.

연구는 산소 이온이 움직이는 3차원 확산 경로를 처음 규명하며, 촉매 성능 향상의 메커니즘도 밝혀냈다. 이는 전통적 실험으로는 밝혀내기 어려웠던 영역을 AI로 해결한 혁신적인 성과다.

이번 연구는 세계적 학술지 Advanced Energy Materials에 게재됐으며, 표지 논문(Inside Front Cover)으로 선정됐다. 공동 교신 저자인 한국에너지기술연구원 이찬우 박사와 한국지질자원연구원 정인철 박사, 그리고 KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 연구의 핵심 역할을 맡았다.

KAIST 이강택 교수는 “AI 기반 신소재 설계 기술은 친환경 에너지 기술 개발의 속도를 크게 높이는 중요한 도구가 될 것”이라며, “그린수소 및 배터리 산업 전반에 걸친 기술 혁신과 탄소중립 실현에 기여할 것”이라고 밝혔다.

이 연구는 차세대 에너지 기술 발전을 위한 초석이 될 것으로 평가되며, 글로벌 친환경 에너지 경쟁에서 한국의 기술적 우위를 강화할 것으로 기대된다.

논문명은 A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts 이다.