고려대는 박성남·이광렬 화학과 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 수소 발생 반응 촉매의 성능을 예측하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.

연구팀은 백금(Pt) 기반 나노촉매의 성능 지표인 ‘타펠 기울기’를 동일한 기준으로 추출할 수 있는 표준화 알고리즘을 개발했다. 이를 바탕으로 촉매 성능을 예측하는 머신러닝 모델을 구현했다.

타펠 기울기는 전기화학 반응에서 반응 속도가 전압에 따라 얼마나 빠르게 변하는지를 나타내는 지표이다. 값이 낮을수록 촉매 성능이 우수하다. 그동안 연구마다 측정과 해석 방식이 달라 촉매 성능을 객관적으로 비교하기 어렵다는 문제가 있었다.

이에 연구팀은 서로 다른 연구에서 보고된 데이터를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 데이터베이스를 구축하고 촉매 크기와 조성, 구조, 전해질 조건 등을 AI에 학습시켜 타펠 기울기를 예측하는 모델을 만들었다.

신뢰성 검증을 위해 백금 기반 촉매 6종을 직접 합성해 성능을 측정한 결과, AI가 예측한 값과 실험값이 높은 수준으로 일치했다. 머신러닝 모델이 제안한 촉매는 88.9mV dec⁻¹를 기록해 상용 촉매 평균값(195.3mV dec⁻¹)보다 2배 이상 개선된 성능을 보였다.

연구팀은 “AI 기반의 촉매 성능 예측·설계 방법을 제시함으로 고성능 수소 발생 촉매 개발 시간과 비용을 줄일 수 있게 됐다”며 “향후 다양한 전기화학 반응을 위한 차세대 촉매 설계로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 결과는 나노·재료 과학 분야 국제 학술지 ‘스몰 메서드스(Small Methods)’ 온라인판에 지난달 30일 게재됐다.