[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 이강택 카이스트 기계공학과 교수 연구팀이 한국에너지기술연구원, 한국지질자원연구원, 카이스트 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께 인공지능과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계했다. 이와 함께 해당 소재의 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.

스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되고 있다. 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있어 잠재력이 높다. 다만 수천 개 이상의 후보군의 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 인공지능과 계산화학을 동시에 사용해 1천240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별했다. 이를 통해  기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.

또한 연구팀은 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.

이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 됐다. 연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 높였다. 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.

또한 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.

이강택 카이스트 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며 “이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.

한편 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지에 선정됐으며, 지난 달 10월 21일에 게재됐다.