고려대학교 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀과 푸단대학교 쿤 지앙 교수 연구팀의 공동 연구 논문 이미지. 사진=고려대학교

고려대학교는 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀이 푸단대학교 쿤 지앙 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 산소를 과산화수소로 전환하는 고성능 촉매 후보 34종을 발굴했다고 13일 밝혔다.

과산화수소는 살균·표백·화학 합성 등에 활용되는 핵심 물질이다. 최근 친환경 공정 ‘2전자 산소환원반응’이 주목받고 있지만, 고성능 촉매를 찾는 과정에서 시간과 비용 부담이 크다는 한계가 있었다.

연구팀은 촉매 생성형 AI 모델 ‘CatGPT’에 능동학습을 결합했다. CatGPT가 새로운 촉매 구조를 제안하면 초고속 예측 도구 ‘기계학습 포스 필드(MLFF)’를 통해 활성을 평가하고 학습에 반영하는 방식을 반복했다. 이를 통해 원하는 특성의 촉매를 더 많이 생성하도록 유도했다.

최종 생성된 촉매들을 정밀 시뮬레이션 ‘밀도범함수(DFT)’를 통해 평가한 결과, 활성과 선택성을 만족하는 촉매 후보 34종을 발굴했다. 이 과정에서 활성 촉매 생성 비율을 약 50% 수준으로 끌어올렸으며, 기존 방식 대비 GPU 약 80%, CPU 약 96% 수준까지 계산 비용을 줄였다.

백서인 고려대 KU-KIST융합대학원 교수는 “생성형 AI와 능동학습을 결합해 유망 촉매를 효율적으로 발굴할 수 있음을 확인했다”며 “차세대 촉매와 친환경 에너지 소재 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.

<문화경제 한시영 기자>