고려대학교(총장 김동원)는 화학과 박성남 교수와 이광렬 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 수소를 만드는 촉매의 성능을 미리 예측하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.

이번 연구는 촉매 성능을 평가하는 기준을 하나로 정리하고, 이를 AI 분석과 결합해 고성능 그린수소 촉매를 더 빠르고 효율적으로 개발할 수 있는 가능성을 제시했다.

물을 전기로 분해해 수소를 만드는 수전해 기술에서 촉매 성능은 매우 중요하다. 하지만 지금까지는 연구마다 평가 방법이 달라 촉매 성능을 서로 비교하기가 쉽지 않았다. 특히 반응 속도를 나타내는 ‘타펠 기울기’는 측정 방식에 따라 값 차이가 커, 객관적인 판단에 한계가 있었다.

연구팀은 백금(Pt) 기반 나노촉매의 기존 실험 자료를 체계적으로 정리하고, 타펠 기울기를 같은 기준으로 계산할 수 있는 표준 알고리즘을 만들었다. 이를 통해 서로 다른 연구 결과를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 데이터베이스를 구축했다.

이후 촉매의 크기와 구성, 구조, 전해질 조건 등을 AI에 학습시켜 타펠 기울기를 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다. 연구진이 백금 촉매 6종을 직접 만들어 실험한 결과, AI 예측값과 실제 측정값이 거의 일치했다.

특히 AI가 제안한 촉매는 기존 상용 촉매의 평균 값인 195.3보다 훨씬 낮은 88.9를 기록했다. 타펠 기울기는 수치가 낮을수록 반응 속도가 빠르고, 촉매 성능이 좋다는 뜻이다.

연구팀은 “AI를 활용하면 촉매 성능을 미리 예측할 수 있어 개발에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있다”며 “앞으로 다른 전기화학 반응용 촉매 개발에도 활용할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 나노·재료과학 분야 국제 학술지 Small Methods 온라인판에 2025년 12월 30일 게재됐다. 연구는 한국연구재단과 BK21 등 정부 지원을 받아 수행됐다.