KAIST, 딥러닝으로 백금 촉매 수소 발생원리 규명
2021-04-29 13:00
연구팀이 규명한 톱니 백금 와이어의 높은 수소 발생효율 메커니즘. [사진=KAIST 제공]
한국과학기술원(KAIST)은 정유성 생명화학공학과 교수 연구팀이 딥러닝으로 고활성 백금 촉매를 활용시 수소 발생원리를 규명하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
최근 톱니 와이어 모양으로 합성한 백금을 촉매로 사용시 수소를 얻기 위해 물을 전기분해할 때 기존 방법 대비 사용량을 10분의 1로 줄일 수 있다는 연구가 발표돼 파장을 일으켰지만 그 원리가 규명되지 않은 상태였다.
정유성 교수 연구팀은 복잡한 촉매 표면 성질을 빠르게 예측하는 딥러닝 방법을 고안해 톱니 백금 와이어 촉매에서 높은 수소 활성 원리를 규명했다.
연구팀은 "분업화를 통해 일의 효율을 높이는 것과 같은 개념이 분자 세계에도 존재하는 것"이라고 설명했다.
정 교수는 "과거에도 분자 수준의 분업으로 전체 반응 효율을 높이는 개념이 있었지만 단일성분인 백금에서 구조에 따른 분업 현상이 규명된 건 처음"이라며 "단일성분 촉매 구조를 바꿔 효율을 높이는 새로운 관점과 설계원리를 제시한 점에 의미가 있다"고 밝혔다.
이 연구에 구근호 KAIST 생명화학공학과 박사후연구원이 논문 제1저자로 참여했다. 톱니 백금 와이어를 합성한 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)의 듀안 교수 연구팀, 캘리포니아공과대학교의 고다드 교수 연구팀이 함께 참여했다.
연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단 중견연구자 기초연구사업, PEMWE용 저가 고성능 수소 발생반응 촉매 개발 사업 지원을 받아 수행됐다. 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨터 자원이 활용됐다.
정유성 KAIST 생명화학공학과 교수. [사진=KAIST 제공]