고려대, 생성형 AI로 '친환경 과산화수소' 촉매 찾았다

중국 푸단대와 공동연구…과산화수소 생산용 촉매 후보 34종 도출

GPU 80%·CPU 96% 절감하며 활성 촉매 생성 비율 50%까지 끌어올려

[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 고려대 KU-KIST융합대학원 백서인 교수, 푸단대 쿤 지앙 교수, 고려대 KU-KIST융합대학원 목동현 석박통합과정(제1저자). (사진=고려대 제공) 2026.04.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 고려대는 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀이 생성형 인공지능(AI)을 응용해 새로운 촉매 탐색 전략을 개발하고, 산소를 과산화수소로 바꾸는 고성능 촉매 후보 34종을 발굴했다고 14일 밝혔다.

과산화수소는 살균·표백·화학 합성 등 다양한 산업에서 널리 활용되는 물질이다. 최근 산소를 과산화수소로 직접 전환하는 친환경 전기화학 공정 '2전자 산소환원반응(2e-ORR)'이 주목받고 있지만, 성능이 뛰어난 촉매를 찾는 과정에 막대한 시간과 비용이 필요하다는 한계가 있었다.

연구진은 기존에 개발한 '촉매 생성형 AI 모델(CatGPT)'에 능동학습(Active Learning)을 결합했다. 'CatGPT'가 새로운 촉매 구조를 제안하면, 초고속 예측 도구인 '기계학습 포스 필드(MLFF)'를 통해 활성을 평가하고, 이를 다시 학습에 반영하는 방식이다. 이 과정을 반복해 점차 원하는 특성을 갖는 촉매를 더 많이 생성하도록 유도했다.

최종적으로 생성된 촉매들을 정밀 시뮬레이션인 '밀도범함수(DFT)' 계산으로 평가한 결과, 활성과 선택성을 동시에 만족하는 유망 촉매 후보 34종을 발굴했다.

이 과정에서 활성 촉매 생성 비율을 약 50% 수준으로 끌어올렸으며, 기존의 대용량 초고속 스크리닝 방식과 비교해 계산 비용을 그래픽처리장치(GPU) 약 80%, 중앙처리장치(CPU) 약 96%까지 절감했다.

추가 계산 및 실험 검증 단계에서는 특히 망간-백금 화합물(MnPt3)이 산성 조건에서도 높은 과산화수소 선택성을 유지하는 새로운 촉매임이 확인됐다.

[서울=뉴시스] 능동학습(Active Learning) 과정의 모식도. (사진=고려대 제공) 2026.04.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

백 교수는 "이번 연구는 생성형 AI와 능동학습을 결합하면 방대한 촉매 후보군 속에서 유망한 물질을 훨씬 효율적으로 발굴할 수 있음을 보여주는 것"이라며 "향후 차세대 촉매 및 친환경 에너지 소재 개발에도 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

한편 이번 연구는 중국 푸단대 쿤 지앙(Kun Jiang) 교수 연구팀과의 공동 연구로 진행됐다. KU-KIST융합대학원의 목동현 석박통합과정생이 제1저자로 이름을 올린 연구 성과는 화학 공학 분야의 국제 학술지 '에이씨에스 카탈리시스(ACS Catalysis)' 온라인에 지난달 16일 게재됐다.


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