<a href="https://triprentguide.com/" target="_blank" class="seo-link good-link" rel="noopener">아고다할인코드</a> 국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 수소차 연료전지의 핵심 부품인 고성능 촉매를 효율적으로 설계하는 기술을 개발해 비싼 가격과 짧은 수명이라는 고질적 한계를 극복할 실마리를 찾았다. 수소 승용차·트럭·선박, 에너지저장시스템(ESS) 등 탄소중립 핵심 산업 전반에서 촉매 수명 연장과 제조 비용 절감에 기여할 것으로 기대된다.

KAIST는 조은애 신소재공학과 교수팀이 이원보 서울대 화학생물공학부 교수팀과 공동으로 AI 기반 촉매 '원자 배열' 경향 예측 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’에 지난 1월 15일 게재됐다.

이 기술은 퍼즐을 맞추기 전 유리한 조합을 미리 계산해 보는 원리와 같다. AI가 금속 원자들의 배열 속도를 사전에 계산함으로써 고성능 촉매를 보다 효율적으로 설계할 수 있다.

연구의 핵심은 아연이 백금-코발트 원자 배열에 결정적 역할을 한다는 사실을 AI가 규명했다는 점이다. 기존 백금-코발트(Pt-Co) 합금 촉매는 높은 성능에도 불구하고 원자가 규칙적으로 배열된 금속간화합물(L1₀) 구조를 형성하려면 고온 열처리가 필수적이었다. 이 과정에서 입자가 뭉치거나 구조가 불안정해져 실제 연료전지에 적용하는 데 어려움이 있다..