고성능 광전기화학 소재 ‘BiVO4’ 구조 신속 규명… 미래 촉매·에너지 기술 혁신 기대

전북대학교 신소재공학부 이태훈 교수 연구팀이 UCLA 이용혁 박사와 공동으로 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션 기술을 활용해 고성능 광전기화학 소재 ‘BiVO4’의 복잡한 표면 구조를 신속하고 정밀하게 규명하는 데 성공했다. 이번 연구는 에너지 및 촉매 분야에서 AI 기술이 혁신적인 역할을 할 수 있음을 입증하며 학계의 주목을 받고 있다.

AI로 신소재 구조 분석 속도 수천 배 이상 향상

이번 연구의 핵심은 AI 기반 구조 예측 샘플링 기법을 활용해 기존 방식보다 수천에서 수만 배 빠르게 BiVO4의 표면 구조를 분석했다는 점이다. 기존에는 실험적 관측만으로 소재 표면의 복잡한 구조를 완벽하게 규명하기 어려웠으나, 연구팀은 AI를 적용해 이를 해결했다. 이를 통해 향후 촉매 및 광전기화학 시스템 설계에 필수적인 핵심 데이터를 확보할 수 있었다.

이번 연구 성과는 화학 분야의 세계적 권위 학술지인 Journal of the American Chemical Society (JACS, 영향력 지수 14.5)에 최근 게재됐다. 이는 AI를 활용한 소재 연구가 국제적으로 인정받고 있으며, 앞으로 더욱 확장될 가능성을 시사하는 중요한 성과로 평가된다.

노벨위원회가 “AI를 이용한 단백질 예측 및 분자 설계가 인류에 큰 혜택을 가져올 것”이라고 발표한 것처럼, 학계에서는 “AI 기술이 신소재 개발 및 촉매·에너지 연구 분야에도 무한한 확장 가능성을 지니고 있다”고 분석하고 있다.

AI 기반 소재 개발, 연구 효율성 극대화 기대

이태훈 교수는 “단백질 구조 예측과 마찬가지로, 복잡한 전자재료 표면도 AI를 활용하면 단시간 내에 정밀하게 분석할 수 있다”며 “이 기술을 통해 미래 소재 발굴과 성능 평가에 소요되는 시간을 획기적으로 줄이고, 개발 비용까지 절감할 수 있을 것”이라고 강조했다.

이번 연구는 전북대학교 신임교수 연구비 지원 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 AI를 활용한 신소재 연구가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

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