GIST, 에너지 저장 물질 발굴…AI 선예측·後실험 검증 성공

광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 박영준 환경·에너지공학과 교수팀이 천연가스와 같은 에너지 가스를 얼음처럼 고체 상태로 저장하는 '가스 하이드레이트'를 더 쉽게 만들고 안정적으로 유지할 수 있는 새로운 물질을 인공지능(AI)으로 찾아내고 이를 실험으로 검증하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.

가스 하이드레이트는 낮은 온도와 높은 압력 조건에서 물이 얼음처럼 단단한 구조를 만들고, 그 안에 메탄·수소·이산화탄소 같은 에너지 가스가 갇힌 고체 물질이다. 에너지 가스를 작은 부피에 많이 담을 수 있어 차세대 에너지 저장·수송 기술로 주목받아 왔지만, 아주 차갑고 높은 압력 조건이 필요해 실제 활용에는 어려움이 있었다.

연구팀은 분자의 모양과 성질(분자의 화학 구조 정보(SMILES) 및 분자 그래프, 실험 조건에 대한 다양한 물리화학적 정보를 한꺼번에 학습하는 멀티모달 딥러닝 인공지능(AI) 예측 모델을 개발했다. 모델은 분자가 어떻게 생겼는지, 어떤 방식으로 원자들이 연결돼 있는지, 또 온도와 농도 같은 조건이 어떻게 달라지는지를 함께 고려해 가스 하이드레이트가 어느 조건에서 안정적으로 만들어지는지를 정밀하게 예측할 수 있도록 설계했다.

AI 분석 결과 기존 연구에서 거의 다뤄지지 않았던 황(S)을 포함한 순환 구조 유기 분자 가운데 하나인 '에틸렌 설파이트*'가 가스 하이드레이트 형성에 효과적인 물질로 도출됐다. AI가 제안한 이 물질을 실제로 합성해 가스 하이드레이트 형성 실험과 구조 분석에 적용했다.

AI 예측값과 실험 결과가 약 1 메가파스칼(㎫) 이내의 오차로 잘 일치했으며, 기존 메탄 하이드레이트 대비 약 12 K(켈빈·절대온도의 단위) 이상 완화된 조건에서도 안정적인 하이드레이트 형성이 가능함을 확인했다. 이는 에너지 가스를 보다 낮은 압력과 높은 온도에서 저장·수송할 수 있는 가능성을 보여주는 성과로 평가한다.

연구팀은 이번 성과가 차세대 에너지 저장·수송 소재 개발과 탄소중립 기술 고도화에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

박영준 교수는 “이번 연구는 AI가 단순히 실험을 보조하는 수준을 넘어, 어떤 물질이 유망한지 먼저 제시하고 그 효과를 실제 실험으로 확인했다는 점에서 의미가 크다”며, “가스 하이드레이트뿐 아니라 에너지·환경 소재 개발 전반에서 데이터 기반 설계 전략을 확장할 수 있는 계기가 될 것”이라고 말했다.

김영준 기자 kyj85@etnews.com