전북대학교 이태훈 교수(신소재공학부 전자재료공학전공)와 UCLA의 이용혁 박사가 AI 기반 시뮬레이션으로 고성능 광전기화학 소재인 ‘BiVO4’의 복잡한 표면 구조를 빠르고 정밀하게 규명해 학계의 주목을 받고 있다.
3일 전북대에 따르면 연구팀은 AI 기반 구조 예측 샘플링 기법을 이용해 기존 대비 수천에서 수만 배 빠른 속도로 BiVO4 표면 구조를 검증하고 분석했다. 그 결과, 기존 관측만으로는 밝혀내기 어려웠던 복잡한 구조를 규명, 이를 토대로 미래 촉매·광전기화학 시스템 설계에 꼭 필요한 핵심 데이터를 확보했다.
한편 이번 연구 성과는 세계적인 화학 분야 권위지 Journal of the American Chemical Society (Impact Factor 14.5)에 게재됐다.
이태훈 교수는 “단백질 구조 예측처럼, 복잡한 전자 재료 표면 역시 AI를 이용하면 단시간에 깊이 있게 파악할 수 있다”며 “이 기술이 향후 미래 소재 발굴과 성능 평가에 드는 시간을 획기적으로 단축함으로써 소재 개발에 드는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것”이라고 말했다.
/장은성 기자
