중앙대, 열역학적으로 안정적인 '꿈의 신소재' 맥신 족집게처럼 골라내는 AI기술 개발

중앙대학교는 융합공학부 박해선 교수와 한국과학기술원(KAIST) 이승철 교수 연구팀이 열역학적으로 안정적인 맥신(MXene)을 족집게처럼 골라내는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

맥신은 전이금속과 탄소, 질소 등으로 구성된 2차원 나노 물질로, 물리 화학적 물성의 조절이 쉬워 '꿈의 신소재'로 불린다. 이차전지·촉매·반도체 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대를 모은다.

문제는 다양한 화학 조성과 구조를 가질 수 있는 특성 때문에 2차원 물질군 중 맥신의 화학 공간(Chemical space)이 매우 넓다는 점이다. 이를 극복하기 위해 밀도범함수이론(DFT) 계산을 통해 열역학적 안정성을 미리 검증하는 방법이 활용된다. 하지만 DFT 계산은 연산량이 높아 많은 컴퓨팅 자원이 필요하며 시간도 오래 걸린다. 기존 방법으로는 맥신이 가진 광대한 화학 공간을 충분히 탐색하는 데 한계가 있다는 얘기다.

연구팀은 맥신의 안전성을 빠르게 탐색할 수 있는 능동학습 프레임워크를 통해 DFT 계산의 한계를 극복하고, 맥신의 화학 조성과 구조적 다양성도 모두 고려하는 해결책을 찾아냈다. 연구팀이 개발한 AI 모델은 유사한 조성이나 구조를 가진 맥신이 없어 안정도 예측이 어려운 맥신을 예측하는 데 성공했다.

연구팀은 AI 모델을 통해 480회의 DFT 계산만으로 안정적인 맥신 126개를 찾아냈다. 기존 계산방법과 비교하면, 열역학적으로 안정적인 맥신을 100배쯤 더 많이 찾아낸 것이다. 특히 찾아낸 126개의 맥신 가운데 89개는 기존 연구에서 보고된 적 없는 새로운 맥신이었다. 이들 맥신은 상대적인 합성 가능성도 높은 것으로 나타났다.

박 교수는 "이번 연구를 통해 차세대 2차원 소재로 주목받는 맥신의 광대한 화학 공간을 효율적으로 탐색하고, 최소한의 계산으로 안정적인 맥신을 다수 찾아냈다"며 "새로 개발한 기술이 소재의 안정성이 요구되는 이차전지나 촉매 분야에 활용될 것으로 기대한다. 열역학적 안정성 예측을 넘어 방대한 계산을 요구하는 이온, 열전도도 같은 역학적 물성 예측에도 연구 방법이 확장될 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 논문(광대한 화학 공간에서 열역학적으로 안정적인 맥신을 신속하게 탐색하기 위한 능동 학습 프레임워크)은 재료과학·다학제 연구분야의 저명한 국제학술지 'ACS 나노'에서 확인할 수 있다.

이번 연구는 한국연구재단의 나노·소재기술개발사업과 우수신진연구 지원사업의 지원을 받았다.