AI 역설계로 기체 결정 배열 구현

KAIST 김지한 생명화학공학과 교수팀이 다공성 물질 내부에서 기체를 결정처럼 규칙적으로 배열하는 ‘가스 격자’를 구현했다. 연구진은 인공지능을 활용해 목표로 삼은 배열에 맞는 소재 구조까지 설계했다. 이 기술을 이산화탄소와 수소 등으로 넓히면 선택적 포집·분리와 효율적 저장에 필요한 맞춤형 소재 개발로 이어질 가능성이 있다.

연구팀은 미세한 기공에 기체를 담거나 골라낼 수 있는 금속-유기 골격체(MOF)를 광범위하게 탐색했다. 그 결과 특정 코발트 기반 다공성 물질인 Co-CAU-36 안에서 단일 원소 기체 제논(Xe)이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 확인했다. 컴퓨터 시뮬레이션인 GCMC에서는 제논이 기공에 무질서하게 흩어지지 않고 체심 입방 격자(BCC) 형태로 정렬됐다.

제논과 크립톤(Kr)을 함께 넣은 혼합기체 실험에서는 공간적으로 구분되는 배열이 나타났다. 제논이 먼저 껍질 모양의 격자를 형성하고 크립톤이 그 중심부를 채웠다. 연구진은 이어 기계학습과 유전 알고리즘을 결합해 원하는 기체 배열을 먼저 정한 뒤, 이에 적합한 다공성 구조를 거꾸로 찾는 역설계 방식을 적용했다.

AI 기반 역설계 결과 체심 입방 격자뿐 아니라 면심 입방 격자(FCC)로 기체를 배열할 수 있는 새로운 다공성 구조도 설계됐다. 연구에는 김영훈·김도훈 박사과정이 공동 제1 저자로, 김승우 석사과정과 임윤성 박사가 제2 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 6월 23일 온라인으로 게재됐다.