인간 실제 실험+AI 가상 실험=화학 원료 수율↑

[아이뉴스24 정종오 기자] 인간이 직접 실험한 데이터를 기본으로 인공지능(AI)이 1만번 이상 가상 실험한 결과 화학연료를 얻는 수율이 높아진 것으로 나타났다. AI로 가상 화학실험 수행해 수율 향상 조건을 찾은 것이다.

온실가스인 메탄을 유용한 화학 원료로 직접 바꾸는 실험을 인공지능으로 가상 수행한 후 실험실에서 검증한 연구결과가 논문에 발표됐다. 1000도가 넘는 고온, 가스 속도, 압력 등 조건이 까다로운 실험을 실험실에서 직접 수행했다. 250개의 실험 데이터를 바탕으로 인공지능이 1만 번 이상 가상 수행해 기존보다 수율을 10% 이상 높이고 이를 실험실에서 직접 검증했다.

한국화학연구원 화학플랫폼연구본부 장현주·김현우 박사팀과 화학공정연구본부 김용태 박사팀은 인공지능의 기계학습과 인공 꿀벌 군집 알고리즘을 활용해 온실가스인 메탄을 유용한 화학 원료(에틸렌 등)로 직접 바꾸는 가상 실험을 수행해 인공지능 활용 전보다 10% 이상 높은 수율을 얻었다.

메탄은 석유화학 공정과 셰일 가스에서 나오는 물질로 전 세계 연간 메탄 발생량 9억t 중 92.2%가 난방이나 발전용으로 사용된다. 화학 원료로 사용되는 것은 7.8%에 불과하다. 연구팀은 메탄을 화학 원료로 전환해 활용하는 방법을 찾고 있었다.

메탄을 산소 투입 없이 화학 원료로 직접 바꾸는 촉매 공정은 기술 수준이 매우 높고 부산물이 많이 나와 상용화되지 못했다. 2019년 화학연 김용태 박사팀에서 부산물은 거의 없이 5.9%의 수율을 기록했었다. 이후 후속 연구와 AI 연구 협업을 통해 2019년 수율의 2배인 13%를 달성했다.

AI를 활용하기 위해서는 먼저 사람이 직접 실험한 데이터를 수집해야 한다. 연구팀은 실험실에서 직접 실험한 250개의 반응 데이터를 수집해 기계학습 모델을 학습시켰다. AI는 기계학습 모델을 통해 스스로 온도, 속도, 압력, 반응기 구조 등 여러 조건을 미세하게 조절하며 1만여 개가 넘는 가상 조건을 만들고 실험 결과물을 냈다.

연구팀은 이렇게 얻어진 가상 실험 데이터를 AI의 ‘인공 꿀벌 군집(Artificial Bee Colony) 알고리즘’에 적용했다. 자연에서 꿀벌 군집은 꿀이 있는 지역을 탐색한다. 꿀이 어디에 얼마나 있는지 구체적 정보를 수집한다. 수집된 정보에서 꿀이 많은 곳을 알아내 꿀을 찾고 모은다.

이와 비슷하게 인공 꿀벌 군집 알고리즘도 여러 가상 실험 조건을 탐색한다. 어느 조건에서 어떤 실험 결과가 나오는지 구체적 정보를 수집한 후, 그 정보들에서 더 좋은 실험 결과가 나오는 조건으로 의사결정을 하는 총 세 단계를 거친다.

연구팀은 AI로 수율은 높으면서 부산물은 적게 나오는 실험 조건을 찾아냈다. 이를 실제로 직접 실험해 오차 범위 안에서 검증했다. 이번 연구성과는 ‘Reaction Chemistry & Engineering’에 논문 뒤표지(논문명: Reaction condition optimization for non-oxidative conversion of methane using artificial intelligence)로 선정됐다.

연구팀은 논문 투고 이후에 AI 활용 연구를 계속해 현재 메탄의 에틸렌 직접전환 수율을 20%까지 끌어올린 상태다.

장현주 화학연 박사는 “공정이 까다롭고 변수가 많은 연구 분야에서 250번의 실험과 AI 도움으로 아주 짧은 시간에 높은 수율의 반응 조건을 찾아낼 수 있었다”며 “이번에 개발된 인공지능 기술은 다양한 화학 반응 조건을 가상 환경에서 찾을 수 있어 앞으로 화학 산업에서 중요한 여러 반응에 바로 응용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

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