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최근 인공지능(AI)을 활용한 단백질 구조 분석·설계로 노벨 화학상이 수여된 가운데, 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.
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 규명했으며, 이를 토대로 미래 촉매·광전기화학 시스템 설계에 꼭 필요한 핵심 데이터를 확보했다.
이번 연구 성과는 세계적인 화학 분야 권위지 Journal of the American Chemical Society (Impact Factor 14.5)에 최근 게재 되었다. 노벨위원회가 “AI를 통한 단백질 예측 및 분자 설계가 인류에 큰 혜택을 가져올 것”이라고 강조한 것처럼, 학계에서는 “에너지·촉매 분야에도 AI 기술을 무한히 확장할 수 있다는 사실을 보여준 대표 사례”라고 평가하고 있다.
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 단축해, 소재 개발에 드는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것”이라고 전했다.
한편, 이번 연구는 전북대학교 신임교수 연구비 지원 사업에 의해 수행됐다.
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