메탄을 ‘화학산업의 쌀’ 에틸렌으로 전환하는 반응 수율 20% 향상

‘화학’이라고 하면 많은 사람들이 흰 가운을 입은 연구자가 시험관이나 비이커를 이용해 실험하는 모습을 떠올리곤 한다. 그런데 앞으로는 이런 모습을 보기가 쉽지 않을 것 같다. 화학실험도 이제는 인공지능을 이용한 가상실험을 먼저 한 뒤 실험실에서 검증하게 될 것으로 보인다.

한국화학연구원 화학플랫폼연구본부, 화학공정연구본부 연구팀은 인공지능(AI) 기계학습과 알고리즘을 이용해 온실가스를 유용한 화학물질로 바꾸는 가상실험을 실시해 인공지능을 활용하기 이전보다 수율을 10% 이상 높이는데 성공했다고 22일 밝혔다. 이번 연구결과는 화학공학 분야 국제학술지 ‘반응 화학 및 공학’에 실렸다.

메탄은 이산화탄소와 함께 지구온난화를 일으키는 대표적인 온실가스이다. 많은 연구자들이 온실가스를 포집하거나 다른 유용한 물질로 전환시키려는 시도들을 많이 하고 있는데 특히 화학산업의 쌀로 불리는 ‘에틸렌’으로 바꾸려는 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 에틸렌은 플라스틱, 비닐, 합성고무, 각종 건축자재, 접착제, 페인트까지 다양한 분야에서 원료로 쓰이고 있다. 특히 메탄에 산소를 투입하지 않고 화학원료로 바꾸는 촉매공정은 기술수준이 높고 부산물이 많이 나와 상용화가 쉽지 않은 상황이다.

이에 연구팀은 1000도가 높는 고온, 가스 속도, 압력 등 다양한 조건에서 실시된 실험자료 250개를 수집해 다시 인공지능이 1만 번 이상 가상실험을 수행하도록 했다. 인공지능이 기계학습을 통해 온도, 속도, 압력, 반응기 구조를 미세하게 조절한 조건을 만들어 가상실험을 실시했다.연구팀은 이렇게 얻어진 가상실험 데이터를 인공지능의 ‘인공 꿀벌 군집(ABC) 알고리즘’에 적용했다. 자연에서 꿀벌들은 꿀이 있는 지역을 탐색하고 꿀이 어디에 얼마나 있는지 구체적인 정보를 수집하고 수집된 정보들에서 꿀이 많은 곳을 알아내 꿀을 찾고 모은다. ABC 알고리즘은 이처럼 여러 가상 실험조건을 탐색하고 어느 조건에서 어떤 실험결과가 나오는지 구체적 정보를 수집한 다음 그 정보들에서 더 좋은 실험결과가 나오는 조건으로 의사결정을 하는 3단계를 거치는 것이다. 이를 통해 기존보다 수율을 20% 이상 높이는데 성공했다.

장현주 화학연구원 박사는 “공정이 까다롭고 변수가 많은 연구분야에서 250번의 실험 데이터와 인공지능의 도움으로 짧은 시간에 높은 수율의 반응조건을 찾아내는데 성공했다”라며 “이번에 개발된 방법은 다양한 화학반응 조건을 가상 환경에서 찾을 수 있기 때문에 화학산업의 중요한 여러 반응에서 바로 응용될 수 있을 것”이라고 말했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr