KAIST, ‘AI’로 이산화탄소 잡는 유망소재 발굴

이번 연구를 수행한 김지한(왼쪽부터) 교수, 임윤성 박사과정, 박현수 박사. (사진 출처 : KAIST) 최근 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술, 즉 Direct Air Capture(이하 DAC)에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

이 기술은 기후 변화와 대기 오염 문제를 해결하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 그러나 공기 중에는 이산화탄소 외에도 수증기와 같은 다른 기체가 존재하기 때문에 이산화탄소만을 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않은 상황입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 국내 연구진이 금속-유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)와 AI 기반 기계학습 기술을 적용하여 MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재를 찾아내는 데 성공했습니다. KAIST 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀은 임페리얼 칼리지 런던 연구팀과 협력하여 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 신속하고 정밀하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬...