일리노이대, AI로 태양전지 분자 안정성 4배 높였다

지붕 위에 설치하는 실리콘 태양광 패널은 무겁고 단단합니다. 많은 연구자들은 비닐처럼 얇고 유연해 건물 창문이나 옷에도 붙일 수 있는 유기 태양전지를 꿈꿔왔습니다. 하지만 빛을 흡수해 전기를 만들어야 할 분자가 햇빛을 받으면 급격히 분해되는 내구성 문제 때문에 지난 1980년대부터 상용화의 벽에 부딪혀 있었습니다.

미국 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스와 토론토 대학교 공동 연구팀은 8월 28일 국제 학술지 네이처에 AI와 자동화 화학 합성을 결합해 기존보다 빛에 대한 안정성이 4배나 높은 유기 분자를 찾아냈다고 발표했습니다.

레고 블록처럼 분자를 찍어내는 닫힌 고리 실험

그동안 신소재 분야에서 AI를 쓸 때 가장 큰 문제는 속도 불균형이었습니다. AI가 아무리 좋은 분자 구조를 추천해도, 화학자가 연구실에서 직접 합성해 검증하는 데 수개월이 걸렸기 때문입니다.

연구팀은 마틴 버크 교수가 개발한 모듈형 합성 기술을 활용했습니다. 마치 레고 블록을 조립하듯 규격화된 분자 조각을 로봇 플랫폼이 자동으로 합성하는 방식입니다.

AI가 학습 효과가 가장 높은 후보 분자를 지목하면 로봇이 즉시 합성하고, 내광성 실험 결과를 다시 AI에 먹여 모델을 고도화하는 폐쇄 루프 실험을 구축했습니다. 연구팀은 5차례 반복 과정을 거쳐 총 30종의 새로운 유기 화합물을 빠르게 합성해냈습니다.

깜깜이 블랙박스를 투명한 유리구슬로 열다

단순히 쓸 만한 분자 몇 개를 건진 것보다 중요한 대목은 AI의 블랙박스를 열었다는 점입니다. 보통 AI는 특정 분자가 왜 좋은 성능을 내는지 화학적 인과관계를 설명해주지 못합니다.

연구팀은 실험이 진행되는 동안 또 다른 알고리즘을 가동해 합성된 분자들의 물리적 특징을 추적했습니다. 그 결과 분자 내부의 특정 고에너지 영역을 제어하고 적절한 용매를 조합하면 광안정성이 극대화된다는 핵심 화학 규칙을 찾아냈습니다.

연구팀의 니콜라스 잭슨 교수는 AI 블랙박스를 투명한 유리구슬로 바꿨다고 자평했습니다. 실제로 이 원리를 구조가 서로 다른 3개의 집광 분자에 적용해 검증한 결과, 모든 분자에서 내광성이 최대 4배 향상되는 사실을 확인했습니다.

왜 중요한가

유연하고 투명한 유기 태양전지는 기존 무거운 실리콘 패널이 들어갈 수 없는 곡면이나 소형 기기에 전력을 공급할 핵심 기술입니다. 수십 년간 발목을 잡던 안정성 문제를 4배 개선했다는 사실만으로도 상용화 진입 장벽을 한 단계 낮춘 성과입니다.

저희는 이번 연구의 진짜 가치가 AI를 단순한 계산기가 아니라 가설 생성자로 격상시킨 데 있다고 봅니다. AI가 도출한 물리적 특성 규칙 덕분에 연구자들은 더 이상 거대한 화학 라이브러리를 장님 코끼리 만지듯 뒤질 필요 없이 명확한 기준을 갖고 후속 분자를 설계할 수 있게 되었습니다.

물론 지금 당장 필름형 태양전지가 양산되는 것은 아닙니다. 이번 연구는 제한된 분자와 용매 환경에서 이뤄진 원리 입증 단계이며, 실제 야외 환경에서는 수분과 산소, 열에 의한 복합적인 열화도 막아내야 합니다. 그럼에도 자동화 합성 로봇과 설명 가능한 AI의 결합은 지루했던 화학 신소재 탐색 주기를 획기적으로 단축할 강력한 선례를 남겼습니다.