인공 지능을 사용하여 제트 항공기 및 기타 운송 요구 사항을 위한 대체 연료 공급원으로 사용할 수 있는 신뢰할 수 있고 경제적인 바이오 연료 공급원인 조류 생산에 대한 새로운 세계 기록을 세웠다.
과학저널 Nature는 Texas A&M 어그리라이프 리서치(AgriLife Research) 과학자들이 바이오 연료 생산을 위한 기계 학습 정보 반연속을 적용하여 조류 배양(SAC)과 응집 기반 침전(ABS)의 통합기술을 지난1월호에 실었다.
◇바이오 연료로서의 조류 한계 해결
바이오매스는 3세대에 속하는 해양 미세조류는 대기나 해수 중의 이산화탄소와 물, 태양광을 에너지원으로 삼기 때문에 대규모 경작지가 필요 없고, 이산화탄소 저감에도 기여할 수 있어 기존 바이오매스를 대체할 새로운 원료로 각광받고 있다. 특히 지질(脂質) 함량이 높고 번식과 성장이 빨라 기존의 바이오매스에 비해 생산성이 월등히 높다는 장점이 있다.
하지만 조류 바이오 연료의 상업화는 상대적으로 낮은 수율과 높은 수확 비용으로 인해 대량생산이 어려웠다. 이러한 문제를 극복하면 생존 가능한 조류 바이오 연료가 탄소 배출량을 줄이고 기후 변화를 완화하며 석유 의존도를 완화하고 바이오 경제를 변화시킬 수 있다고 어그리라이프 Yuan 박사는 밝혔다.
Yuan 박사의 프로젝트는 조류 빛 침투, 성장 및 최적 밀도를 예측하기 위해 특허받은 인공 지능 고급 학습 모델을 활용한다. 예측 모델은 수경법을 사용하여 합성 조류의 지속적인 수확을 허용하여 최적의 밀도에서 빠른 성장을 유지하여 최상의 빛 가용성에 역점을 두었다.
바이오 연료 생산을 위한 기계 학습 정보 반연속 조류 배양(SAC)과 응집 기반 침전(ABS)의 통합을 보여줍니다. (자료= 텍사스 A&M AgriLife Research)
Yuan 박사의 팀이 야외 실험에서 성공적으로 달성한 방법은 하루 제곱미터당 43.3g의 바이오매스 생산성으로 세계 기록이 될성되었다. 최신 DOE 목표 범위는 하루 제곱미터당 25g입니다.
◇조류성장 제한과 높은 수확 비용으로 인해 상용화에 어려움
조류 바이오 연료는 재생 에너지의 궁극적인 솔루션 중 하나로 간주되지만 상호 음영으로 인한 성장 제한과 높은 수확 비용으로 인해 상용화에 어려움이 있었다.
최적의 세포 성장을 유지하고 상호 음영을 최소화하기 위해 반연속 조류 배양(SAC) 설계를 알리기 위해 기계 학습을 발전시켜 이러한 문제를 극복했다.
Yuan박사는 저가 바이오매스 수확과 경제적인 SAC를 달성하기 위해 설계된 응집 기반 침전 전략을 도입했다. "응집 기반 침강은 빠르게 성장하는 청록색 조류 균주인 Synechococcus elongatus UTEX2973을 조작하여 리모넨을 생성함으로써 달성되며, 이는 시아노박테리아 세포 표면 소수성을 증가시키고 효율적인 세포 응집 및 침강을 가능하게 합니다"라고 연구팀은 밝혔다.
Yuan박사는 상당한 잠재력과 광범위한 노력에도 불구하고 조류 바이오 연료의 상업화는 제한된 햇빛 침투, 열악한 재배 역학, 상대적으로 낮은 수확량 및 비용 효율적인 산업 수확 방법의 부재로 인해 방해를 받았다고 말했다.
"이 기술은 경제적인 것으로 입증되었으며 진정한 대체 에너지 형태로 조류 를 추진 하는 데 도움이 됩니다."라고 밝혔다.