인공지능(AI)을 결합해 물속 극미량 우라늄을 100% 정확도로 탐지하는 재사용 가능 센서가 개발됐다.
14일(현지시간) 중국 화북전력대학교 연구팀은 표면증강라만산란(SERS) 기술과 기계학습을 결합해 수중 우라닐 이온을 탐지하는 자기 감지 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 우라닐 이온은 환경 수역에서 가장 흔한 수용성 우라늄 형태다. 연구 결과는 국제학술지 '지속가능한 탄소 재료'(Sustainable Carbon Materials)에 실렸다.
우라늄 모니터링은 환경 보호와 원자력 에너지의 안전한 개발에 중요하다. 하지만 매우 낮은 농도의 우라닐 이온을 감지하는 것은 다른 용해 물질이 많은 시료에서 특히 어렵다. 기존 분석 기술은 감도는 높지만 고가의 장비와 복잡한 시료 준비, 숙련된 인력이 필요하다.
연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 'FA@tPF'라는 자기 SERS 기판을 개발했다. 이 플랫폼은 'Fe₃O₄@SiO₂@Au' 미소구체와 'tPF'로 알려진 폴리아릴렌 에테르 기반 공유 유기 중합체를 결합한 것이다. 연구 교신 저자인 전리 순 교수는 "미량의 우라닐 이온을 효율적으로 포착할 뿐만 아니라, 자동으로 해석될 수 있는 신뢰성 있는 스펙트럼 신호를 생성하는 감지 물질을 만드는 것이 목표였다"고 설명했다.
플랫폼의 tPF 층은 우라닐 이온을 금 나노입자 근처로 농축시켜 라만 신호를 증폭시킨다. 자기 코어를 이용하면 외부 자석으로 감지 물질을 신속하게 수집하고 농축할 수 있다. FA@tPF는 20분간의 농축 조건에서 1리터당 1×10⁻⁷몰(mol·L⁻¹) 수준의 낮은 농도까지 우라닐 이온을 탐지했다.
연구팀이 마그네슘, 나트륨, 칼슘 등 여러 일반적인 이온이 있는 환경에서 센서를 시험한 결과, 우라닐 특성 신호는 안정적으로 유지돼 높은 선택성을 보였다. 이 플랫폼은 재사용이 가능하며, 흡착된 우라닐 이온을 탄산나트륨 용액으로 제거한 뒤 6번의 흡착과 탈착 주기 후에도 선명한 신호가 감지됐다.
연구팀은 라만 스펙트럼 해석을 자동화하기 위해 기계학습을 도입했다. 합성곱 신경망(CNN)은 연구 데이터 세트에서 우라닐 흡착 전후의 스펙트럼을 100% 정확도로 분류했다. 연구팀은 'Grad-CAM' 기법을 통해 모델이 관련 없는 노이즈가 아닌 850cm⁻¹ 근처의 우라늄 고유 특징에 의존해 결정을 내렸음을 확인했다.
이번 연구는 재사용 가능한 기능성 소재, 휴대용 라만 분광법, 자기 농축, 해석 가능한 AI를 단일 감지 전략으로 통합할 수 있음을 보여준다. 연구팀은 추가 개발을 통해 우라늄 오염 및 원자력 환경 안전을 위한 지능형 모니터링 네트워크에 기여할 수 있을 것으로 기대했다.