인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.

대부분의 국가들은 온실가스 배출량을 줄이고 기후변화에 적응하기 위한 행동계획인 NDC (National Determined Contribution)를 법률화 했다. NDC 목표 달성을 위해 다양한 기술이 개발되고 있으며, 특히 가스상의 온실가스나 에너지원의 정화를 위해 분리막 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문은 다양한 재료 중 실현 가능한 제조 공정과 쉬운 스케일업의 장 점을 가지고 있는 고분자 막의 기술 동향을 제공할 것이다.