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끝없는 배터리 실험 줄인다…KAIST 성능 예측 AI 개발
배터리 성능 예측(AI생성 이미지·KAIST 제공) /뉴스1한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 홍승범 교수팀이 조은애 교수팀과 공동연구를 통해 실험 데이터가 불완전한 상황에서도 배터리 양극재의 입자 크기를 정확하게 예측하고 신뢰도를 함께 제공하는 머신러닝 프레임워크를 개발했다고 26일 밝혔다.배터리 내부의 양극재는 리튬이온 배터리가 에너지를 저장하고 꺼내 쓰게 만드는 핵심 재료다. 현재 전기차 배터리에 가장 널리 사용되는 양극재는 니켈(Ni), 코발트(Co), 망간(Mn)을 혼합한 NCM 계열 금속 산화물로, 배터리의 수명과 충전 속도, 주행 거리, 안전성에 큰 영향을 미친다.연구진은 양극재를 이루는 아주 작은 1차 입자의 크기가 배터리 성능을 결정하는 핵심 요소라는 점에 주목했다. 입자가 지나치게 크면 성능이 저하되고, 반대로 너무 작으면 안정성 문제가 발생할 수 있다. 이에 입자 크기를 정확하게 예측하고 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기반 기술을 개발했다.기존에는 입자 크