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우리 연구진이 실험 데이터가 부족한 상황에서도 양극재 입자 크기 및 예측 신뢰도를 함께 제시하는 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다.배터리 소재 개발을 위한 수많은 실험을 AI로 대신하는 길이 열렸다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 홍승범·조은애 신소재공학과 교수팀이 이와 같은 성과를 거뒀다고 26일 밝혔다.
양극재를 이루는 1차 입자는 지나치게 크면 배터리 성능이 저하되고,너무 작으면 안정성 문제가 발생할 수 있다.
기존에는 소결 온도와 시간,재료 조성 등을 바꿔가며 수많은 실험을 반복해 입자 크기를 파악했다.그러나 실제 현장에서는 모든 조건을 빠짐없이 측정하기 어렵고,파워볼 알바실험 데이터가 누락되는 경우도 잦아 공정 조건과 입자 크기 간 관계를 정밀 분석하는 데 한계가 있었다.
파워볼 알바조은애 교수.뒷줄 왼쪽부터 강채율 석사과정,베네딕투스 마디카 박사과정,파워볼 알바문정현 박사과정,박태민 석사과정.상단에 심주성 석사졸업생." style="text-align: center;">
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 누락된 데이터는 보완하고,예측 결과는 신뢰도와 함께 제시하는 AI 프레임워크를 설계했다.화학적 특성을 고려해 빠진 실험 데이터를 보완하는 기술(MatImpute)과,예측 불확실성을 함께 계산하는 확률적 머신러닝 모델(NGBoost)을 결합한 것이 특징이다.
단순히 입자 크기를 예측하는 데 그치지 않고,해당 예측을 어느 정도까지 신뢰할 수 있는지에 대한 정보까지 함께 제공한다.이는 실제로 어떤 조건에서 재료를 합성할지 결정하는 데 중요한 기준이 된다.
AI 모델은 약 86.6%의 높은 예측 정확도를 보였다.분석 결과,양극재 입자 크기는 재료 성분보다도 굽는 온도와 시간 같은 공정 조건의 영향을 더 크게 받는 것으로 나타났으며,기존 실험적 이해와도 잘 부합한다.
이번 연구는 배터리 연구에서 모든 실험을 수행하지 않아도 성공 가능성이 높은 조건을 먼저 찾을 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다.배터리 소재 개발 속도를 높이고,불필요한 실험과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
홍승범 교수는 “AI가 예측값뿐 아니라 그 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제시한다는 점이 핵심”이라며 “차세대 배터리 소재를 보다 빠르고 효율적으로 설계하는 데 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 벤 마디카(1저자),강채율,심주성,박태민,문정현 연구원과 조은애·홍승범 교수팀이 수행했으며,성과는 어드밴스드 사이언스에 지난해 10월 8일 게재됐다.
김영준 기자
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