“AI 실험실 나왔다”…연구자 개입없이 이차전지 소재 탐색

KAIST, 포스코홀딩스와 ‘양극소재 자율 탐색 실험실’ 구축
AI와 로봇팔 적용..소재 데이터 확보해 AI모델로 최적 소재발굴

국내 산학 연구진이 인공지능(AI)과 자동화 기술을 활용해 연구자 개입 잆이 이차전지 양극 소재를 개발하는 자율 탐색 실험실을 구축했다. 최대 60배 빠른 소재 탐색 속도와 연구자의 노동을 최소화할 수 있어 이차전지 소재 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 데 기여할 전망이다.

KAIST는 서동화 신소재공학과 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원과 공동으로 AI와 로봇팔 등으로 이차전지 양극 소재 합성 및 분석이 가능한 '양극소재 자율 탐색 실험 시스템'을 개발했다고 3일 밝혔다.

이차전지 양극 소재 개발은 높은 충전속도, 에너지 밀도, 안정성 등을 만족시켜야 하기에 수많은 소재 후보군을 대상으로 숙련된 연구자의 노동력과 오래 개발 기간을 필요로 한다.

연구팀은 연구자 개입 없이 시료 정량, 혼합, 소결, 분석 등의 과정을 수행하는 자동화 시스템과 최적의 소재 후보군을 선별하는 AI 모델 기반의 자율 탐색 실험실을 만들었다. 자율 탐색 실험실은 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석해 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼을 일컫는다.

연구팀은 소재 탐색을 위한 각 과정을 개별장치 모듈로 구축하고, 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방식으로 실험 효율을 높였다. 또한 고속 소결 방법을 도입해 소재 합성 속도를 50배 이상 단축시켜 기존 연구자 기반 실험 대비 12배 많은 소재 데이터 확보를 가능케 했다.

확보된 많은 소재 데이터는 AI 모델을 통해 자동 학습돼 합성된 소재 정보와 불순물 비율 등을 추출한 뒤, AI 모델의 최적화된 데이터로 활용되고, 다음에 실험할 양극 조성 및 합성 조건을 추천한다. 방대한 양의 소재 데이터가 실험 전 과정을 연구자의 개입 없이 스스로 수행하는 '폐루프(Closed-loop) 실험 시스템' 구축에 활용되는 셈이다.

연구팀은 지능화 실험 자동화 시스템을 24시간 운용한 결과, 기존 대비 실험 데이터를 약 12배 이상 확보해 소재 탐색 시간을 93% 단축할 것이라고 봤다. 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 경우 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되지만 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있다.포스코홀딩스 미래기술연구원은 자율 탐색 실험실 시스템을 적용해 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 높여 나갈 계획이다.

서동화 KAIST 교수는 "자율 탐색 실험실은 저출산으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술"이라며 "양질의 소재 데이터를 확보해 이차전지 소재 개발을 가속하고 글로벌 경쟁력을 강화할 것으로 기대된다"고 말했다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr

KAIST와 포스코홀딩스 미래기술연구원이 구축한 ‘양극 소재 자율 탐색 실험실’ 모습.

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KAIST와 포스코홀딩스 미래기술연구원이 개발한 ‘양극 소재 자율 탐색 실험실’ 개념도.