LG에너지솔루션, AI 에이전트·실험 자동화로 배터리 개발 혁신

김명희 2026. 7. 26. 17:02
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

LG에너지솔루션이 인공지능(AI) 에이전트와 실험 자동화를 결합해 배터리 연구개발(R&D) 체계 전환에 속도를 낸다.

26일 LG에너지솔루션에 따르면 회사는 소재 개발 단계에서 AI 에이전트를 활용해 신규 후보 물질을 탐색하고 성능을 최적화하고 있다.

음성재생 설정 이동 통신망에서 음성 재생 시 데이터 요금이 발생할 수 있습니다. 글자 수 10,000자 초과 시 일부만 음성으로 제공합니다.
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

LG에너지솔루션 오창 에너지플랜트 전경

LG에너지솔루션이 인공지능(AI) 에이전트와 실험 자동화를 결합해 배터리 연구개발(R&D) 체계 전환에 속도를 낸다.

26일 LG에너지솔루션에 따르면 회사는 소재 개발 단계에서 AI 에이전트를 활용해 신규 후보 물질을 탐색하고 성능을 최적화하고 있다. 고객 요구사항 분석과 셀 설계, 시험 결과 해석, 시제품 개발 일정 수립에도 AI를 적용한다.

반복적인 데이터 분석과 문서 작업은 AI가 수행하고 연구자는 기술 검증과 핵심 의사결정에 집중하는 방식이다. 가격 예측이나 안전진단 등 일부 지원 업무에 활용하던 AI를 연구개발 실무 전반으로 확대하는 것이다.

전고체 배터리와 리튬망간리치(LMR) 양극재, 건식 전극, 소듐이온 배터리 등 차세대 기술은 물론 AI 데이터센터와 에너지저장장치(ESS), 휴머노이드·로봇용 배터리까지 제품군이 다변화하면서 축적된 기술을 보호·활용하는 체계적인 특허 관리와 AI 기반 연구개발의 중요성도 커지고 있기 때문이다.

실제로 가스 발생량과 이온전도도처럼 범용 AI 모델이 예측하기 어려운 배터리 특성을 분석하는 전용 모델을 개발해 전해질 분자 후보 탐색에 활용한다. AI가 후보군을 좁히면 자동화 설비가 전해질 조성을 제조하고 물성을 측정한 뒤 결과를 다시 학습 데이터로 반영한다.

셀 설계 단계에서는 목표 성능에 적합한 소재와 설계 조건을 도출하고 초기 충·방전 데이터만으로 장기 수명과 급격한 성능 저하 가능성을 예측하는 기술을 적용하고 있다.

LG에너지솔루션은 이를 통해 개발 기간을 절반으로 줄이거나 동일한 연구 업무를 절반 수준의 자원으로 수행할 수 있는 체계를 구축한다는 목표를 세웠다.

업무용 AI는 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 중심으로 활용한다. 국가핵심기술과 직접 관련되지 않은 영역부터 내부 데이터와 업무 시스템을 연결하는 기업형 AI 플랫폼도 단계적으로 도입하고 있다.

AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 보안과 조직 변화 문제는 최고경영자(CEO)가 직접 점검하고 있다. 김동명 LG에너지솔루션 CEO가 매월 'AI 거버넌스 위원회'를 주재해 신규 AI 솔루션 도입과 정보보안, 변화관리 이슈를 논의·지원한다.

LG에너지솔루션 관계자는 “AI는 연구개발 속도를 높이는 것을 넘어 연구개발 혁신을 이끌 핵심 기술”이라며 “AX를 기반으로 미래 기술 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.

김명희 기자 noprint@etnews.com

Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.