1. AI는 어떤 식으로 에너지 혁신을 가속화 하는가?
 

설계공간(분자·소재·촉매·공정)의 탐색을 시간 및 성공 가능성 측면에서 효율화하여, 실패확률과 기간을 크게 줄여줌.
‒ 예측 AI : 과거 실험·시뮬레이션 데이터를 학습하여, 소재의 활성(activity)·안정성 같은 성능을 빠르게 추정함.
‒ 생성형 AI : 새로운 합성 신소재·신구조를 제안함. ‘전산 물성 예측(in silico property prediction)2)’과 결합하여,

   합성 가능성·안정성·목표 성능을 동시에 필터링하여 초기 실패 확률과 연구·개발 비용을 크게 낮춤.
‒ 대형 언어모델(LLM) : 방대한 논문·특허 자료의 분석과 사례 수집을 자동화하여 중복 연구를 줄이고 선행지식을 신속하고

  정확히 전달함으로써, 연구·개발의 효율성을 크게 제고시킴.
 

검증(High-Throughput Experimentation)3)과 학습을 자동화해 ‘가설→실험→ 평가’ 피드백 루프(loop)를 압축하고,

로봇·센서·모델이 연결된 셀프 드라이빙 랩으로 24시간 반복 최적화를 수행함으로써, 시간과 비용을 절감하는 동시에 정확성을 높임.

2. 배터리 제조 혁신에서 AI 역할

▣ 소재 발견 및 시험, 성능예측, 생산 최적화, 배터리 관리 시스템 최적화, 수명종료(end-of-life) 관리 등 배터리 제조

    전 과정에서 이미 AI 활용 중

소재 후보 데이터의 AI 스크린(screen) 및 예측 모델 분석을 통하여 최적 성능의 신소재 발견 및 양극(cathodes),

음극(anodes), 액체 및 고체 전해질(liquid and solid electrolytes)의 설계

‒ AI 배터리 스타트업인 Aionics는 수초 만에 수천 개의 후보 소재를 스크리닝해 잠재적인 새로운 전해질(electrolyte) 설계를

  찾아내는 세계 최초의 AI 기반 배터리 설계 플랫폼을 개발(Aionics, 2024)
‒ Microsoft와 미국 PNNL(Pacific Northwest National Laboratory)은 AI를 활용해

   3,000만 개가 넘는 소재 후보들에 대하여 고체 전해질(solid electrolytes)로의 잠재적 활용 가능성을 스크리닝하고,

  그중 가장 유망한 소재 들을 합성함(Microsoft, 2024; Chen, C. et al., 2024).

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