경희대, AI로 수계 아연 배터리 전해질 첨가제 예측

AI 요약

경희대학교 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수 연구팀이 인공지능 머신러닝을 활용해 수계 아연 배터리 전해질 첨가제의 계면 특성을 예측·설계하는 기술을 개발했으며 연구 결과는 국제학술지 Advanced Materials 최근호에 게재됐습니다. 연구팀은 화학 계산과 분자동역학 시뮬레이션 데이터를 기반으로 머신러닝 모델로 핵심 계면 특성을 예측해 설계 원리를 도출하고, 1-에틸-3-메틸이미다졸륨을 정적 계면 조절제로, 나트륨 이온을 동적 계면 조절제로 결합한 이중 양이온 전해질로 이를 검증했습니다. 이 전해질을 적용한 Zn∥Cu 배터리는 1500회 이상 충·방전 후 평균 99.73%의 쿨롱 효율을 유지했고 Zn∥Zn 배터리는 5000시간 이상, Zn∥I₂ 파우치형 배터리는 1000회 이상 안정적으로 작동했으며 연구팀은 이 기술로 합성 전 단계에서 후보 첨가제의 계면 특성을 예측해 반복 실험을 줄이고 수계 아연 배터리와 금속 기반 ESS용 전해질 설계에 활용할 계획이라고 밝혔습니다.