이머지랩스 "머신러닝 활용해 80만개 고체전해질 전도도 향상 구조 규명"

AI 요약

이머지랩스는 머신러닝 기반 시뮬레이션으로 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고 총 32개 조성의 안정성과 물성을 평가해 기존 입방정계 대비 열역학적으로 더 안정적인 신규 조성을 발굴했으며 이온 전도도와 안정성 기준을 동시에 만족하는 9개의 유망 후보 조성을 확보했습니다. 분석 결과 이온 전도도는 격자 부피, 구조 왜곡, 도핑 위치 등 구조적·기하학적 요소에 크게 의존했고 과도한 격자 부피 증가는 이온 이동 경로의 연결성을 저하시켜 전도도를 감소시킬 수 있다는 상관관계를 확인했습니다. 이머지랩스는 약 7만건의 DFT 기반 고정밀 데이터를 생성해 MLFF 모델을 4차례 반복 학습시켜 계산 비용이 높은 기존 방식보다 빠른 속도로 대규모 구조 탐색 체계를 구축했으며 이엠앤아이가 지분 46%를 보유하고 있고 최근 시너지인베스트먼트로부터 20억원 밸류로 투자 유치에 성공했으며 지난해 글로벌 팁스 프로그램 선정으로 총 12억원을 지원받습니다.