이머지랩스, 머신러닝으로 고체전해질 80만개 구조 분석

AI 요약

이머지랩스가 머신러닝 기반 시뮬레이션과 밀도범함수이론(DFT)을 활용해 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고 약 7만건의 고정밀 데이터를 확보한 뒤 머신러닝 포스필드(MLFF)를 4차례 반복 학습해 대규모 구조 탐색 시스템을 구축했다고 29일 밝혔습니다. 이를 통해 32개 조성의 안정성과 물성을 평가해 기존 입방정계보다 열역학적으로 더 안정적인 신규 조성을 발굴하고 안정성과 이온 전도도 조건을 동시에 충족하는 9개의 유망 후보 조성을 확보했으며, 격자 부피·구조 왜곡·도핑 위치 등 구조적·기하학적 요소가 이온 전도도에 크게 영향을 미치고 격자 부피가 지나치게 커지면 전도도가 낮아질 수 있음을 확인했습니다. 이번 분석은 슈뢰딩거에 용역을 맡겨 진행했으며 이머지랩스는 조성 설계부터 시뮬레이션, 실제 합성, 고객 평가까지 검증 체계를 구축했고 향후 양자점 디스플레이·초전도체 등으로 소프트웨어 적용 범위를 넓혀 사업화를 추진할 계획이라고 밝혔습니다.