이머지랩스, 머신러닝 기반 80만개 구조 분석…"고체전해질 전도도 향상 구조 규명"

AI 요약

이머지랩스는 머신러닝 기반 시뮬레이션으로 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고, DFT 기반 고정밀 데이터 약 7만건을 활용해 머신러닝 포스필드(MLFF)를 4차례 반복 학습해 대규모 구조 탐색 체계를 구축했다고 29일 밝혔습니다. 총 32개 조성의 안정성과 물성 평가 결과 기존 입방정계보다 열역학적으로 안정적인 신규 조성을 발굴하고 이온 전도도와 안정성 기준을 동시에 만족하는 9개의 유망 후보를 확보했으며, 이온 전도도는 격자 부피·구조 왜곡·도핑 위치 등 구조적 요소에 크게 의존하고 과도한 격자 부피 증가는 전도도 감소로 이어질 수 있다는 상관관계를 확인했습니다. 해당 분석은 슈뢰딩거에 용역을 의뢰해 수행됐고, 이머지랩스는 이엠앤아이 지분 46% 보유 및 최근 20억원 투자 유치와 글로벌 팁스 프로그램을 통한 12억원 지원 확정 등의 성과가 있다고 전했습니다.