이머지랩스, 머신러닝 기반 80만 개 구조 분석

AI 요약

이머지랩스는 29일 머신러닝 기반 시뮬레이션으로 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고, 밀도범함수이론(DFT) 기반 고정밀 데이터 약 7만건으로 머신러닝 포스필드(MLFF) 모델을 4차례 학습시켜 계산 비용을 줄인 분석 체계를 구축했습니다. 이를 통해 총 32개 조성의 안정성과 물성을 평가해 기존 입방정계 구조보다 열역학적으로 더 안정적인 신규 조성을 발굴하고 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 의존하며 과도한 격자 부피 증가는 전도도 감소와 연관되는 것으로 확인되었고, 해당 분석은 슈뢰딩거에 용역을 의뢰해 수행했으며 합성과 고객 평가로 이어지는 검증 체계를 구축했습니다.