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 생성해 MLFF를 4차례 반복 학습해 대규모 구조 탐색 체계를 구축했다고 29일 밝혔습니다. 32개 조성의 안정성과 물성을 평가한 결과 기존 입방정계보다 열역학적으로 더 안정적인 신규 조성을 발굴하고 이온 전도도와 안정성 기준을 동시에 만족하는 9개의 유망 후보 조성을 확보했으며, 이온 전도도는 격자 부피·구조 왜곡·도핑 위치 등 구조적·기하학적 요소에 크게 의존하고 과도한 격자 부피 증가는 전도도 감소로 이어질 수 있는 상관관계를 확인했습니다. 해당 분석은 슈뢰딩거에 용역을 의뢰해 수행했으며, 이머지랩스는 이엠앤아이(083470)가 지분 46%를 보유하고 있고 최근 20억원 밸류로 시너지인베스트먼트로부터 투자 유치에 성공했으며 중소벤처기업부 글로벌 팁스 프로그램 선정으로 총 12억원의 지원을 확정했다고 전했습니다.