이머지랩스, 머신러닝으로 고체전해질 80만개 구조 분석

AI 요약

이머지랩스는 머신러닝 기반 시뮬레이션으로 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고, 밀도범함수이론(DFT)으로 약 7만건의 고정밀 데이터를 확보한 뒤 MLFF를 4차례 학습시켜 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 후보를 확보했으며, 이온 전도도가 격자 부피·구조 왜곡·도핑 위치 등 구조적·기하학적 요소에 크게 영향을 받는다는 점과 격자 부피가 지나치게 클 경우 전도도가 낮아질 수 있다는 상관관계도 확인했습니다. 이번 분석은 슈뢰딩거에 용역을 맡겨 진행했으며, 이머지랩스는 조성 설계부터 시뮬레이션·실제 합성·고객 평가를 잇는 검증 체계를 구축했고 향후 양자점 디스플레이·초전도체 등 무기소재 분야로 시뮬레이션 적용 범위를 넓히고 사업화를 추진할 계획이라고 밝혔습니다.