이머지랩스, 머신러닝 기반 80만 개 구조 분석

AI 요약

이머지랩스는 머신러닝 기반 시뮬레이션으로 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고 DFT 기반 고정밀 데이터 약 7만건을 생성해 MLFF 모델을 4차례 반복 학습시켜 대규모 구조 탐색 체계를 구축했다고 29일 밝혔습니다. 회사는 32개 조성의 안정성과 물성을 평가해 기존 입방정계보다 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 의존했고 과도한 격자 부피 증가는 전도도 감소와 연관되는 상관관계가 확인됐으며, 해당 분석은 슈뢰딩거에 용역을 의뢰해 합성·고객 평가로 이어지는 검증 체계를 구축했다고 회사 측은 전했습니다.