"연구자 없이 AI가 신소재 개발"…KAIST·포스코, '자율탐색 연구실' 공개

이차전지 양극 소재 합성·분석 가능한 자율 탐색 실험 시스템 구현

연구자 탐색시간 93% 줄여, 소결 공정 시간은 50배 단축

기존 보다 12배 많은 소재 데이터 확보 가능한 혁신 기술

[대전=뉴시스] KAIST 신소재공학과 서동화 교수팀과 포스코홀딩스 미래기술연구원이 공동연구를 통해 개발한 자율 탐색 실험 시스템의 모습.(사진=KAIST 제공) *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 사람이 아닌 인공지능(AI)과 로봇이 스스로 연구해 차세대 이차전지 소재를 개발하는 시대가 열렸다.

한국과학기술원(KAIST·카이스트)은 신소재공학과 서동화 교수팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원 LIB소재연구센터와 산학 협력연구를 통해 AI 및 자동화 기술을 활용, 이차전지 양극소재를 탐색하고 연구하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다.

자율 탐색 실험실은 인공지능에 기반해 연구자 없이 기계가 스스로 실험을 설계, 수행, 분석해 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼이다.

이차전지 양극소재 개발은 시료의 무게를 확인하고 이송하는 정량, 혼합, 열을 가해 시료를 덩어리로 만드는 소결 및 분석과정을 거쳐 광범위한 양극 조성(화합물 내 성분 원소들이 섞이는 비율) 및 실험변수 탐색해야 한다. 이로 숙련된 연구자가 투입돼 긴 시간의 연구를 진행해야 한다.

이번에 산학 협력팀은 연구자 개입없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석 등을 수행할 수 있는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 기반의 자율 탐색 실험실을 구축했다.

이를 위해 연구팀은 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석 과정을 각각 개별 장치 모듈로 구축하고 이를 중앙 로봇팔이 조종하는 방법으로 로봇팔의 비중을 줄여 실험효율을 증대시켰다.

또 고속 소결방법을 도입, 합성 속도를 비약적으로 개선시켜 소결 공정에 필요한 시간을 50배나 단축시켰다. 이에 따라 자율 탐색 실험실은 기존 연구자에 기반한 실험 대비 12배 많은 소재 데이터 확보가 가능하다.

확보된 많은 소재 데이터는 AI 모델을 통해 자동으로 해석되고 정보 및 불순물 비율 등을 추출된다. 이어 체계적으로 확보한 정보를 저장해 양질의 데이터베이스를 구축하고 최적화 AI 모델의 학습 데이터로 활용해 차후 자동화 시스템이 실험할 적절한 양극 조성 및 합성 조건을 추천한다.

이를 통해 연구팀은 실험 전 과정을 연구자 개업없이 스스로 수행이 가능한 폐루프(Closed-loop)  실험 시스템을 구현하는데 성공했다.

개발된 지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우, 기존 대비 약 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 시간 단축이 가능해 . 연구개발 시간 및 인력 효율을 크게 향상시킬 수 있다.

자율 탐색 실험실 개발과정에서 포스코홀딩스는 프로젝트 전반에 걸친 기획과 총괄 운영을 맡고 플랫폼 설계에 대한 검토, 부분 모듈 설계 및 AI 기반 실험 설계 모델에 대한 공동 개발을 수행했다.

KAIST 서동화 교수팀은 전체 플랫폼 설계, 부분 모듈 설계 및 제작, 알고리즘 제작, 자동화 시스템 기반 실험 검증 및 오류 개선 등 실질적 시스템 구현과 운영을 담당했다.

포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번에 개발된 자율 탐색 실험실 시스템을 고도화해 2026년 이후 자체 연구소 실험실에 적용, 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높인다는 계획이다.

서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 연구인력 감소를 해결할 기술"이라며 "양질의 소재 데이터를 확보해 이차전지 소재 개발을 가속화, 글로벌 경쟁력 강화에도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.


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