AI와 로봇팔로 소재 탐색 등 공정 획기적으로 줄여

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정종오 기자 입력 2025.08.03 12:00

KAIST-포스코홀딩스, 자율 탐색 실험 시스템 구축

[아이뉴스24 정종오 기자] 인공지능(AI)과 로봇팔로 소재 탐색 등을 획기적으로 줄일 수 있는 자율 탐색 실험 시스템이 구축됐다. 탐색 기간은 줄이고 공정 시간도 50배 단축했고 기존보다 12배 많은 소재 데이터를 확보할 수 있었다.

이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야 한다.

국내 산학 협력 연구팀이 AI와 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다.

KAIST-포스코홀딩스 연구팀이 자율 탐색 실험 시스템을 개발했다. [사진=KAIST]

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해 AI와 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 발표했다.

이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 알아야 하고 이송하는 정량, 혼합, 소결(시료를 가열하여 분말 입자들이 열적 활성화 과정을 거쳐 하나의 덩어리로 되는 과정)과 분석 과정을 거쳐 광범위한 양극 조성(화합물 내 성분 원소들이 섞이는 비율), 실험 변수 탐색해야 한다. 숙련된 연구자의 높은 노동력이 필요하고 긴 개발 시간이 필요하다.

연구팀은 연구자의 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결과 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 자율 탐색 실험실을 구축했다.

연구팀은 자동화 시스템을 구축하기 위해 정량, 혼합, 펠렛화, 소결과 분석 과정을 각각 개별 장치 모듈로 구축했다. 이를 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방법으로 로봇팔의 비중을 줄여 실험 효율을 증대시켰다.

기존 저속 소결 방법과 다른 고속 소결 방법을 도입해 합성 속도를 비약적으로 개선했다. 그 결과 소결 공정에 필요한 시간을 50배 단축할 수 있었다. 이를 기반으로 자율 탐색 실험실은 기존 연구자 기반 실험과 비교했을 때 12배 많은 소재 데이터의 확보가 가능하다.

지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우, 약 12배 이상의 실험 데이터 확보와 93%의 소재 탐색 시간 단축이 가능하다. 실험 횟수가 500회라고 가정했을 때 기존 방식으로는 84일이 걸린다. 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있다.

KAIST 서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 저출산으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술”이라며 "양질의 소재 데이터를 확보해 이차전지 소재 개발을 가속화, 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다.

한편 포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번에 개발된 자율 탐색 실험실 시스템을 기반으로 2026년 이후 업그레이드된 버전을 자체 연구소 실험실에 적용, 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높이는 것을 목표로 하고 있다.

이번 연구는 KAIST 신소재공학과 서동화 교수 연구실의 이현기 박사과정 연구원을 비롯해 배성재, 김동우 석사과정 연구원의 주도로 진행됐다. 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소(소장 홍정진)와 LIB소재연구센터의 박정우 수석연구원, 박인철 수석연구원이 공동으로 참여했다.

/정종오 기자(ikokid@inews24.com)

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