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엔켐이 도입하는 AI 시스템은 연구 과정에서 축적한 실험 결과와 성능 데이터를 분석해 유망한 전해액 조성 후보를 제안하고 성능을 예측하는 기술이다. AI가 후보 조성을 제시하면 연구진이 기술적 타당성을 검토한 뒤 실제 실험과 평가를 통해 성능을 검증하는 방식으로 활용된다.
전해액은 용매와 리튬염, 첨가제의 종류와 배합 비율에 따라 성능이 달라져 다양한 조성을 대상으로 반복적인 실험과 검증이 필요하다. 엔켐은 AI 기반 데이터 분석을 통해 우선 검토할 후보군을 선별하고 연구 과정의 시행착오를 줄인다는 계획이다.
이번 과제에는 엔켐을 비롯해 △럼플리어 △경북대학교 △서울대학교 △한국세라믹기술원 △대구기계부품연구원 △중소조선연구원 △한국해양교통안전공단 등 8개 기관이 참여한다.
엔켐은 극저온 환경에서 전해액의 물성, 내부 저항, 이온전도도, 충·방전 성능 간 상관관계를 분석하고 관련 데이터를 축적하고 있다. 이를 AI 기반 조성 설계 체계와 연계해 극저온 환경에 적합한 전해액 후보를 보다 체계적으로 발굴한다는 전략이다.
회사 관계자는 “전해액은 배터리 사용 환경과 요구 성능에 따라 조성을 정교하게 설계해야 하는 핵심 소재”라며 “AI 기반 연구개발 체계를 통해 축적된 실험 데이터를 효과적으로 활용하고 특수환경에 최적화된 전해액 개발 역량을 강화하겠다”고 말했다. 이어 “극저온·고속 충방전 대응 국책과제를 통해 확보한 기술과 데이터를 AI 기반 설계 체계와 연계해 친환경 전기추진선박 등 특수환경 배터리 소재 시장 대응력을 높여 나갈 것”이라고 덧붙였다.





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