기술/연구

“전기차 혁명 시작” KAIST, 배터리 예측 AI 개발

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.01.27 16:53

기사 3줄 요약

1 KAIST, 배터리 성능 예측 AI 개발 성공
2 실험 없이 입자 크기 86.6% 정확도 예측
3 전기차 배터리 개발 비용 및 시간 단축

KAIST가 전기차 배터리 개발의 판도를 뒤집을 새로운 기술을 공개했습니다. 신소재공학과 홍승범 교수팀과 조은애 교수팀이 인공지능을 활용해 배터리 성능을 미리 예측하는 모델을 개발했습니다. 이 기술은 복잡한 실험 과정을 획기적으로 줄여줄 것으로 기대됩니다. 이번 연구 결과는 재료 과학 분야의 세계적인 학술지 '어드밴스드 사이언스'에 게재되었습니다. 학계에서도 그 중요성을 인정한 셈입니다. 전기차 시장의 핵심인 배터리 기술 경쟁에서 한국이 한 발 앞서나갈 수 있는 발판이 마련되었습니다.

노가다 실험은 이제 그만

전기차 배터리의 성능은 '양극재'라는 소재에 달려 있습니다. 양극재 내부의 입자 크기를 조절하는 것이 핵심 기술입니다. 지금까지는 연구원들이 일일이 온도를 바꾸고 재료를 섞어가며 수많은 실험을 반복해야 했습니다. 이 과정은 시간과 비용이 엄청나게 소요됩니다. 게다가 실험 과정에서 데이터가 누락되거나 조건이 미세하게 바뀌면 결과가 달라져 분석이 어려웠습니다. 연구 현장에서는 이를 '고강도 노동'이라 부를 정도로 힘든 과정이었습니다. KAIST 연구진은 이런 비효율을 해결하기 위해 AI를 도입했습니다. 수만 번의 반복 실험 대신 인공지능이 데이터를 학습하고 결과를 예측하는 방식을 택했습니다. 이는 기존 연구 방식의 패러다임을 완전히 바꾸는 시도입니다.

머리카락보다 정밀한 AI의 눈

연구진이 개발한 AI 모델에는 특별한 기술 두 가지가 적용되었습니다. 바로 '매트임퓨트'와 '엔지부스트'입니다. 매트임퓨트는 비어있는 데이터를 화학적으로 타당하게 채워주는 기술입니다. 데이터가 부족해도 정확한 학습이 가능하게 돕습니다. 엔지부스트는 AI가 내놓은 결과가 얼마나 믿을만한지 점수를 매겨주는 기술입니다. 단순히 예측값만 던져주는 것이 아니라, "이 결과는 90% 확신합니다"라고 알려주는 식입니다. 덕분에 연구자들은 AI의 예측을 신뢰하고 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 이 AI 모델의 예측 정확도는 무려 86.6%에 달합니다. 실제 현미경으로 측정한 결과와 AI의 예측값 차이는 0.13 마이크로미터 이하입니다. 이는 머리카락 두께보다 훨씬 얇은 수준의 오차입니다.

전기차 가격 인하 신호탄 될까

이번 기술 개발은 단순히 실험실의 성공으로 끝나지 않습니다. 배터리 소재 개발 기간이 단축되면 자연스럽게 배터리 생산 비용이 줄어듭니다. 이는 곧 전기차 가격 인하로 이어질 수 있는 중요한 요소입니다. KAIST 홍승범 교수의 설명에 따르면 이번 기술은 차세대 배터리 소재를 빠르고 효율적으로 설계하는 데 실질적인 도움이 됩니다. 기업들은 불필요한 시행착오를 줄이고 혁신적인 배터리를 더 빨리 시장에 내놓을 수 있게 되었습니다. 앞으로 이 AI 모델이 현장에 적용되면 전기차뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 전자기기의 배터리 성능도 비약적으로 발전할 전망입니다. 한국의 AI 기술이 글로벌 배터리 시장의 주도권을 잡는 데 큰 역할을 할 것으로 보입니다.