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엔켐은 10일 AI 기반 연구개발 체계를 도입해 극저온·고출력 등 특수환경에 대응하는 차세대 배터리용 액체 전해액 연구를 고도화한다고 밝혔다. 인공지능(AI) 전문기업 '에이아이스타'와 협력을 예고했다.
엔켐이 도입을 추진하는 AI 시스템은 액체 전해액 연구 과정에서 축적한 실험 결과와 성능 데이터를 분석해 유망한 전해액 조성 후보를 제안하고각 조성의 성능 예측을 지원하는 기술이다. AI가 분석 결과를 바탕으로 후보 조성을 제시하면 엔켐 연구진이 기술적 타당성을 검토한 뒤 실제 실험과 평가를 통해 성능을 검증하는 방식으로 활용될 예정이다.
전해액 개발 과정에서는 용매와 리튬염, 첨가제의 종류와 배합 비율에 따라 성능이 달라지기 때문에 다양한 조성을 대상으로 반복적인 실험과 검증이 필요하다. 엔켐은 연구진의 경험과 실험 역량에 AI 기반 데이터 분석 기술을 접목해 우선 검토할 후보군을 선별하고 연구 과정에서 발생하는 시행착오를 줄인다는 계획이다.
특히 엔켐은 AI 기반 조성 설계 체계를 극저온, 고출력, 급속충방전 등 특수환경에 대응하는 전해액 연구와 연계할 예정이다. 엔켐은 산업통상부의 '수요맞춤형 산업별 배터리 소재 및 셀 기술개발 사업'의 일환으로 '극저온 선박 환경 대응을 위한 6C 충방전 전기추진선박용 200Ah급 배터리 셀 기술 개발' 국책과제를 주관하고 있다.
극저온 환경에서는 전해액의 점도가 높아지고 이온전도도가 낮아져 배터리 출력과 충전 성능이 저하될 수 있다. 엔켐은 국책 연구를 통해 극저온 환경에서의 전해액 물성, 내부 저항, 이온전도도, 충방전 성능 간 상관관계를 분석하고 저온 환경에 적합한 전해액 설계 기준과 성능 데이터를 축적하고 있다.
엔켐은 이렇게 확보한 데이터를 AI 기반 조성 설계 체계와 연계해 극저온 환경에 적합한 전해액 후보를 보다 체계적으로 탐색할 계획이다. AI가 유망 조성을 제안하면 연구진이 실제 셀 평가를 통해 성능을 검증하는 방식으로 극저온·고출력·급속충방전 환경에 대응하는 특수환경용 전해액 설계 역량을 강화할 수 있을 것으로 기대된다.
엔켐 관계자는 "전해액은 배터리가 사용되는 환경과 요구 성능에 따라 조성을 세밀하게 설계해야 하는 핵심 소재"라며 "AI 기반 연구개발 체계를 통해 축적된 실험 데이터를 효과적으로 활용하고, 특수환경에 최적화된 전해액 개발 역량을 강화해 나가겠다"고 말했다.