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【 앵커멘트 】
스마트폰과 전기차, 로봇까지미래 산업의 경쟁력을 좌우하는핵심 기술이 바로 배터리인데요.
문제는 성능을 높이기 위한소재 개발에 수년의 시간과수천 번의 실험이 필요하다는 점입니다.
KAIST 연구진이이 과정을 획기적으로 단축할 수 있는인공지능 기술을 개발했습니다.
조형준 기자입니다.
【 기자 】
스마트폰과 전기차, 로봇 등의 핵심 부품인 배터리.
이 배터리의 소재를 새로 개발하기 위해선 길게는 수년 간, 수천 번의 실험을 반복해야 합니다.
배터리의 황금성릴게임사이트 성능과 수명을 좌우하는 핵심 재료인 양극재 때문입니다.
양극재는 아주아주 작은 크기의'1차 입자'로 이뤄져 있는데, 입자가 너무 크면 성능이 떨어지고, 반대로 너무 작으면 안정성에 문제가 생깁니다.
따라서 입자의 크기를 파악하고 적절하게 제어하기 위해서 온도와 시간, 재료 등을 끊임없이 바꿔가며 수많은 실험을 반복해야 합 바다이야기사이트 니다.
▶ 인터뷰 : 강채율 / 카이스트 신소재공학과 석사과정- "(배터리의) 다양한 발전 지점이 있다 보니까 성능을 약간이라도 올리는 데 있어서 실험하려면 몇 년, 수년 이렇게 걸쳐서 해야 하는데…."
KAIST 연구팀은 실제 실험 환경이 불완전하더라도입자의 크기를 예측하고 그 결과를 신뢰도와 함께 제공하는 새로운 AI 골드몽릴게임릴게임 기술을 개발했습니다.
연구진이 프로그램을 작동시키면 수많은 명령어들이 자동으로 실행돼 분석 결과가 도출되는 방식입니다.
▶ 인터뷰 : 벤 마디카 / 카이스트 신소재공학과 박사과정- "AI 모델 교육과 검증까지는 1년 정도가 필요합니다. 하지만 AI 프로그램 자체는 작동 후 완료까지 두 시간 정도가 소요됩니다."
신천지릴게임사람이 실수로 누락시킨 데이터를 스스로 보완하는 능력까지 갖췄는데, 86.6%의 높은 예측 정확도를 보이는 걸로 확인됐습니다.
▶ 인터뷰 : 홍승범 / 카이스트 신소재공학과 교수- "현대 인공지능 기법으로 누락된 데이터를 채우고 그 채운 데이터가 실제 실험했을 때 나올 것 같은 데이터랑 굉장히 근접하게 만들 수 있다는 걸 발견했 골드몽사이트 고요."
연구진은 이번 연구를 통해 차세대 배터리 소재 개발 속도를 획기적으로 높이고 불필요한 실험과 비용을 크게 줄일 수 있을 걸로 기대하고 있습니다.
TJB 조형준입니다.
(영상 취재: 김일원 기자)(화면 제공: 카이스트)
조형준 취재 기자