로봇팔·AI가 이차전지 양극 소재 개발… KAIST·포스코홀딩스 자율탐색 실험실 구축

신소재공학과 서동화 교수팀, 포스코홀딩스 공동연구
인간 연구자 84일 걸리는 연구, 엿새 만에 완료 효율

양극 소재 자율 탐색 실험실 외관. KAIST 제공

국내 산학연 연구진이 로봇팔과 인공지능(AI) 기술을 활용해 연구자 없이 이차전지 양극 소재 개발을 할 수 있는 연구 환경을 구축했다. 연구자가 84일에 걸쳐 수행하는 연구를 자동화 시스템을 통해 6일 만에 마칠 수 있는 효율을 나타낸다.

KAIST는 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스크홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 공동연구를 통해 AI·자동화 기술을 활용한 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다.

자율 탐색 실험실은 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석해 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼을 의미한다. 이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도와 에너지 밀도, 안정성 등 여러 기준을 동시에 충족해야 한다. 시료의 무게와 배합별 소재의 특성이 달라지기 때문에 숙련된 연구자의 노동력과 긴 개발 시간이 필요하다.

연구팀은 인간의 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결, 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 한 실험실을 구축했다. 시료 정량부터 분석까지 각 과정을 개별 장치 모듈로 구축하고 이를 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방식이다.



또 고속 소결 방법을 도입해 합성 속도를 기존보다 50배 이상 단축해, 기존 연구자 기반 실험보다 12배 이상 많은 데이터 확보가 가능하다.

양극 소재 자율 탐색 실험실 개요,

실험 과정에서 축적된 데이터는 AI 모델을 통해 자동 해석돼 저장되며 이후 최적화 AI 모델 학습 데이터로 활용해 자동화 시스템이 실험할 양극 조성과 합성 조건을 추천한다.

지능화 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 땐 12배 이상의 실험 데이터 확보가 가능하며 소재 탐색 시간도 93% 단축된다. 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 할 때, 인간 연구자가 수행할 땐 84일이 소요되는 반면 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료한다.

이번 연구에 포스코홀딩스는 프로젝트 전반 기획과 총괄 운영을 맡고 전체 플랫폼 설계에 대한 검토와 부분 모듈 설계·AI 기반 실험 설계 모델 공동 개발을 수행했다. KAIST 서동화 교수팀은 전체 플랫폼 설계와 부분 모듈 설계·제작, 알고리즘 제작, 자동화 시스템 기반 실험 검증·오류 개선 등 실질적 시스템 구현과 운영을 맡았다.

포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번 시스템을 기반으로 2026년 이후 업그레이드 버전을 자체 연구소 실험실에 적용할 계획이다.

KAIST 서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 저출생으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술"이라며 "양질의 소재 데이터를 확보해 이차전지 소재 개발을 가속화해 글로벌 경쟁력을 높일 것으로 기대한다"고 말했다. 임효인 기자