이머지랩스, 머신러닝으로 고체전해질 80만개 구조 분석

"전도도 높이는 핵심 조건 찾았다"

[이머지랩스] 고체전해질 전도도 향상 구조 분석 결과

[파이낸셜뉴스] 이머지랩스가 머신러닝 기반 시뮬레이션을 통해 약 80만개의 고체전해질 후보 구조를 분석하고 이온 전도도를 높일 수 있는 핵심 구조적 특성을 규명했다고 29일 밝혔다.

회사는 밀도범함수이론(DFT)을 활용해 약 7만건의 고정밀 데이터를 확보한 뒤 이를 바탕으로 머신러닝 포스필드(MLFF) 모델을 총 4차례 반복 학습시켜 예측 정확도를 끌어올렸다. 이를 통해 기존의 고비용 계산 방식보다 훨씬 빠르게 대규모 구조를 탐색할 수 있는 분석 시스템을 구축했다.

이머지랩스는 해당 모델을 적용해 약 80만개의 구조를 선별하고 총 32개 조성에 대한 안정성과 물성을 평가했다. 그 결과 기존 입방정계(cubic) 구조보다 열역학적으로 더 안정적인 신규 조성을 발굴했으며 안정성과 이온 전도도 조건을 동시에 충족하는 9개의 유망 후보 조성을 최종 확보했다.

이머지랩스 관계자는 "분석 과정에서 이온 전도도가 단순한 화학 조성만으로 결정되지 않고 격자 부피, 구조 왜곡, 도핑 위치 등 구조적·기하학적 요소에 크게 영향을 받는다는 점도 확인됐다"고 말했다.

특히 원자 간 공간이 넓을수록 이온 이동이 원활할 것이라는 기존 예상과 달리 격자 부피가 지나치게 커질 경우 오히려 이온 이동 경로의 연결성이 약해져 전도도가 낮아질 수 있다는 상관관계도 밝혀졌다.

회사 관계자는 "머신러닝과 대규모 구조 탐색을 결합한 설계 체계를 통해 고체전해질 개발 기간을 획기적으로 줄일 수 있는 기반을 마련했다"며 "이번에 확보한 후보 조성과 설계 역량은 차세대 전고체전지 시장 선점을 위한 핵심 자산이 될 것"이라고 말했다.

이번 분석은 글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 기업인 슈뢰딩거(Schrödinger Inc.)에 용역을 맡겨 진행됐다. 회사 측은 "조성 설계부터 시뮬레이션, 실제 합성, 고객 평가까지 이어지는 검증 체계를 구축했다는 점에서 의미가 크다"고 설명했다.

이 관계자는 또 "향후에는 배터리뿐 아니라 양자점 디스플레이, 초전도체 등 다양한 무기소재 분야 기업을 대상으로 시뮬레이션 소프트웨어 적용 범위를 넓히고 사업화도 추진할 계획이다"라고 덧붙였다.

한편 이머지랩스는 상장사 이엠앤아이가 지분 46%를 보유하고 있다. 최근에는 20억원 밸류에이션으로 시너지인베스트먼트로부터 투자 유치에 성공했다.

지난해에는 중소벤처기업부의 글로벌 팁스 프로그램에 선정돼 총 12억원 규모의 지원을 확정한 바 있다.

[e-mail] 최두선 기자