배터리 소재정보학 적용 사례

배터리 소재 분야의 소재정보학 적용 사례

1. 양극재 소재 개발

• 대표 소재: NCM, NCA, LFP 등
• 적용: 머신러닝을 통해 조성비에 따른 에너지 밀도 및 안정성 예측
• 기법: DFT와 ML 결합을 통한 조합 최적화
• 사례: LG에너지솔루션, 삼성SDI

2. 음극재 개발

• 대표 소재: 흑연, 실리콘, SiOx 복합소재
• 적용: 실리콘계 팽창률 예측 및 복합비율 최적화
• 사례: 한화, TDK 등

3. 고체전해질 설계

• 대표 소재: 황화물계, 산화물계, 고분자계
• 적용: 이온전도도 및 안정성 예측
• 사례: 알곤국립연구소(ANL)

4. 전해질 및 첨가제 개발

• 목적: 고속 충전 성능 향상 및 안정성 확보
• 적용: 용매-염-첨가제 조합을 ML로 최적화
• 사례: SK온

5. 전체 시스템 통합 최적화

• 양극/음극/전해질 상호작용 통합 분석
• AI 기반 열화 메커니즘 예측

주요 기술 요소

기술명	설명
DFT	밀도범함수 이론으로 전자 구조 계산
ML/AI	머신러닝을 통한 물성 예측
HTE	고속 실험 플랫폼으로 데이터 확보
데이터베이스	Materials Project, OQMD 등 활용

효과 요약

항목	적용 효과
신소재 발견	수만 가지 조합 중 최적 조합 선별
실험 효율성	개발 기간 단축, 반복 실험 감소
비용 절감	실험 및 인력 운영 비용 절감
예측 정밀도	수명, 안전성, 출력 예측 정확도 향상