LG에너지솔루션, 배터리 R&D에 AI 확대…소재·설계·수명예측 고도화

LG에너지솔루션이 배터리 연구개발 전반에 인공지능(AI) 활용을 확대한다. 적용 범위는 배터리 소재 탐색, 셀 설계, 성능 예측, 수명 예측이다. 회사는 이를 통해 개발 속도를 높이고 정확도를 끌어올린다는 목표를 세웠다.

LG에너지솔루션은 30년 이상 축적한 연구 데이터와 전문가 도메인 지식을 AI와 결합할 계획이다. 회사는 이 같은 기반을 바탕으로 배터리 연구개발의 여러 단계에 AI를 넓게 적용하려는 방침이다.

이 같은 전략은 이재헌 LG에너지솔루션 상무가 21일 서울 코엑스에서 열린 '배터리 코리아 2026'에서 소개했다. 발표 주제는 'LG에너지솔루션 셀 연구개발의 AI 전환 전략'이었다.

이재헌 상무는 1999년 LG화학에 입사한 뒤 배터리 셀 연구를 지속해 왔다. 현재는 배터리 소재·신규 공정·셀 개발 기반 기술을 담당하는 선행개발 조직을 총괄하고 있다.

LG에너지솔루션은 현재 배터리 시장의 핵심 수요처로 전기차(EV)와 에너지저장장치(ESS)를 보고 있다. 아울러 자율주행차·휴머노이드 로봇·도심항공교통(UAM)이 상용화되면 배터리 시장이 확대될 것으로 전망하고 있다.

배터리 시장 확대와 중국 기업과의 기술 경쟁 심화가 이어지는 가운데, 중국 기업의 생산능력 확대도 함께 진행되고 있다. 중국 기업은 연구인력 분야 대규모 투자와 특허 분야 대규모 투자도 지속하며 경쟁을 강화하고 있다.

이 같은 상황에서 LG에너지솔루션은 투자 규모 경쟁보다 장기 축적 연구 자산과 AI 결합을 대응 방침으로 제시했다. LG에너지솔루션은 범용 데이터에 의존하지 않는 방식을 차별화 방안으로 내세웠다.

LG에너지솔루션은 사내 실험 데이터와 배터리 전문가 판단을 활용 자원으로 삼고 있다. 이 상무는 중국의 AI 인력·자원 투입이 상당한 만큼 단순 AI 도입만으로는 우위 확보가 어렵다고 설명했다.

이 상무는 LG에너지솔루션의 차별점으로 30년 이상 축적 데이터와 전문가 도메인 지식 활용을 제시했다. 이를 바탕으로 LG에너지솔루션은 배터리 R&D 전환 추진 영역을 넓혀가고 있다.

LG에너지솔루션의 배터리 R&D 전환 추진 영역은 소재 탐색, 셀 설계, 성능·수명 예측, 스마트팩토리다. 이 상무는 이날 생산 부문을 제외한 연구개발 분야 AI 적용 사례를 소개했다.

회사는 AI 기반 소재 탐색에서 공개 정보에 한정하지 않고 회사가 축적한 실험 데이터와 연구원 전문 지식을 함께 활용하고 있다. 내부 데이터와 전문가 판단을 결합하는 방식으로 필요한 물질과 조성, 적용 방식을 탐색하고 있다.

이 같은 흐름의 대표 사례로는 배터리 소재 표면 코팅 기술이 있다. 기존에는 연구원이 후보 물질을 개별 검토하는 방식이었다면, 앞으로는 AI가 적합 코팅 물질과 실험 방향을 제안하는 것을 기반으로 개발 절차를 전환하는 방향이다.

회사는 셀 설계에도 AI를 적용하고 있다. 기존 셀 설계 방식이 특정 구조를 설계한 뒤 예상 성능을 계산하는 방식이었다면, 향후에는 고객이 요구하는 성능을 먼저 입력한 뒤 이를 구현할 소재와 셀 구조를 역도출하는 방식으로 바뀌는 방향이다.

회사는 이를 뒷받침하기 위해 배터리 개발 에이전트를 구축하고 있다. 이 에이전트는 소재 개발 방향 설정과 고객 요구에 부합하는 셀 설계 탐색, 배터리 시험 일정 구성을 지원하는 업무를 맡는다.

이 상무는 과거에는 설계별 성능 예측이 중심이었다면, 현재는 목표 성능 충족 설계 방법을 찾는 에이전트를 개발하고 있다고 밝혔다. 설계 업무의 초점이 성능 예측에서 목표 성능을 만족하는 설계 탐색으로 이동하고 있다는 설명이다.

이 과정에서 AI 활용 대상은 배터리 성능·수명 예측이다. 여기에 배터리 건강 상태(SOH) 추정과 이상 거동·비정상적 열화 사전 탐지도 포함된다.

또한 AI는 급속충전 중 리튬 도금 예측에도 활용된다. 셀 구조·충전 조건별 수명 분석과 셀 구조·충전 조건별 급속충전 성능 분석도 함께 이뤄진다.

이 같은 분석 결과는 개발 초기부터 설계 조정에 쓰인다. 이 상무는 수명 평가에서의 비정상적 열화 발생 여부를 설계 단계 또는 평가 초기 단계에서 사전 예측하고, 열화 원인 파악 후 설계에 재반영한다고 밝혔다.

아울러 사용 조건에 따른 동일 배터리의 수명 차이를 고려한 충·방전 조건 최적화 연구도 진행 중이다. 시뮬레이션 기반 장기 사용 가능 조건 탐색도 함께 이뤄지고 있다.

이 상무는 이상 거동·비정상적 열화 사전 탐지 결과를 설계에 반영하고 있다고 설명했다. 이어 시뮬레이션 기반 장기 사용 가능 조건 탐색 결과는 고객사에 제공하고 있다고 밝혔다.

LG에너지솔루션은 AI-자동화 실험실 연계 계획을 추진하며 연구 속도 제고를 목표로 하고 있다.

회사는 과천 R&D 캠퍼스에 자동화 실험 설비를 순차 구축해 배터리 제작~평가 연계 연구환경을 조성할 계획이다. 코인셀 자동 제조장비는 이미 연구에 활용 중이며, 자동화 범위는 코인셀·모노셀·파우치셀로 확대할 계획이다. 또 제작 배터리의 성능·수명 평가 과정까지 단일 시스템으로 연결할 예정이다.

이 체계에서는 자동화 실험실에서 확보한 데이터를 AI 모델 학습·설계에 활용한다. AI는 실험 방향을 제안하고, 자동화 설비는 제안된 실험을 수행하며, 실험 결과는 다음 설계에 반영되는 구조를 갖추게 된다.

LG에너지솔루션은 이를 통해 연구원의 반복 업무 감소를 기대하고 있다. 아울러 소재 탐색·셀 설계·시험·평가에 드는 소요 시간 단축도 기대하고 있다.

회사는 실험 데이터 축적에 따라 AI의 성능·수명 예측 정확도 향상도 기대하고 있다.

이 상무는 과거의 연구 경쟁력 기준이 투입 자원 규모·연구 깊이·연구 기간이었다고 밝혔다. 이어 향후에는 30년 이상 축적 연구 자산을 유지하면서 AI를 결합해 혁신 속도·효율을 제고하는 방향으로 가야 한다고 설명했다.

LG에너지솔루션은 이러한 방향에 따라 배터리 연구 데이터와 전문가 지식을 AI와 결합하고, 소재 탐색실험평가의 개발 절차를 연계할 계획이다. 이를 통해 연구 기간 단축을 기대하며, 중국 기업의 투자·특허 공세에 대응한다는 방침이다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407239

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407239