인공지능(AI) 기반으로 배터리 소재 매장량을 파악하는 기술이 개발됐다. 배터리 소재 확보 비용 절감뿐 아니라 기존 소재를 대체할 소재를 개발하는 데 사용이 가능해 관심이 쏠린다.
코볼드 메탈스는 최근 AI 기술을 이용해 배터리 소재 매장량을 예측하는 'AI 에이전트' 기술을 개발했다고 밝혔다.
AI 에이전트는 생산 가능한 배터리 소재 매장량을 예측하는 기술이다. 환경 데이터를 수집 축적하고 이를 토대로 매장량을 분석, 전망하는 개념이다.
전기차는 리튬이온 배터리의 충방전을 반복해 사용할 수 있다. 배터리는 한정된 배터리 공간에서 최고의 성능을 내는 소재를 적용해야 대용량 에너지를 구현할 수 있다.
그러나 배터리 소재 자원은 한정돼 안정적 소재 공급을 위한 경쟁은 치열하다. 소재 생산 광산을 사들이며 배터리 소재 수급에 대한 불안정을 해소해야 한다. 코볼드 메탈스는 이에 배터리 소재 매장량을 측정할 수 있는 AI 에이전트를 개발했다.
AI 에이전트를 활용하면 배터리 핵심 소재 기술 확보 시 장비, 인력 등 제반 비용을 아낄수 있을 것으로 기대된다. 커트 하우스 코볼드 메탈스 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트는 배터리 소재의 지속 가능성 확보를 위해 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.
코볼드 메탈스는 기존 배터리 소재를 대체 소재 개발 기능을 추가할 계획이다. 기존 소재 기능을 강화하는 재료, 촉매 물질을 찾는데 중요한 역할을 할 것이란 것이 회사의 설명이다.
코볼드 메탈스는 스탠포드 대학교와 협력해 AI 에이전트 개발 기능을 업그레이드 하는데 속도를 내고 있다. 고가의 코발트 사용을 줄이며 니켈 함량을 올린 사례와 같이 배터리 소재 대체물질 개발할 수 있을 것으로 전망된다.
코볼드 메탈스 관계자는 “AI 에이전트는 배터리 소재 개발을 위한 의사결정 기간이 인간 대비 20배 빠르다”며 “배터리 소재를 개발하는데 시간과 비용을 아낄수 있어, 전기차 배터리 한정된 소재 개발에 도움이 클 것”이라고 말했다.
김지웅기자 jw0316@etnews.com
