리튬 금속 배터리의 덴드라이트 형성 메커니즘 규명 및 예측을 위한 물리 기반 AI 기술 개발

연세대학교 기계공학과 이준상 교수 연구팀(공동 1저자 김세영, 권순욱 석박사통합과정)은 리튬 금속 배터리의 성능 저하를 야기하는 덴드라이트 형성 메커니즘을 정밀 분석하고 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다. 이번 연구는 1차원 합성곱 신경망에 물리 기반 전압 임베딩 기술을 결합하여, 기존 분자 동역학 시뮬레이션으로 약 18시간이 소요되던 과정을 단 25분으로 단축(97.7% 감소)하면서도 1.53%의 정밀한 오차율로 내부 물리 현상을 정확히 재현해냈다. 특히 단순한 결과 예측을 넘어 원자 수준의 이온 거동과 전하 분포를 실시간으로 추적함으로써, 배터리 퇴화의 근본 원인을 규명하고 분석할 수 있는 메커니즘 기반 진단을 실현했다. 배터리 내부의 원자 단위 변화를 심층 진단할 수 있는 이 기술은 향후 전고체·리튬 황 배터리 등 차세대 에너지 시스템의 소재 스크리닝과 설계 공정을 획기적으로 앞당길 핵심적인 도구가 될 것으로 기대된다. 본 연구 성과는 2025년 11월, 배터리/재료 분야 영향력 있는 국제 학술지 npj Computational Materials(impact factor: 11.9, JCR 상위 9.7%)에 게재되었다.