AI로 배터리 양극재 불량률 15분의 1로 감소… 연간 22억원 절감 기대

AI 모니터링을 통한 생산 설비 이상 탐지와 결함으로 인한 전구체 구형도의 변화 (사진=UNIST)

 

UNIST와 RIST 공동 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 리튬이온 배터리 핵심 소재인 NCM 전구체의 생산 공정에서 불량률을 획기적으로 낮추는 기술을 개발했다. 원료 혼합 조건을 최적화하고 도메인 적응 AI를 적용해 니켈의 입자 내 배치와 불량 탐지를 정밀하게 제어했으며, 그 결과 불량 배치 수는 기존의 15분의 1로 줄고 이상 감지 정확도는 97.8%를 기록했다. 해당 기술은 연간 22억 원의 비용 절감 효과가 기대되며, 이차전지 외에도 다양한 제조 산업에 적용 가능성이 있다.

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UNIST·RIST, AI로 배터리 양극재 불량률 15분의 1로 줄여 - IT타임스