AI 자율 실험 시대, XRD는 ‘선택 장비’가 아닌 핵심 인프라

연구자 없는 AI로봇 실험시스템, 이차전지 양극재 탐색시간 93%↓- 동아사이언스

기사 원문 보기

KAIST와 포스코홀딩스 산학 협력 연구팀은 AI와 로봇팔을 결합한 자율 탐색 실험실(Self-Driving Lab)을 구축해 연구자 개입 없이 이차전지 양극 소재를 탐색하는 데 성공했다.

자율 탐색 실험실은 각 실험 단계를 개별 장치 모듈로 구성하고, 중앙에 위치한 로봇팔이 이를 연계·제어하는 구조로 설계되었으며,

AI 모델이 실험 데이터를 실시간으로 학습해 다음에 수행할 소재 조성과 합성 조건을 스스로 추천하는 폐루프(Closed-loop) 실험 시스템으로 구현되었다. 특히 고속 소결 방식을 도입함으로써 소재 합성 속도를 기존 대비 50배 이상 향상시킨 점이 주목된다.

본 프로젝트에서 포스코홀딩스는 연구 기획과 총괄 운영을 담당했고, KAIST 서동화 교수팀은 플랫폼 설계와 자동화 모듈, AI 알고리즘 개발 등 실질적인 시스템 구현을 맡았다.

연구진은 이번 기술이 연구 인력 감소라는 구조적 문제에 대응하는 동시에, 고품질 소재 데이터 축적을 통해 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 향후 실제 연구소 환경에 적용하고 시스템의 안정성과 확장성을 강화하는 후속 개발도 계획하고 있다.

이와 같은 AI 기반 자율 실험 환경에서는 합성된 소재의 결정 구조와 상(phase)을 신속하고 정확하게 검증하는 분석 기술이 필수적이다. 특히 X선 회절(XRD)은 이차전지 양극재의 결정상 변화, 불순물 생성 여부, 합성 조건에 따른 구조적 차이를 정량적으로 평가하는 핵심 분석 도구로, 자동화 실험 시스템에서 생성되는 대량의 데이터를 신뢰성 있게 뒷받침한다. 말번 파날리티칼의 XRD 솔루션은 고속 데이터 수집과 정밀한 상 분석을 통해 AI 실험 플랫폼과의 연계를 강화하고, 차세대 배터리 소재 개발 과정에서 보다 빠르고 일관된 의사결정을 가능하게 한다.