MAR 29, 2023

배터리 기술 – 차세대 배터리 소재의 설계 및 발굴을 위한 원자 수준 모델링 활용

발표자

가르빗 아가르왈
선임 연구원

초록

충전식 리튬 이온 배터리(LIB)는 전기차와 휴대용 기기에 혁명을 일으키고 있지만, 전력 밀도, 안전성, 신뢰성, 수명 등의 분야에서는 개선이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 원자 수준 모델링을 통해 방대한 화학 및 재료 설계 공간에 대한 신속한 초기 평가가 가능해지며, 이는 차세대 배터리 기술의 개발 주기를 단축시킵니다.

이 웨비나에 참여하여 향상된 특성을 지닌 차세대 배터리 소재 개발을 위한 첨단 디지털 화학 플랫폼에 대해 알아보시기 바랍니다. 이번 발표에서는 다양한 배터리 구성 요소의 구조-특성 관계를 이해하기 위한 물리 기반(physics-based) 및 데이터 기반( 머신러닝 ) 기법의 활용에 대해 다룰 예정입니다. 또한, 첨단 배터리에 사용되는 고성능 액체 전해질의 핵심 벌크 특성을 예측하기 위한 신경망 힘장(force field) 개발을 위한 자동화된 데이터 주도 학습( 액티브 러닝 ) 프레임워크에 대해서도 개괄적으로 설명할 예정입니다.

이 웨비나에 참여하여 다음 내용을 알아보세요:

• 배터리 소재에 대한 물리 기반 모델링의 예측 능력
• 자동화된 고처리량 시뮬레이션 워크플로가 어떻게 새로운 소재 후보 물질의 신속한 선별을 가능하게 하는지
• 정밀한 전해질 특성 예측을 위해 첨단 신경망 힘장을 어떻게 적용할 수 있는가