전기 배터리 충전 최적화를 위한 AI 적용

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인사이트캠퍼스
작성일
2020-03-25 10:26
조회
55

*이 글은 Ai Trends에 게시된 글을 번역하였습니다.





스탠포드 대학, MIT, 도요타 연구소의 연구팀은 전기 자동차 배터리(EV)를 테스트하고 최적으로 충전하는 데 필요한 시간을 극적으로 단축하기 위해 AI를 이용했다.



최근 네이처에 보도된 바와 같이, 스탠포드 대학의 Stefano Ermon 교수와 William Chueh 교수는 전체 배터리 수명을 극대화하면서 EV 배터리를 더 빨리 충전하는 방법을 모색했다. 이 연구는 특허받은 AI 프로그램이 어떻게 충전 방식에 따른 배터리들의 다른 반응들을 예측할 수 있는지를 보여주었다.



소프트웨어는 또한 어떤 충전 방법에 초점을 맞추거나 무시할지 실시간으로 결정했다. 연구진은 시험길이와 횟수를 줄임으로써 시험 과정을 2년에서 16일로 단축했다.

 

Stefano Ermon, Professor of Computer Science, Stanford University

머신 러닝 시스템은 고장 난 배터리의 데이터에서 훈련 되어졌다. 배터리의 지속 시간을 예측하는 패턴을 감지할 수 있었다.

이로 인해 배터리 수명을 최적화하는 방법을 보여주는 새로운 급속 충전 프로토콜이 등장하게 되었다. 연구자들에 따르면, 배터리 테스트에서 AI를 사용하는 것은 새로운 접근법이라고 한다.

스탠퍼드대 컴퓨터공학과 교수인 Ermon은 TechRepublic에서 발표한 인터뷰에서 "재료 과학자들이나 생계를 위해 배터리를 사용하는 사람들과 대화할 때, 실제로 이 분야에서 더 정교한 AI를 사용하는 사람이 없다는 것을 깨달았기 때문에 그것이 유망하다고 생각했다"고 말했다.

그는 배터리를 충전하는 여러 가지 방법을 설명했다. 그는 "다른 전압, 다른 전류, 다른 강도를 적용할 수 있다. 즉, 모두 같은 시간 내에 배터리를 충전할 수 있지만 일부는 배터리의 내부 구성 요소를 손상시킬 수 있다"고 말했다. "어떤 종류의 충전 프로토콜을 사용하느냐에 따라 배터리 수명에 큰 영향을 미칠 수 있다."

Ermon은 주요 EV 제조업체들이 관심을 가질 것이라고 예측했다.

대학원생 시절 이 연구에 참여한 Peter Attia는 SciTechDaily와의 인터뷰에서 "극도의 빠른 충전을 위한 시험 과정을 크게 가속화하는 방법을 알아냈다"고 말했다. "하지만 정말 신나는 것은 방법이다. 우리는 이 접근법을 배터리 발전을 몇 달 또는 몇 년 동안 지연시키고 있는 다른 많은 문제들에 적용시킬 수 있다."

마찬가지로 이 연구에 참여한 컴퓨터 과학 대학원생인 Aditya Grover는 "머신 러닝은 시행착오지만 더 현명한 방법"이라고 말했다. "컴퓨터는 언제 탐구해야 할지, 언제 새롭고 다른 접근법을 시도해야 할지, 그리고 언제 가장 유망한 접근법에 이용하고 조준해야 할 지 알아내는 데 우리보다 훨씬 낫다."

Ermon은 "이것은 우리가 예상하지 못했던 놀랍도록 간단한 충전 프로토콜을 제공했다. 그게 인간과 기계의 차이점이다. 기계는 인간의 직관에 의해 편향되지 않는다. 이것은 강력하지만 때로는 혼동을 주기도 한다" 라고 말했다.

더욱 광범위한 적용의 목격

이 접근법은 배터리 개발 파이프라인의 모든 부분을 가속시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 배터의 화학 설계에서부터 크기와 모양 결정, 제조와 저장을 위한 더 나은 시스템을 찾는 것까지 가능하다. 이것은 EV 배터리 충전뿐만 아니라 풍력과 태양열과 같은 다른 유형의 에너지 저장에도 영향을 미친다.

이 연구의 공동저자이자 도요타 연구소의 과학자 Patrick Herring은 "이것은 배터리 개발을 위한 새로운 방법이다."이라고 말했다. "학계나 업계에서 다수의 사람들과 공유할 수 있는 데이터를 가지며, 자동으로 분석되어 진다면 훨씬 더 빠른 혁신이 가능해진다."

연구원들은 이 연구의 기계 학습과 데이터 수집 시스템을 미래의 배터리 과학자들이 자유롭게 사용할 수 있도록 할 계획이다.

Ermon은 약물 개발부터 엑스레이와 레이저의 성능 최적화에 이르는 다른 빅데이터 테스트 문제들이 기계 학습 최적화의 사용으로 인해 혁명화 될 수 있다고 제안했다.

민간업계 또한 배터리 충전에 AI를 적용하기 위해 힘을 쏟고 있다. 배터리 회사 StoreDot의 CEO인 Doron Myersford 박사는 StoreDot의 연구원들은 능력을 확장시키기 위해 기계학습을 이용해왔다고 Engineering and Technology의 최근 보고에서 말했다.

"이 기술을 처음 시도하는 것은 놀라운 결과를 이뤄냈습니다"라고 그는 말했고, 그 결과 기계 학습에 능력을 쌓기 위한 하나의 R&D 팀을 꾸리기로 결정했다. 이 계획은 그 회사의 차세대 EV 배터리에 배운 교훈을 적용하는 것이다. 그는 초고속 충전은 매우 복잡한 문제를 제시한다고 경고했다. 이것은 전기화학, 세포구조, 양극, 음극, 전해액 등에 대한 전문지식이 결합된 혁신적인 데이터 과학을 포함하는데 이로인해 더 복잡한 결과들이 도출되어질 수 있다.

Battery Power Online에 있는 최근 자료에 따르면, 다른 배터리 연구에서 현대의 리튬 이온 배터리의 그래파이트 양극보다 더 많은 에너지를 저장할 수 있는 새로운 물질을 찾고 있다고 한다. 리튬 금속 양극으로 충전 가능한 배터리는 에너지 밀도의 궁극적인 한계를 나타낼 수 있지만, 그것들은 주요한 기술적, 안전상의 장애물에 직면한다. 높은 에너지 밀도는 배터리 셀의 다른 구성 요소와 반응하여 대량 변화에 분해될 경향이 있다는 것을 의미한다. 그들은 또한 급속한 열 발생과 잠재적 화재 또는 폭발의 위험을 야기하는 단락의 위험성을 가진다. 연구는 지속되고 있다.

번역 - 핀인사이트 인턴연구원 김영현

검수 - 핀인사이트 인턴연구원 이예지

원문 보러가기

https://www.aitrends.com/ai-research/ai-being-applied-to-optimize-electric-battery-recharging/

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