최적화 인공지능과 배터리 소재 개발의 융합, 차세대 아연전지 안정성 획기적으로 높여
남관우-나종걸 교수 공동 연구팀, 물리 기반 베이지안 최적화 기술로 고성능 전해질 개발 성공 세계적 학술지 ‘Small’ 전면 표지 논문으로 선정 쾌거
이화여자대학교 남관우 교수가 이끄는 차세대 베터리 소재 연구실 (Advanced Battery Materials Laboratory)과의 나종걸 교수가 이끄는 첨단제조 시스템 연구실(Advanced Manufacturing Systems Laboratory) 공동 연구를 통해 차세대 수계 아연전지의 안정성을 획기적으로 높이는 새로운 전해질을 개발했다고 밝혔습니다. 특히 이번 연구는 최적화 인공지능 기술과 배터리 소재 개발을 성공적으로 융합한 사례로, 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 ‘Small’의 2025년 2월 28일자 전면 표지 논문(Front Cover)으로 선정되는 영예를 안았습니다.
물리 기반 AI로 1,300시간 안정적인 배터리 전해질 발견
수계 아연전지는 리튬이온전지를 대체할 차세대 에너지 저장장치로 주목받고 있지만, 물 기반 전해질에서 발생하는 부식 및 수소 발생과 같은 부반응으로 인해 수명이 짧다는 한계를 지녀왔습니다. 공동 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물과 섞이지 않는 비극성 용매인 n-헥산(n-hexane)을 전해질에 첨가하여 아연 이온(Zn2+)의 용매화 구조를 제어하는 새로운 접근법을 제시했습니다.
연구팀은 계면활성제 역할을 하는 첨가제(β-cyclodextrin)를 활용해 물속에 기름 방울이 분산된 형태의 ‘오일-인-워터(Oil-in-Water)’ 마크로에멀젼을 형성하여, n-헥산이 수계 전해질에 안정적으로 섞이도록 만들었습니다. 이 구조는 아연 이온 주변의 물 분자를 효과적으로 제어하여 부반응을 억제하고 전지의 안정성을 크게 향상시켰습니다.
하지만 최적의 성능을 내는 전해질의 구성 요소(염, 첨가제, 유기용매) 비율을 찾는 것은 수많은 실험이 필요한 매우 복잡하고 어려운 과정입니다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 나종걸 교수 연구실의 핵심 기술인 ‘물리 기반 베이지안 최적화(Physics-Guided Bayesian Optimization, PGBO)’라는 인공지능 기법을 도입했습니다.
PGBO 프레임워크는 단순히 데이터를 기반으로 학습하는 것을 넘어, 용해도와 같은 물리적 법칙을 사전 지식으로 인공지능 모델에 통합하여 불필요한 실험을 배제하고 탐색 공간을 효율적으로 줄입니다. 그 결과, 단 26번의 실험만으로 최적의 전해질 조합을 신속하게 발견하는 데 성공했습니다. 이는 기존의 시행착오 방식으로는 달성하기 어려운 놀라운 효율성입니다.
뛰어난 성능과 안정성 입증…차세대 배터리 상용화 앞당겨
이렇게 개발된 최적의 전해질은 놀라운 성능을 보였습니다. 아연 대칭 셀 평가에서 1mA cm-2의 전류밀도 조건에서 1,300시간 이상 동안 30mV의 낮은 과전압을 안정적으로 유지했으며, 5mA cm-2의 가혹한 조건에서도 800시간 동안 안정성을 입증했습니다.
또한, V₂O₅ 양극을 적용한 풀 셀(Full Cell) 평가에서는 2.0A g-1의 높은 전류밀도에서 3,000 사이클 후에도 72.7%의 높은 용량 유지율과 99.95%에 달하는 높은 쿨롱 효율을 기록하며 탁월한 장기 수명 특성을 증명했습니다.
나종걸 교수는 “이번 연구는 인공지능 최적화 기술이 복잡한 소재 개발 분야에서 시간과 비용을 획기적으로 줄이며 연구 개발을 가속할 수 있다는 가능성을 명확히 보여준 사례”라며 “앞으로도 AI와 제조업, 소재 개발 등 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 혁신적인 성과를 만들어 나갈 것”이라고 밝혔습니다.
남관우 교수는 “비극성 용매를 활용한 마크로에멀젼 구조로 전해질의 용매화 구조를 제어하는 새로운 패러다임을 제시했다”며, “인공지능과의 협업을 통해 발견한 이 기술이 안전하고 경제적인 차세대 아연전지 상용화를 앞당기는 데 기여할 것으로 기대한다”고 연구의 의의를 설명했습니다.
이번 연구 성과는 최첨단 인공지능 기술과 미래 에너지 기술인 배터리 소재 개발의 성공적인 융합 사례로서, 관련 학계 및 산업계에 큰 파장을 일으킬 것으로 전망됩니다.
AI-Driven Discovery Leads to Breakthrough in Next-Generation Battery Stability
EWHA research teams, led by Prof. Jonggeol Na and Prof. Kwan Woo Nam, successfully fuse AI optimization with materials science to develop a highly stable aqueous zinc battery, featured on the front cover of the journal Small.
A joint research team has announced a landmark achievement in energy storage technology, developing a highly stable, next-generation aqueous rechargeable zinc battery. The collaboration between the Advanced Manufacturing Systems Laboratory, led by Professor Jonggeol Na, and the research team of Professor Kwan Woo Nam has resulted in a novel electrolyte that dramatically overcomes the chronic instability issues of zinc batteries.
This groundbreaking research, which successfully merges advanced AI optimization with battery materials development, was selected as the front cover article for the February 28, 2025, issue of the internationally renowned scientific journal, Small.
The study, titled “Accelerated Discovery of Solvation Structure Engineering for Stable Aqueous Rechargeable Zinc Batteries via Physics-Guided Bayesian Active Learning,” presents an innovative solution to the primary challenges hindering the commercialization of aqueous zinc batteries. While these batteries are promising alternatives to lithium-ion systems due to their safety and low cost, their lifespan has been limited by unwanted side reactions, such as corrosion and hydrogen evolution, at the anode.
The team tackled this by engineering the electrolyte’s solvation structure—the chemical environment surrounding the zinc ions. They introduced n-hexane, a nonpolar solvent, into the aqueous electrolyte. To ensure the components mixed properly, they created a stable “oil-in-water” macroemulsion using β-cyclodextrin as an additive. This structure effectively shields the zinc ions, suppressing the side reactions that lead to degradation.
However, finding the perfect recipe for this multi-component electrolyte was a monumental challenge. The traditional trial-and-error approach would require countless costly and time-consuming experiments. To overcome this, the researchers employed a powerful AI framework developed in Professor Na’s AMSL Lab: Physics-Guided Bayesian Optimization (PGBO).
The PGBO algorithm intelligently navigates the vast number of possible component combinations. By incorporating prior physical knowledge—such as the solubility limits of the components—into the AI model, the framework efficiently eliminated unpromising candidates and focused the search. This accelerated approach identified the optimal electrolyte composition in a remarkable 26 experiments.
The performance of the AI-discovered electrolyte is exceptional. In a symmetric cell configuration, the battery maintained a stable and low overpotential of just 30 mV for over 1,300 hours at a current density of 1 mA cm⁻². Even under harsh conditions (5 mA cm⁻²), it demonstrated stability for 800 hours.
When assembled into a full cell with a V₂O₅ cathode, the battery showed outstanding long-term cyclability, retaining 72.7% of its initial capacity after 3,000 cycles at a high current density of 2.0 A g⁻¹, with a near-perfect Coulombic efficiency of 99.95%.
“This research clearly demonstrates the power of AI optimization to accelerate discovery in the complex field of materials science, dramatically reducing time and cost,” said Professor Jonggeol Na. “We will continue to forge interdisciplinary collaborations, merging AI with manufacturing and materials science to drive future innovations.”
Professor Kwan Woo Nam added, “We have introduced a new paradigm in electrolyte design by controlling the solvation structure with a macroemulsion. The synergy with AI-driven discovery has enabled this breakthrough, which we believe will significantly advance the commercialization of safe and cost-effective next-generation zinc batteries.”
This successful fusion of artificial intelligence and advanced energy technology is expected to have a significant impact on the scientific community and industry, paving the way for more efficient and sustainable energy storage solutions.
