배터리 수명과 성능 개선

배터리 수명과 성능 개선

February 13, 2025, 레이 찰머스

> 미 육군, AI를 활용해 배터리 수명과 성능 개선

> 미 육군은 SandboxAQ와 협력하여 AI 기반 대규모 정량 모델(LQM)을 사용하여 배터리 수명, 성능 및 유지 관리 요구 사항을 예측합니다.

 

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[대규모 양적 모델을 기반으로 하는 AI는 미 육군에 비해 훨씬 짧은 계산 시간으로 향상된 예측 가능성을 제공합니다.]

 

배터리 수명과 성능 개선

 

> 미 육군, AI를 활용해 배터리 수명과 성능 개선

> 미 육군은 SandboxAQ와 협력하여 AI 기반 대규모 정량 모델(LQM)을 사용하여 배터리 수명, 성능 및 유지 관리 요구 사항을 예측합니다.

 

일반적으로 미군과 미 육군은 증가하는 수의 배터리와 배터리 구동 애플리케이션을 사용하는 데 적극적입니다. 다양한 군용 차량, 드론 및 기타 정교한 무기 시스템과 군복을 입은 착용형 배터리로 구동되는 정보 전달 작업의 증가를 고려해 보세요.

이 모든 것에는 상당한 인력의 노력과 많은 인력 시간이 필요하며, 이를 통해 배터리 관련 데이터를 수집하여 애플리케이션, 성능, 수명 주기, 스토리지 등에 대한 의사 결정을 내리게 됩니다.

 

효과성과 효율성을 높이기 위해 미국 육군 전투 역량 개발 사령부(DEVCOM)는 최근 캘리포니아 팔로알토에 본사를 둔 인공 지능(AI) 솔루션 제공업체인 SandboAQ 와 함께 이 회사의 대규모 정량적 모델(LQM) 기반 AI를 사용하여 고급 배터리 저장 수명 테스트 및 예측 유지 관리를 예측하는 데 중요한 이정표를 달성했다고 발표했습니다.

 

미 육군 포대와 AI

SandboxAQ는 미국 육군의 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 사이버, 정보, 감시, 정찰( C5ISR ) 센터와 긴밀히 협력하여 배터리 성능과 예측 AI 프로세스에 대한 포괄적인 데이터 세트를 수집했습니다. 육군은 이를 사용하여 다양한 육군 임무에 사용되는 리튬 이온 배터리의 상태를 평가할 수 있습니다.

 

육군의 전력 및 에너지 현대화 이니셔티브를 지원하기 위해 SandboxAQ와 C5ISR Center에서 만든 데이터 세트는 18650 실린더 셀에 대한 200만 시간 이상의 실험실 및 시뮬레이션 테스트로 구성되어 있으며, AI를 사용하여 다양한 실제 사용 조건 및 시나리오(예: 다양한 온도 및 기간에서의 배터리 노화, 방전 속도 등)를 시뮬레이션합니다. 이 데이터는 다른 독점 도구와 함께 SandboxAQ의 LQM을 훈련하여 육군 전기 자동차, 로봇 플랫폼, 통신 및 기타 휴대용 장치에 사용되는 리튬 이온 배터리가 2년에서 20년에 이르는 엄격한 육군 보관 수명 요구 사항을 충족하도록 합니다.

LQM 대 LLM

SandboxAQ의 AI 및 양자 애플리케이션 기술 책임자인 앙 샤오는 최근 BatteryTechnology 에 육군이 다양한 조건에서 셀을 테스트하여 성능, 남은 유효 수명 및 기타 중요한 정보를 확인하기 위해 인간 기반 전문 지식에 의존하고 있다고 말했습니다. 그는 "일반적으로 시간이 많이 걸리고 어렵고 비쌌습니다."라고 말했습니다. 샤오에 따르면 SandboxAQ의 LQM은 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 비교할 때 모든 차이를 만들어냅니다.

새로운 배터리 설계는 일반적으로 에너지 밀도, 수명 및 속도 용량을 최적화하기 위해 5~10년의 실험과 테스트가 필요하며, 최대 90%의 설계 옵션은 상업적 개발에 도달하지 못합니다. 배터리 소재 및 기술 회사인 NOVONIX(캐나다 노바스코샤주 베드포드)에서 400만 시간 이상의 셀 사이클 데이터를 활용하여 SandboxAQ는 셀 테스트 시간을 며칠로 단축할 수 있는 LQM을 구축했다고 합니다.

[ LQM은 AI를 더 복잡한 물리 및 화학 기반 애플리케이션으로 이끕니다. 출처 SandboxAQ.]

 

NOVONIX 배터리 기술 솔루션 사업부의 기술 책임자인 Stephen Glazier 박사는 "리튬 이온 및 기타 배터리 셀의 사이클 수명을 예측하는 것은 고품질의 대규모 데이터 세트의 가용성이 제한적이고 셀 열화를 정확하게 모델링할 수 있는 일반화 가능한 기능 세트가 부족하기 때문에 본질적으로 어렵습니다."라고 말했습니다.

"LQM과 포괄적인 초고정밀 전기량 분석(UHPC) 데이터를 결합하여 장기 성능을 정확하게 예측하는 SandboxAQ의 새로운 접근 방식은 제조업체가 설계, 재료 및 화학 물질 최적화부터 보증 및 사양 예측 시간, 제조의 QA/QC 지표 등에 이르기까지 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되어 향후 셀 개발에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다." 

 

NOVONIX UHPC 사이클러와 페어링된 SandboxAQ의 LQM은 단 40사이클의 UHPC 데이터를 사용하여 평균 절대 오차(MAE) 11사이클 내에서 세포 EOL을 정확하게 예측했습니다. 3개 제조업체에 걸친 NMC 기반 세포 데이터 세트의 경우, UHPC 기반 모델은 표준 사이클러의 기능을 사용하는 기존 용량 기반 모델에 비해 정확도가 35배 증가했습니다. 게다가 UHPC 데이터 2사이클만으로 SandboxAQ는 100사이클 의 데이터가 필요한 기존 모델에 비해 예측 시간이 50배 더 ​​빠른 50사이클의 MAE로 EOL을 예측했습니다.

 

샤오에 따르면, 기본적으로 현재 LLM이 언어 및 그래픽 애플리케이션에 AI를 도입하는 데 주력하고 있는 반면, LQM 기반 AI는 물리, 화학 등의 분야에서 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다.

[ 다양한 전압 범위에서 수집된 용량 및 내부 임피던스 데이터는 더 나은 수명 종료(EOL) 예측을 위해 AI 모델을 훈련합니다. SandboxAQ 제공.]

배터리는 모두 가능

 

군용 배터리 시장은 2022년 13억 달러에서 2027년 16억 달러로 CAGR 4.1%로 성장할 것으로 추산됩니다. 이러한 성장의 주요 동기는 다양한 휴대용 전자 센서, 휴대용 통신 시스템 및 무기 시스템에 더 나은 배터리를 공급해야 한다는 필요성입니다. 그러나 미래에는 첨단 전투 차량, 로봇 전투 차량, 보트, 쉘터 애플리케이션 및 항공기와 같은 군용 중장비 플랫폼에서 리튬 배터리가 사용될 것으로 예상합니다.

SandboxAQ의 LQM은 수집된 배터리 테스트 데이터를 사용하여 배터리 수명 테스트에 필요한 시간을 크게 줄이는 동시에 배터리 성능과 유지 관리 요구 사항에 대한 정확한 예측을 가능하게 합니다. 보관 시, 군은 LQM을 사용하여 새 배터리를 테스트하여 품질 및 수명 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 현장에서 미래의 배터리 충전기는 AI 모델에 데이터를 전송하여 배터리 성능, 남은 수명, 유지 관리 요구 사항 및 기타 세부 정보에 대한 정보를 전투원이나 부대에 직접 제공하여 배터리 교체가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

 

"대부분의 상업용 배터리 애플리케이션은 군사용으로 의도된 것과 동일한 엄격한 성능 또는 저장 수명 요구 사항이 없으므로 대부분의 OEM 및 셀 제조업체는 고급 배터리 화학을 설계하거나 재료를 조달할 때 저장 수명 고려 사항을 덜 중시합니다."라고 Ang Xiao는 말했습니다.

 

"C5ISR Center와 함께 컴파일한 포괄적인 배터리 데이터 세트는 이 새로운 예측 기능을 대규모 양적 모델에 추가하여 모든 고객과 파트너가 이전에는 이용할 수 없었던 이러한 통찰력의 이점을 누릴 수 있게 합니다."

 

레이 찰머스
레이 찰머스는 제조, 엔지니어링, 소프트웨어, 경제 및 인류의 진보를 나타내는 수많은 지식 경로에 대한 기술적 특징과 뉴스 기사를 제공하는 디트로이트 지역의 프리랜서 작가입니다.

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