본 칼럼은 배터리 개발 과정에서 선행개발 단계의 AI 활용 가능성을 중점적으로 다룬다.
선행개발은 방대한 정보 속에서 목표 성능을 정의하고 후보군을 선별하는 핵심 단계이지만, 기존 방식은 문헌 조사, 특허 검토, 실험 설계가 분절적으로 이루어져 시간 지연과 정보 손실이 빈번하게 발생한다.
이러한 병목을 AI가 어떻게 해소할 수 있는지 설명한다.
문헌과 특허 분석, 시뮬레이션, 실험 자동화, 데이터 해석을 하나의 반복적 루프로 통합함으로써 불확실성을 줄이고 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.
또한 단일 모델이 아닌 다중 AI 에이전트 구조가 탐색, 설계, 검증, 실험을 분담해 협업하는 방식을 제시하며, 향후 배터리 선행개발 전체를 관통하는 AI 에이전트 구현 가능성까지 전망한다.
이 칼럼은 단순한 효율성 제고를 넘어, AI가 배터리 개발 초기 전략을 어떻게 변화시키고 기업이 다음 세대 기술 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있는지를 제시한다.
<목차>
1. 서론
2. 배터리 선행개발 탐색·검증 루프 AI 효과
3. AI Agent와 선행개발
4. 개발 속도·비용 절감 효과
5. 도입 로드맵과
리스크 관리
6. 결론