"배터리 수명·폭발 위험 정확히 진단"…UNIST, AI 모델 개발
배터리 연결 방식과 관계없이 수명과 폭발 위험을 정확히 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.
울산과학기술원(UNIST)은 에너지화학공학과 김동혁, 최윤석 교수팀이 배터리의 연결 구조가 달라져도 별도의 재학습 없이 적용할 수 있는 배터리 건강 진단 AI 모델을 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 모델은 배터리 충·방전 데이터에서 추출한 62개 데이터 패턴 중 배터리의 직·병렬 연결 방식에는 영향을 받지 않으면서 수명 예측에 민감하게 반응하는 5개 지표를 스스로 선별해 수명을 정확하게 짚어낸다.
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