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고객들이 원하는 용량,코 점 위치 관상에너지밀도,코 점 위치 관상저항 등 성능 요건을 입력하면,코 점 위치 관상하루 만에 이 요건에 맞는 최적의 배터리 셀 설계안을 도출해내는 모형이다.지금까지 관련 업무의 소요 시간은 약 2주였다.
LG에너지솔루션은 이 솔루션 도입으로 빠르고 정확하게 배터리 셀 설계가 가능해지는 만큼,코 점 위치 관상비용 절감과 업무 효율성을 대폭 개선해 시장 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.기존에는 고객이 요구하는 배터리를 고안하려면 배터리 셀 설계를 담당하는 인력이 여러차례 설계 가안을 만들고 예상 성능을 도출하는 과정을 반복해야 했다.
LG에너지솔루션 관계자는 "설계자의 숙련도와 무관하게 일정한 수준과 속도로 셀 설계가 가능하다는 것이 가장 큰 장점"이라며 "기술과 품질 경쟁력을 높임과 동시에 고객의 요구에 더 빠르게 최적의 설계안을 제공함으로써 고객가치를 제고할 수 있을 것"이라고 기대했다.
AI 추천 모형은 LG에너지솔루션이 30여년간 수많은 고객사를 대응하며 설계안을 만들었던 경험과 노하우를 바탕으로 만든 것이다.생성형 AI 기법으로 셀 설계안 약 10만건을 학습시켜 배터리 설계 알고리즘을 자체 개발했다.
LG에너지솔루션은 이르면 오는 10월부터 사내 셀 개발 시스템에 최적 셀 AI 추천 모형을 연동해 점차 배터리 셀 설계에 활용해 나갈 계획이다.현재는 시범 적용을 통해 시스템을 강화하고 있다.향후에는 배터리 셀 뿐만 아니라 배터리 모듈과 팩 설계에도 해당 AI 기술 적용을 적극 추진해 나갈 계획이다.
이진규 LG에너지솔루션 전무는 "배터리의 성능을 결정짓는 셀 설계에 AI 기술을 도입함으로써 압도적인 제품 경쟁력과 차별화된 고객 가치를 제공하겠다"고 말했다.
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