본 기술은 고분자/산화물 복합체 전해질용 필러 소재로서, LLZO(Li7La3Zr2O12) 구조의 Li, La, Zr 자리를 듀얼 도핑한 물질을 데이터베이스에서 추출하고, 머신러닝(RF, LGBM)을 통해 물성을 예측하여 최적의 소재를 고속 스크리닝하는 시스템 및 방법입니다.
기존 LLZO 기반 필러 소재 연구는 다양한 도핑 원소와 조합으로 인해 탐색할 경우의 수가 너무 많아 실험적 접근 시 막대한 시간과 비용이 소요되며, 복합체 전해질의 성능 한계를 극복할 최적의 조성을 찾기 어려움 문제가 있었습니다.
본 기술은 1함으로써, 이차전지 전해질의 상용 경쟁력 확보에 실질적으로 보탬이 될 수 있습니다.
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