영국에 본사를 둔 에아트론 테크놀로지(Eatron Technologies)는 첨단 배터리 관리 소프트웨어에 인공지능(AI)을 선구적으로 사용하여 자동차 제조업체가 전기차 배터리 화재 위험을 제한할 수 있도록 지원하고 있다.
차량 화재는 파워트레인에 관계없이 새로운 것은 아니지만, 최근에는 전기차량과 관련된 화재가 부각되고 있다. 그 결과, 차량 제조업체와 자동차 업계는 전기차에 대해 부정적인 영향을 받은 소비자들의 신뢰를 회복해야 하는 과제에 직면해 있다.
"전기차 배터리 화재는 매우 드물지만, 한 번이라도 발생하면 너무 피해가 크다는 것이 현실입니다"라고 에아트론 테크놀로지의 CEO인 우무트 겐크 박사는 설명한다. "업계에서는 치명적인 배터리 고장 건수를 제로에 도달한 다음 그 상태를 유지해야 합니다. 우리의 지능형, 연결성, 안전성을 갖춘 자동차 등급 배터리 관리 소프트웨어는 AI가 이를 달성할 수 있는 열쇠를 쥐고 있음을 입증했습니다."
배터리 고장의 원인은 복잡하며 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하는 경우가 많다. 가장 일반적인 원인 중 하나인 리튬 도금은 양극 주변에 금속성 리튬 침전물이 형성될 때 발생한다. 이는 저온에서 고속 충전하는 동안 가장 많이 발생하며, 시간이 지남에 따라 이러한 침전물이 배터리 성능을 저하시킨다. 이를 방치하면 양극과 음극 사이의 분리막을 관통하여 셀 내부에 단락을 일으킬 수 있는 바늘 모양의 구조물인 수상 돌기가 성장할 수 있다. 이는 다시 급속한 자가 방전으로 이어져 소멸하기 어려운 자생적 연쇄 반응인 열 폭주를 일으킬 수 있다.
배터리 셀을 열지 않고 전극을 검사하지 않고도 리튬 도금을 감지하는 것은 차량에 장착된 후에는 거의 불가능하기 때문에 많은 연구가 진행되어 온 과제이다. 수년에 걸쳐 다양한 기술이 개발되었지만, 특히 리튬 도금을 다른 열화 메커니즘과 구별하는 데 있어서는 각 기술마다 한계가 있다.
하지만 에아트론 테크놀로지는 인공지능을 사용하여 리튬 도금을 훨씬 더 효과적으로 감지할 수 있을 뿐만 아니라 언제 발생할지 정확하게 예측할 수 있다는 것을 입증했다.
"특징 추출이라는 기술을 사용하여 배터리에서 나오는 원시 상태 데이터를 이상 징후를 쉽게 식별할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이를 배터리 동작을 정확하게 포착하는 독점적인 AI 파이프라인과 결합하여, AI 진단은 최대 90%의 정확도와 오탐지율 제로로 셀 고장을 발생하기 전에 예측할 수 있습니다"라고 우무트 겐크 박사는 설명한다.
고장이 발생하기 전에 이를 감지하면 훨씬 더 효과적이고 편리하게 고장에 대처할 수 있는 길이 열린다. 즉, 배터리 관리 방식을 변경하여 단기적으로 추가 손상을 최소화하고 궁극적으로는 운전자의 편의에 따라 수리를 위한 서비스 방문 일정을 잡을 수 있다.
"결정적으로, 제조업체가 어떤 대응 방식을 선택하든 고장을 피할 수 있으며, 최근 몇 주 동안 우리가 목격한 장면은 빠르게 역사 속으로 사라질 것입니다."
