오늘날 이차전지는 전기차(EV)부터 에너지저장장치(ESS), 첨단 IT기기뿐만 아니라 최근에는 휴머노이드 로봇에 이르기까지 모든 전력 산업의 핵심 동력원으로 자리매김했다. 기후변화 대응과 탄소중립이라는 전 세계적 목표 아래, 이차전지 산업은 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 기술적 혁신을 거듭하고 있다.

특히 전고체 배터리와 같은 차세대 기술의 상용화가 임박했고, LFP(리튬인산철) 배터리의 시장 확대와 배터리 재활용 및 재사용 생태계 구축도 중요해지고 있다.

각국 정부는 인플레이션 감축법(IRA)과 유럽연합(EU) 배터리법 등 다양한 정책을 통해 이차전지 산업을 적극적으로 지원하고, 국내 기업들의 핵심 기술 특허 출원 또한 활발하게 증가하고 있다.

이러한 급변하는 이차전지 산업 환경에서 인공지능(AI)은 생산성과 효율성, 그리고 궁극적으로 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 부상하고 있다. AI는 배터리 소재 개발 단계부터 생산 공정의 최적화, 품질 관리, 그리고 사용 후 배터리 재활용에 이르기까지 전(全)주기에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있다.

구체적으로 소재 설계 단계에서는 머신러닝이 방대한 후보 물질의 특성을 예측하고 역설계를 통해 신소재 탐색 시간을 획기적으로 단축한다. 또한, 제조 공정에서는 수많은 변수 간의 복잡한 관계를 분석하여 공정을 최적화하고, 디지털 트윈을 구축해 가상 환경에서 생산 효율을 개선하고 있다. 진단 및 예측 분야는 AI 적용이 가장 활발한 영역으로, 배터리의 충전 상태(SOC), 건강 상태(SOH), 잔존 수명(RUL)을 높은 정확도로 예측하여 안전성과 신뢰성을 높이며, 재활용 공정에서는 AI 기반 이미지 인식 기술이 폐배터리를 자동으로 분류하고, 공정 변수를 최적화하여 핵심 소재 회수율을 높이는 데 기여하고 있다.

하지만 AI 기술의 본격적인 도입을 위해서는 향후 과제 해결이 필수적이다. 공통적으로 고품질의 표준화된 데이터 확보가 시급하며, 예측의 근거를 설명하는 설명가능 AI(XAI) 기술을 통해 '블랙박스' 모델의 신뢰성을 높여야 한다. 또한, 물리 법칙에 기반한 모델과 데이터 기반 AI를 융합한 하이브리드 접근법은 모델의 강건성과 일반화 성능을 향상시키는 핵심 전략으로 제시되고 있다.

본 보고서는 이러한 시대적 흐름에 발맞춰 이차전지 기술 및 시장의 최신 트렌드를 면밀히 분석하고, 배터리 산업의 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향을 심층적으로 다뤘다. 또한, 글로벌 AI 연구개발 데이터를 분석하여 우리의 현재 위치를 진단하고, 주요 배터리 기업들의 AIㆍ데이터분석 활용 사례와 대응 전략을 통해 미래 배터리 산업의 청사진을 제시하고자 한다.

아무쪼록, 본 보고서가 이차전지 및 배터리 산업 관계자와 연구자 여러분들에게 이차전지/배터리 산업의 AI 전환에 대한 심도 깊은 이해를 돕고, 혁신적인 기술 발전과 시장 선점을 위한 귀중한 지침서가 되기를 바란다.

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