한국과학기술원은 신소재공학과 홍승범·조은애 교수 공동연구팀이 실험 데이터가 불완전한 상황에서도 배터리 양극재의 입자 크기를 정확하게 예측하고, 그 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제공하는 머신러닝 프레임워크를 개발했다고 26일 밝혔다.현재 전기차 배터리에 가장 널리 사용되는 양극재는 니켈, 코발트, 망간을 혼합한 NCM 계열 금속 산화물로, 배터리 수명과 충전 속도, 주행 거리, 안전성에 큰 영향을 미친다.KAIST 연구진은 양극재를 이루는 아주 작은 1차 입자의 크기가 배터