이준상 교수 : Predicting dendrite growth in lithium metal batteries through iterative neural networks and voltage embedding

SHDI선도연구센터 참여연구원 이준상 교수가 참여한 논문 ‘Predicting dendrite growth in lithium metal batteries through iterative neural networks and voltage embedding’이 npj Computational Materials에 2025년 11월 온라인 게재되었습니다.

논문지: npj Computational Materials

온라인 게재일: 2025년 11월 18일

리튬 금속 전지의 반복 충·방전 과정에서 이온 위치, 전하 분포와 덴드라이트 형상을 예측하는 딥러닝 모델을 제안했습니다. 반복 학습과 물리 기반 전압 임베딩을 결합해 장기 예측의 오차 누적을 줄이고, 원자 수준 시뮬레이션을 빠르게 대체할 가능성을 평가했습니다.

대표 이미지: 논문에 수록된 연구 관련 그림.

해당 논문은 아래 주소에서 확인하실 수 있습니다.

https://doi.org/10.1038/s41524-025-01824-x