이번 세미나에서는 차세대 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)을 위한 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI) 기술과 최신 연구 동향을 소개합니다. 리튬이온 배터리의 활용이 전기차와 에너지 저장 시스템으로 확대됨에 따라, 배터리 상태를 정확하고 신뢰성 있게 추정하고 관리하는 기술의 중요성이 높아지고 있습니다.

연사인 Tedjani Mesbahi 교수는 배터리의 전기화학적·열적·노화 특성을 고려한 물리 기반 모델, 데이터 기반 모델, 그리고 하이브리드 모델을 활용한 BMS 연구를 수행하고 있습니다. 이번 강연에서는 배터리 상태(State-of-X) 추정, 열화 모델링, 고장 진단 기술과 함께, AI 기법을 물리 기반 모델과 결합하여 설명 가능성과 신뢰성을 향상시키는 접근법을 소개할 예정입니다.

또한 유럽 H2020 ENERGETIC 프로젝트를 통해 수행된 실제 연구 사례와 실험 결과를 바탕으로, 전기차 및 에너지 저장 시스템용 차세대 BMS 개발 현황을 공유하고, 배터리 물리 모델, 데이터 기반 지능, 산업 적용 및 규제 요구사항 간의 융합 방향에 대해 논의할 예정입니다.

배터리 시스템, 인공지능, 에너지 저장 기술, 전기차 분야에 관심 있는 분들의 많은 참석을 부탁드립니다.

일시: 6월 25일(목) 16:00–17:00

장소: KAIST 본원 기계공학동(N7) 중앙회의동 해동정보실(2층)

연사: Tedjani Mesbahi 교수 (INSA Strasbourg)

주제: From Black Box to Glass Box: Explainable AI for Next-Generation Battery Management Systems