좌측부터 강하라 한국대표, 로시 부사장, 워리어 부사장

Electra Vehicles Lavinia Rossi & Dilip Warrier       라비냐 로시 부사장, 딜립 워리어 부사장 

전기차의 주행가능거리 예측정확도가 99%! PoC 단계를 벗어난 일렉트라 비히클스의 AI/ML 기반 배터리 매니지먼트 시스템을 장착한 데모카(FIAT 500e)가 곧 유럽을 달린다. 이 차세대 BMS의 실체가 보고 싶다면 런던의 ‘MOVE 컨퍼런스’에 참가하면 되고, 적어도 본지가 7월 4일 더케이 호텔에서 개최하는 ‘Automotive Innovation Day’ 컨퍼런스에 참석한다면 일렉트라의 관계자를 만날 수 있다. 얼마 전 서울에서 일렉트라의 세일즈 부사장 라비니아 로시와 엔지니어링 부사장 딜립 워리어 박사를 만났다. 일렉트라는 ‘전기차 배터리에 두뇌를 넣을 때’라고 말했다. 

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr









일렉트라를 차세대 BMS, 클라우드 BMS, AI BMS 스타트업이라고 알고 있습니다. 
Lavinia Rossi    일렉트라는 미항공우주국(NASA)에서 근무했던 이탈리아인 파브리지오 마르티니(Fabrizio Martini)에 의해 2015년에 설립된 회사입니다. 우주 탐사 차량 비너스 로버(Venus Rover) 프로젝트에서 새로운 배터리 설계, 분석, 제어 시스템을 담당한 마르티니는 이 솔루션을 ‘지상의 전기차에 적용하면 어떨까?’란 생각을 했고, 그 경험과 지식을 특허로 이으며 일렉트라를 창립했습니다. 
일렉트라는 에너지 저장 시스템을 최적화하는 것을 목표로 하는 B2B 소프트웨어 회사입니다. 배터리 디지털 트윈, 첨단 열화 분석을 기반으로 하는 솔루션을 통해 전기차에 사용할 수 있는 새로운 배터리 디자인, 차세대 셀 화학 혁신을 지원합니다. 배터리 결함 위험 지표를 추적하는 것뿐만 아니라 모든 유형의 전기차와 플릿에 정확하고 이해하기 쉬운 실시간 배터리 상태 분석을 제공합니다. 저희 CEO가 자주 하는 말을 전하면, 일렉트라의 임무는 ‘배터리에 두뇌(AI)를 제공하는 것’입니다. 이게 슬로건입니다.


NASA라구요?! NASA라면 배터리 모델, 데이터 접근성에서 상당히 유리할텐데요? 
Dilip Warrier    저희는 고도로 정확한 배터리 모델을 만들기 위해 수많은 실제 배터리에서 수집한 데이터를 사용합니다. 이 모델을 통해 배터리의 성능과 관련된 모든 것을 계산할 수 있습니다. 이 모델을 클라우드 소프트웨어와 차량에 구현하고 그 결합을 통해 고품질의 결과물을 제공합니다. 
우리의 모든 기술이 NASA에서 시작된 것은 아닙니다. NASA의 작업으로 시작된 일부가 있지만, 지난 10년 동안 우리는 배터리 데이터베이스를 크게 확장하면서 다양한 배터리 유형에 대한 데이터를 수집해 300개 이상의 모델을 갖게 됐습니다. 이것은 우리에게 상당한 이점입니다. 왜냐면 각각의 배터리 제조업체는 자신의 모델만 갖고 있기 때문입니다. 우리는 여러 배터리 제조업체와 화학에 대한 모델을 생성할 수 있어 차별됩니다. 
강조하고 싶은 것은, 지금이 배터리 시스템에 AI를 적용할 때란 것입니다. 모두가 음성 어시스턴트와 같은 애플리케이션을 위한 ChatGPT와 같은 LLM에 대해 말하지만, 일렉트라는 배터리 시스템 성능 향상에서 AI 활용의 높은 가치를 보고 있습니다. 저희가 최초의 AI 기반 자동차 배터리 솔루션이 되길 바랍니다. 







핵심기술과 제품 구성은 어떻게 되고 어떤 이점을 고객에게 줄 수 있습니까?  
Lavinia Rossi    우리는 ▶배터리 셀 제조업체의 너무 긴 새 화학 개발 주기 ▶팩토리 설정 모델과 정적 제어에 따른 자동차 OEM BMS의 부정확성 해결 ▶이로 인한 주행가능거리, 배터리 수명 및 안전 예측 불확실성 ▶플릿 매니저의 자산 가시성 부족 등 산업 밸류체인 전반에 걸친 문제 해결을 목표로 합니다. 
저희 제품군은 포괄적인 데이터 통합과 혁신적인 기술을 통해 배터리 성능과 관리를 향상시키도록 설계된 첨단 AI/ML 솔루션을 기반으로 구축됩니다. 이는 ‘Adaptive Cell Modeling System’이라 불리는 이 핵심기술 및 지적재산 시스템에서 비롯되는데, 이를 통해 배터리 솔루션의 기능과 수명을 향상시킵니다. 시스템은 실험실 설정과 실제 배터리 사용량의 데이터를 분석해 지속적으로 개선하는 적응형 학습, 배터리 수명과 상태를 기반으로 가장 적절한 모델링 접근 방식을 선택하는 지능형 모델링, 클라우드와 차량에서 모두 작동하는 하이브리드 기능을 통해 실제 데이터에 대응해 배터리 성능을 최적화합니다. 

▶배터리 설계 및 분석에 대한 솔루션 ‘EnPower’는 실제 데이터를 활용해 신속한 설계 맞춤화 및 성능 평가를 가능하게 해 배터리 셀 혁신을 가속화합니다. 최대 3배 더 빠른 혁신을 달성하고 설계 정확도를 향상시키면서 비용을 최대 60% 절감토록 합니다. 우리는 배터리에 대해 11년 이상 보증을 가능케 하는 적응형 제어 연구 사례도 갖고 있습니다. 추가로, 저희 AI 알고리즘을 통해 SOC, SOH, RUL 등을 정확히 평가해 최대 3개월 전 배터리 팩 고장 예측을 거의 100% 정확하게 제공할 수 있습니다.

▶차량 BMS에 대한 ‘EVE-Ai’는 실시간 모니터링 및 예측 유지관리를 통해 배터리 수명을 연장하고 차량 상태를 향상시킵니다. 차량의 포괄적인 배터리 데이터를 통합해 실시간 성능 지표를 캡처하고 이 데이터를 사용해 다양한 시나리오에서 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 상세한 시뮬레이션을 만듭니다. 정교한 AI/ML 알고리즘은 데이터를 처리해 실행가능한 통찰력을 제공하고 사전 대응, 적응형 배터리 관리를 지원합니다. 차량 배터리 상태를 최대 87%까지 향상시키고, 최대 3개월 전에 결함을 감지해 유지관리 비용과 가동중지 시간 등을 줄이며 차량 가치와 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 더욱 효율적인 플릿 관리도 가능합니다. 









다른 BMS 스타트업과는 어떻게 차별화되나요?   
Lavinia Rossi    첫째는 데이터 및 기술입니다. 일렉트라는 7년간의 신경망 훈련을 통해 축적된 13억 개의 데이터 포인트, 10,000개의 매개변수, 400만 줄의 코드를 활용합니다. 이 광범위한 데이터 세트를 통해 우리는 매우 정확하고 강력한 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 둘째, 일렉트라의 솔루션은 배터리, 차량, 운전자, 환경을 포괄하는 360도 뷰를 고려합니다. 이런 전체적인 관점은 전기차 작동의 모든 측면에서 최적의 성능을 보장합니다. 셋째, 하이브리드 접근을 통해 현세대의 BMS로는 불가능한 매우 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 이 밖에도, 우리는 순수한 소프트웨어 솔루션을 제공해 어떤 하드웨어, 배터리, 클라우드에서도 작동하는 소프트웨어를 제공합니다. 


그러면 언제쯤 일렉트라의 소프트웨어가 장착된 첫 차량을 볼 수 있을까요?
Lavinia Rossi    일렉트라의 BMS는 주요 자동차 OEM, 배터리 제조업체, EV 플릿사의 협력을 통해 다양한 EV 모델에 통합되고 있습니다. 당장 저희 기술이 실제로 동작하는 모습을 보고 싶다면 런던에서 열리는 ‘MOVE 2024’ 컨퍼런스에 참가하시면 됩니다. 여기서 AI/ML 기반 BMS가 탑재된 데모카(FIAT 500e)를 선보일 예정입니다. 데모카는 6월 11일 이탈리아 토리노에서 출발해 20일 MOVE 컨퍼런스에서 프레젠테이션 및 데모를 해 그 여정을 마무리할 예정입니다. 
이 데모카는 일렉트라의 기술이 어떻게 주행불안증을 대폭 줄이고 충전 시간을 최적화하면서 전반적인 배터리 상태와 성능을 향상시킬 수 있는지를 보여줄 것입니다. 우리는 유럽을 종단하는 동안 여러 운전 행동을 시뮬레이션하고 충전소에 들리면서 많은 비디오를 녹화하고 SNS 채널을 통해 이를 공유하며 실시간 여정을 따라갈 것입니다. 프랑스 OEM과의 미팅을 위해 파리도 방문할 것입니다. 이 이니셔티브와 데모차 출시의 주요 파트너는 스텔란티스, 굿이어, AWS 등입니다. 

Dilip Warrier    우리는 데모카에 기기를 설치하고 기술 설명을 위한 두 개의 디스플레이를 장착했습니다. 디스플레이 중 하나는 ‘Range Expert’라는 주행거리 추정 제품입니다. 모두가 전기차의 정확한 주행거리를 예측하는 데 문제를 겪고 있습니다. 예를 들어, 테슬라의 경우 표시된 주행거리가 실제 주행거리보다 훨씬 적은 경우가 많고, 특히 추운 날씨에 그렇습니다. 이런 불일치는 전기차 구매를 방해하는 주요인 중 하나입니다. Range Expert는 날씨, 교통, 도로 유형 등 다양한 조건과 관계없이 1% 또는 그 이하의 오차로 주행거리를 추정합니다. 정확도가 99%입니다. 








네!　99%라고요? 다른 회사들은 정확도가 어느 정도인가요? 이런 비결은 무엇인가요?
Dilip Warrier  대부분 경쟁사는 최소 5 ~ 10%의 오차율을 갖고 있습니다. 그래서 만약 차가 300 km를 이동할 수 있다면 30 km의 오차가 발생할 것입니다. 저희 솔루션은 오차가 3 km 이하입니다. 말씀드렸듯이, 비결은 우리의 모델, 데이터, AI 및 배터리 지식의 조합에 있습니다. 우리는 15만 km의 주행 데이터와 50만 사이클의 배터리 주기를 수집했고 이를 중심으로 AI 모델을 구축했습니다. 이 방대한 데이터를 기반으로 저희는 매우 큰 AI 모델을 훈련시켰습니다. AI는 매우 복잡한 시스템에 영향을 미치는 많은 매개변수가 있는 경우 가장 효과적으로 작동합니다. 배터리 성능은 환경, 교통, 회생제동, 운전 스타일, 배터리 상태 및 화학 등 다양한 요인에 따라 달라집니다. 이 모든 매개변수가 주행거리를 결정합니다. 하나의 출력 변수에 영향을 미치는 수백 개의 입력 변수가 있을 수 있기 때문에, 정확한 예측을 위한 AI가 중요합니다. 효과적으로 AI를 사용하기 위해서는 여러 조건에서의 방대한 데이터 수집이 필요합니다. 일렉트라는 전기차의 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI가 적합한 도구라고 믿기 때문에 데이터 수집에 많은 투자를 하고 있습니다.

Lavinia Rossi    일렉트라는 지속적으로 데이터를 수집하고 있습니다. 피아트 500e 외에도 현대자동차의 코나, 아이오닉 5, 그리고 테슬라 모델 3 등 여러 모델을 렌트해 차량별 데이터를 수집하고 있습니다. 사이버트럭도 곧 도착할 것입니다. 드론 데이터도 수집합니다. 올해에도 우리는 알고리즘을 강화하기 위해 거대한 양의 데이터를 수집할 것입니다.


한국에 오셨기 때문에 한국의 전기차 모델을 언급하신 것은 아니지요?     
Lavinia Rossi    아닙니다. 저희는 이 차종들이 세계에서 가장 인기 있는 모델이기 때문에 선택했습니다. 

Dilip Warrier    2025년까지 50만 km의 데이터를 가질 것입니다. 현재 피아트 500e이 가장 많은 데이터를 보유한 모델이고 그다음은 코나와 아이오닉 5입니다. 우리는 한국의 모델에 중점을 뒀습니다. 테슬라 모델 3도 그렇습니다. 우리의 목표는 전 세계적으로 인기 있는 전기차 모델에 대한 데이터를 수집하는 것입니다. 다음은 BYD, VW ID.4나 ID.5와 같은 폭스바겐 모델이 추가될 것입니다. 


배터리 화학에 따른 데이터는 어떻습니까?  
Dilip Warrier    NMC, LFP와 같은 서로 다른 화학적 특성에 대한 데이터도 수집하고 있습니다. 이 모든 것이 우리의 AI/ML 모델을 성장시키는 데 도움이 됩니다. 우리는 가능한 경우 사용 가능한 오픈소스 데이터를 사용합니다. 예를 들어, LFP의 경우 데이터를 구입할 필요 없이 오픈 데이터 세트를 발견해 데이터 비용을 크게 절약해 주었고 LFP에 대한 많은 데이터를 갖게 했습니다. NMC와 LCO의 경우 대부분 데이터를 직접 수집했습니다. LCO는 니켈을 사용하지 않는 대안 화학으로, NMC나 LFP만큼 널리 사용되지는 않지만, 일부 고객이 eVTOL 등과 같은 애플리케이션을 위해 관심이 높아 이를 탐색하고 있습니다.


일렉트라의 솔루션과 유사한 BMS가 현재 도로를 달리는 차에는 아예 없나요? 
Dilip Warrier    아직 없습니다. 도로에 있는 차들은 매우 간단한 BMS 기술을 사용하고 있고 그 결과 다양한 문제가 발생하고 있습니다. 우리는 많은 기업과 협상 및 개발 중에 있습니다. 2년 내에 AI BMS 기술이 양산 적용될 것으로 기대하고 있습니다.


이 하이브리드 솔루션에서 임베디드와 클라우드의 역할 차이는 무엇인가요? 
Lavinia Rossi    차에 적용될 때 기술은 실시간 데이터를 수집하고 즉각적인 입력을 제공해 배터리 성능과 안전을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 변화하는 조건에 신속하게 대응하고 문제를 즉각적으로 감지해 차량이 최고의 효율성으로 작동할 수 있도록 보장합니다. 차량의 국지적 처리를 통해 즉각적인 개입이 가능해 잠재적인 손상을 방지하고 배터리 수명을 연장해 다양한 조건에서 최적의 성능을 유지할 수 있습니다. 

대조적으로, 클라우드 기반 시스템은 AI가 데이터 통합 및 분석을 통해 광범위하게 작동하는 곳입니다. 클라우드 인프라는 여러 차량과 다양한 소스로부터 방대한 데이터를 집계해 포괄적인 데이터 분석과 머신러닝 모델의 개선을 가능하게 합니다. 이 광범위한 데이터 세트는 차량 내 시스템에 정보를 제공하고 향상시키는 데 중요한 통찰력과 예측 기능을 제공합니다. 클라우드 환경은 AI 모델에 대한 정기적인 업데이트와 개선을 지원해 최신 기술 발전과 결과를 통합합니다.


그러면, 에코시스템과 비즈니스 모델은 무엇입니까?      
Lavinia Rossi    저희는 직간접적인 비즈니스 모델을 활용해 첨단 AI/ML 기반 배터리 관리 솔루션을 제공하는 포괄적인 생태계 내에서 운영됩니다. 직접적인 접근 방식은 스텔란티스와 같은 자동차 OEM, 배터리 제조업체, 플릿 및 에너지 저장 관리자와 협력해 EnPower 및 Eve-AI와 같은 소프트웨어 솔루션을 제공하는 것입니다. 우리는 주로 직접 라이선스와 연간 반복 수익(ARR)을 통해 수익을 창출합니다. 간접적인 접근 방식에는 AWS, BlackBerry, Goodyear와 같은 리셀러 및 유통업체와의 파트너십이 포함됩니다.
클라우드가 중요한 만큼 AWS와 파트너 관계를 맺었고, NXP, Texas Instruments를 포함한 주요 칩 업체와도 손잡았습니다. 우리는 계속해서 모든 칩으로 확장하고 제공할 것입니다. 우리는 하드웨어, OS에 대해서도 중립적입니다.


투자 유치 현황은 어떤가요.          
Lavinia Rossi     BMS 시장은 향후 5 ~ 10년 동안 상당한 성장과 발전을 이룰 전망으로, 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR)은 18.7%로 예상됩니다. 우리는 전기차가 가장 많이 보급된 시장들을 살펴봤고 유럽 시장에 진입한 다음 미국에 진출키로 했습니다. 그래서 이탈리아와 미국에 팀을 두고 있고, 북미와 유럽의 투자를 받았습니다. 2023년에 일렉트라는 시리즈 A 라운드를 완료해 2,100만 달러를 조달했으며, 지금은 3,000만 달러 이상의 시리즈 B 라운드를 진행 중으로, 특히 배터리 산업의 중심 허브인 아시아 시장을 목표로 하고 있습니다. 


한국은 처음인가요?       
Dilip Warrier    일렉트라는 아직 한국에 많이 노출되지 않았지만, 이 혁신적인 시장에서 잠재적인 기회를 적극적으로 탐색하고 있습니다. 우리는 글로벌 확장의 일환으로 현지 전문지식과 결합된 글로벌 사고방식을 강조하기 때문에 귀중한 통찰력과 연결을 제공하는 한국의 현지 전문가를 영입해 한국 고객의 특정 요구와 기대를 더 잘 이해하고 충족할 수 있도록 했습니다. 저희는 AEM의 독자들과도 소통하면서 최첨단 AI/ML 기반 배터리 관리 솔루션을 한국에 선보이게 돼 기쁘게 생각합니다. 한국 배터리 및 전기차 산업에 크게 기여할 수 있길 바랍니다. 

AEM_Automotive Electronics Magazine