화공 연구소

"실리콘 배터리 회사" 는 대표적으로 Amprius Technologies (US), Enovix (US), Huawei (China) , BTR(china)대주전자재료(KR) 있습니다. 실리콘 배터리 실리콘 배터리는 충전량(capacity) – 최대 용량(4200mAh/g)*이 크기 때문에 차량용에 적합합니다. 또한, 실리콘의 가격이 싼만큼 배터리에 쓰이기 좋은 재료입니다. *인조흑연 (graphite)의 경우 최대 용량이 372mAh/g, 실리콘 배터리 장점 및 단점 [1] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.201700715 단점으로는 충전 방전 과정을 거치면 스폰지와 같이 부피 팽창을 하거나 구조가 깨질 수 도있습니다. 이에 구조적으로 변경하여 해당 단점을 보완하고자 하는 연구들이 진행되고 있습니다. 아래 그림에서는 많은 논문에서 구조적(Structure)을 변경하고 있습니다. 대부분의 결과 용량은 잘 나오고, 전압이 어느정도 수준까지 나올 수 있는 구조가 있습니다. 이에 점차적으로 Anode에서 실리콘을 사용해 나아갈 것으로 보여집니다. 구글 이미지 검색 결과 Enovix 에노빅스(Enovix, envx) 회사에선는 Li-Silicon battery를 판매하는 회사로 Wearable, smartphone에 들어가는 배터리를 제작하고 있습니다. Enovix 생산 제품 [2] 해당 회사에서는 Anode 쪽의 단점을 보완 하기 위해서 구조적으로 해결해 나아가고 있습니다. 약 70개의 특허를 보유하고 있습니다. 앞으로 인조흑연에서 실리콘으로 대체되었을 때, enovix의 이익이 좋아질 것으로 보입니다. Enovix 강점 [2] 하지만, 인플레이션으로 인하여 연준에서는 금리 인상을 계획했습니다. 점차 규모를 확대해 나아가는 Enovix 회사 입장에서는 좋은 입장은 아닙니다. 여기에 기재된 재무 정보를 보게 된다면, 투자로 인하여 2022년도, 2023년도에는 재정상태는 -입니다....

Baseline Actor Critic (A2C)는 정책 그레디언트(Policy Gradient, PG) 방법 중 기본 방법이다. PG란, 최적화 된 Policy를 찾는 방법이다. 자세한 사항은 여기 를 확인해주세요. 해당 내용은 Sutton 책을 참고하여 작성하였습니다. 먼저, 강화학습 알고리즘은 분산이 커진다는 단점이 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위하여 Base Line을 정책을 최적화 하는 과정에 도입하였다. 해당 식의 그래디언트는 다음과 같다. \nabla J(\theta) \propto \sum_s \mu(s) \sum_a (q_\pi(s,a)-b(s))\nabla_\theta \pi(a | s, \theta). [1] 유사 식으로 쓰게 되었는데, 이는 Base line을 추가해도, Gradient 값이 동일하게 나타납니다. 위 식을 보면, Base line은 State에 대한 함수로만 확인할 수 있습니다. 즉, Policy에는 영향이 없으므로 다음과 같은 식이 성립합니다. b(s)\nabla_\theta \sum_a \pi(a|s,\theta) = b(s)\nabla_\theta 1 =0 [1] Base line을 추가하는 경우, 수학적으로?는 잘 모르겠지만 경험적으로 더 빠르고, Variance를 감소 시킨다고 합니다. 대략적으로 이해해보자면, 만약 평균이 기대 값이 11인 값이 있다고 생각해봅시다. 그러면 Base line을 11을 넣어, 평균 값을 낮추고, 분산을 감소 시키는 효과를 얻을 수 있습니다. Actor Critic 방법 Actor Critic은 Policy의 Gradient와 Value function의 Gradient를 동시에 Update하면서 최적화 해나가는 과정입니다. 여기서 Policy 관련된 Network로, Value net을 Critic(평가)으로 정의합니다. 이렇게 되면 서로 독립적으로 작용하기 때문에, Policy와 Actor를 각각 업데이트 할 수 있습니다. 추가로, 공통적인 CNN과 같은 Network를 ...