연구진은 배터리 전기화학 모델을 풀기 위한 강력한 도구인 물리학 기반 신경망(PINN)을 활용했어요. 전이 학습 프레임워크를 도입하여 다양한 배터리 화학 성분이나 작동 조건에 따른 훈련 시간을 단축하고 빠른 수렴을 가능하게 했어요. PyBaMM 검증 결과, 제안된 방법은 전기화학적 일관성을 유지하면서 훈련 시간을 줄이고 배터리 간 효율적인 일반화가 가능함을 확인했어요.