집AI, 100년 동안 이어져 온 초전도체 개발 경쟁에 종지부를 찍고, 28시간 만에 4가지 신소재 발견
물리학 분야에서 초전도체 탐색은 오랫동안 ‘성배’를 찾아 나선 100년에 걸친 여정으로 여겨져 왔습니다. 최근 이 전통적인 분야에 ‘ElementsClaw’(Elemental Crab)라는 이름의 강력한 AI 협력자가 등장했는데, 이는 초전도 물질을 발견하기 위해 특별히 개발된 에이전트입니다. 이 시스템은 단 28 GPU 시간 만에 240만 개의 안정된 결정 구조를 스캔하고 6만 8천 개의 잠재적 초전도체를 식별해 내며, 수세기에 걸친 인간의 탐구보다 훨씬 뛰어난 연구 효율을 달성했다.
수년 동안 초전도체 탐색은 시행착오를 통해 다양한 원소 조합을 테스트하는 ‘조리법식’ 접근 방식에 의존해 왔습니다. 이 방법은 성공률이 매우 낮았으며, 종종 우연한 발견에 의존해야 했습니다. 이를 바꾸기 위해 연구팀은 ‘수렴적 전문성(convergent expertise)’ 아키텍처를 개발하여 ElementsClaw에 다음과 같은 독창적인 연구 능력을 부여했습니다: 3차원 결정 구조를 정확하게 해석하는 10억 매개변수 규모의 기하학적 딥 그래프 신경망을 내장하고, AI가 자율적으로 문헌을 읽고, 데이터에 접근하며, 의사결정을 지원할 수 있게 해주는 대규모 언어 모델을 결합했습니다.
이 AI 시스템은 단순히 ‘건초 더미에서 바늘 찾기’를 위한 강력한 도구일 뿐만 아니라, 자가 진화 능력도 갖추고 있습니다. 실험적 검증 과정에서 연구진은 인류에게 이전에 알려지지 않았던 완전히 새로운 초전도체 4종을 성공적으로 합성해 냈습니다. 각 발견 과정에서는 잊혀진 데이터베이스 구조를 재평가하고, 과거의 계산 오류를 수정하며, 구조적 모티프에서 일반화를 도출하는 등 AI가 취한 다양한 논리적 경로가 드러났다. ElementsClaw는 재료 과학 분야에서 ‘지원적 판단’에서 ‘능동적 설계’로의 도약을 입증했다.
비록 이번에 새로 발견된 물질들의 임계 온도가 아직 실온에 도달하지는 못했지만, 이들의 핵심 가치는 이 분야에서 AI 에이전트의 적용 가능성을 입증했다는 점에 있습니다. 초전도 물질의 자연적 적중률이 약 3%인 것에 비해, ElementsClaw의 추천 정확도는 10배나 향상되었습니다.
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