빅테크도 어려워한 과제…AI로 ‘꿈의 양자 소재’ 찾는다 작성일 09-22 60 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">MIT, AI로 새로운 양자 소재 발굴해 합성</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bJ2tCEkPoT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0948a156a57589703be7ec0c76f3d2f0f5757c211e2fa28ff471c55216814914" dmcf-pid="KiVFhDEQkv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="초전도체 위에서 자석이 공중 부양하고 있는 모습./로체스터대, 뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/22/chosunbiz/20250922180149200thtd.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="zyi21yTNcY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/22/chosunbiz/20250922180149200thtd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 초전도체 위에서 자석이 공중 부양하고 있는 모습./로체스터대, 뉴스1 </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9301ea4455c7ed4a666095dfc92f32f10fd73c347247025011718be8e2d73b35" dmcf-pid="9yDdb03IAS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/22/chosunbiz/20250922180149426zlqb.png" data-org-width="1232" dmcf-mid="BYOofz7vNy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/22/chosunbiz/20250922180149426zlqb.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7a3fe6ed768e7414dfa0a54752f354f5f57e9a8c15d41dc691952def845cc6d4" dmcf-pid="2WwJKp0Cgl" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 그림이나 사진을 만드는 것을 넘어, 새로운 물질을 발견하는 도구로 활용되고 있다. 최근 미국 연구진이 AI를 활용해 새로운 양자 소재를 찾아내는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="a0da4d76a27db2e6eff544e3a9b2f4cffccc8fb807fbee6ade8f7ac52e80cdba" dmcf-pid="VYri9Uphjh" dmcf-ptype="general">미국 매사추세츠공과대(MIT) 연구진은 초전도체나 특수한 자기 상태처럼 양자 특성을 가진 물질을 찾는 AI를 개발했다고 22일 밝혔다. 연구 결과는 이날 국제 학술지 ‘네이처 머티리얼스(Nature Materials)’에 게재됐다.</p> <p contents-hash="5fb8a0edb47ff89cdfa48b3cc71024e2c8883b43c15b2f9e67d4796bee55fb97" dmcf-pid="fGmn2uUlAC" dmcf-ptype="general">구글, 마이크로소프트(MS), 메타 같은 글로벌 기업들은 수년간 AI로 수천만 개의 새로운 소재를 설계해 왔다. 하지만 초전도체나 특수한 자기 상태처럼 양자 특성을 가진 물질을 찾는 일에는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="e104fe0efa9d5c55b4041b7d5b3791cb63b1eae3054fd3b35d70bd1bc02acd03" dmcf-pid="4HsLV7uSoI" dmcf-ptype="general">실제로 ‘양자 스핀 액체’라는 차세대 양자컴퓨터의 핵심 소재는 10년 간의 연구에도 불과 10여 개의 후보 물질만 확인된 상태다. 양자 스핀 액체는 전자의 고유한 양자역학적 성질인 ‘스핀’이 특정 규칙을 따르지 않고 액체처럼 유동적으로 움직이는 상태로, 이를 이용하면 오류에 강한 양자비트(큐비트)를 구현할 수 있다.</p> <p contents-hash="fd2f84de777a12566613c14e37f58f3bd32b32c96d865701930ca6a7a65b5de8" dmcf-pid="8XOofz7vNO" dmcf-ptype="general">연구진은 이런 난제를 풀기 위해 ‘싸이젠(SCIGEN)’이라는 새로운 AI 기법을 개발했다. SCIGEN은 기존 생성 모델에 ‘설계 규칙’을 부여해, 특정한 원자 배열 구조를 갖춘 물질만 만들어 내도록 한다.</p> <p contents-hash="3c3bd89c29f865deb404da5be779d8eb139eb316ab05863211c890408835d3e2" dmcf-pid="6ZIg4qzTNs" dmcf-ptype="general">예를 들어, 카고메 격자나 아르키메데스 격자 등 양자 특성을 발현하기 유리한 격자 규칙을 모델에 강제로 적용한다. 카고메 격자는 삼각형이 서로 겹친 독특한 패턴, 아르키메데스 격자는 서로 다른 다각형이 반복적으로 배열된 무늬다. 이 격자들은 전자가 특별한 방식으로 움직이게 만들어, 초저온에서 전기 저항이 0이 되는 ‘초전도성’이나 희귀한 양자 현상이 나타날 가능성이 크다.</p> <p contents-hash="24858c700282b8c755bdcce9bb421b3d6c6ca900a3364d9ca6ac0b293a7e952b" dmcf-pid="P5Ca8Bqyom" dmcf-ptype="general">연구진은 이 방식을 적용해 수백만 개의 후보 물질을 생성했고, 이 중 2만 6000개를 선별해 슈퍼컴퓨터로 정밀 시뮬레이션을 거친 뒤 이전에 발견되지 않았던 두 가지 화합물을 합성했다. 해당 물질은 AI가 예측한 대로 독특한 성질을 보였다.</p> <p contents-hash="047fb35432a34e996750261fe7293d209dddf27a39c48b54f9ded23503d639f6" dmcf-pid="Q1hN6bBWgr" dmcf-ptype="general">밍다 리(Mingda Li) MIT 교수는 “거대 기업들의 모델은 안정성에 최적화된 소재를 생성하지만, 세상을 바꾸려면 1000만 개의 물질이 필요한 게 아니라 단 하나의 뛰어난 물질이면 충분하다”며 이번 연구의 의의를 요약했다.</p> <p contents-hash="8323d54df0c87535d2ca78bbd3ba8f48403ebd3f1249eabddfea807157cf116f" dmcf-pid="xtljPKbYow" dmcf-ptype="general">연구진은 “이번 성과가 양자 컴퓨터용 신소재 개발 속도를 크게 높일 수 있다”며 “기존에는 수십 년이 걸릴 실험 과정을 AI가 단축해 수많은 후보를 제시하면, 연구진은 실제 실험을 통해 가능성이 높은 물질을 선별할 수 있기 때문”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="06aed753b8191bd97263962173164859d39e47d76f7725f3b74cf0a91ec3bbe6" dmcf-pid="yo8pvmrRkD" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="69ea654bb4e83b225bd789636702cd54648e7daac108b3296f757951c81c976d" dmcf-pid="Wg6UTsmegE" dmcf-ptype="general">Nature Materials(2025), DOI: <span>https://doi.org/10.1038/s41563-025-02355-y</span></p> <p contents-hash="2bd40b294badf9e2da4e3b3c9784204797b3e535f7d2cb059edfea68c9105cd2" dmcf-pid="Yd91Ikc6Nk" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “피해 규모 비례해 과징금 책정”…중대 유출 사고 기업 제재 강화 09-22 다음 [GS칼텍스배 프로기전] 연승왕 위에 최강 9단 09-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
