[스타인뉴스 김대영 기자]
기계학습(AI)을 이용해 '꿈의 물질'로 불리는 신규 초전도체 2종을 발견, 상온 초전도체 개발 가능성을 한층 높였다.
핀란드 알토대학교 파이비 퇴르메 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀 '슈퍼C 컨소시엄'은 기계학습으로 무한에 가까운 물질 조합을 걸러내 초전도체 후보를 식별하는 방법을 개발했다고 29일(현지시간) 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '피지컬 리뷰 리서치'에 게재됐다.
초전도체는 전기 저항이 '0'이 되는 물질로, 양자컴퓨터, 자기부상열차, 핵융합 발전 등 첨단 기술의 핵심 소재로 꼽힌다. 하지만 극저온에서만 구현돼 상용화에 어려움이 있었다.
연구팀은 기계학습으로 유망한 원소 조합을 추려낸 뒤, 독자적인 알고리즘으로 사전 선별하고 정밀 계산을 통해 초전도성을 가질 수 있는 물질을 특정했다. 이번에 발견된 물질은 'YRuB'와 'LuRuB'로, 일본 전통 바구니 짜기 패턴에서 유래한 '카고메 격자' 구조에서 초전도 특성이 발현된다.
이론적 검증 후 미국 라이스대학교 연구팀이 실제 샘플을 합성하고 실험을 통해 초전도성을 최종 확인했다.
퇴르메 교수는 "수십 년간 7000개 이상의 초전도체가 발견됐지만 대부분 우연의 산물이었다"며 "기계학습을 통해 수십억 개의 물질을 처리할 수 있게 되면 초전도체 발견 속도가 크게 빨라질 것"이라고 설명했다.
연구팀은 이번 성과를 바탕으로 2033년까지 상온에서 작동하는 초전도체를 찾는 것을 목표로 하고 있다. 상온 초전도체가 개발되면 데이터센터 등 정보통신기술(ICT) 분야의 전력 소비를 획기적으로 줄여 에너지 혁명을 이끌 것으로 기대된다.
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