미국 버클리 기반 스타트업 슈퍼매틱스(SuperMatics)가 상용 초전도 와이어 제조에 적합한 차세대 소재를 발굴하기 위해 인공지능(AI) 기술을 개발하고 있다. 초전도 소재의 물리적 특성을 예측하는 데 그치지 않고 합성 방법과 실제 제조 가능성까지 분석하는 AI 시스템을 구축해 소재 연구와 산업 현장 사이의 간극을 줄이겠다는 전략이다.
슈퍼매틱스는 미국 캘리포니아주 서니베일에서 열리는 '플러그 앤 플레이 실리콘밸리 11월 서밋(Plug and Play Silicon Valley November Summit)'에서 자사의 기술 접근법을 발표할 예정이다.
초전도체는 특정 조건에서 전기 저항이 사라지는 물질이다. 1911년 초전도 현상이 처음 발견된 이후 수천 종의 초전도 물질이 확인됐지만, 실제 산업 현장에서 사용할 수 있는 와이어 형태로 제조된 소재는 극히 제한적이다. 실험실에서 높은 임계온도나 우수한 전기적 특성을 보이는 것과 대량생산이 가능한 제품으로 구현하는 것은 별개의 문제이기 때문이다.
최근 AI 데이터센터와 핵융합 산업의 성장으로 초전도 소재의 산업적 가치도 커지고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 전망했다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하고 손실을 줄이는 기술에 대한 관심이 높아지는 가운데 마이크로소프트도 데이터센터 전력 공급에 초전도 기술을 활용하는 방안을 검토하고 있다.
핵융합 산업에서도 초전도체는 핵심 소재로 꼽힌다. 핵융합 장치에 필요한 강력한 자기장을 형성하기 위해 고온 초전도 테이프를 활용하는 연구와 개발이 진행되고 있다. 다만 고온 초전도 소재는 가격이 높고 공급 물량도 제한적이어서 상용화와 대규모 생산을 위한 제조 기술 확보가 과제로 남아 있다.
슈퍼매틱스는 초전도체 연구에서 실험실 성능뿐 아니라 실제 제조 가능성을 우선하는 접근법을 채택했다. 기존 소재 연구가 새로운 물질의 발견이나 임계온도 등 물리적 성능 향상에 집중했다면, 슈퍼매틱스는 산업용 와이어와 소자로 구현할 수 있는지를 초기 단계부터 고려한다는 설명이다.
이를 위해 물리학 기반의 멀티모달 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발하고 있다. 핵심 기술로는 변조 전자 격자(Modulated Electron Lattice·MEL) 프레임워크를 제시했다.
개발 중인 AI 시스템은 초전도 후보 물질의 특성을 예측하고, 합성에 필요한 제조 레시피를 작성하며, 완성된 와이어나 소자의 성능을 시뮬레이션하는 기능을 갖췄다. 소재의 이론적 가능성을 분석하는 단계부터 실제 제조와 제품 구현을 고려한 연구까지 하나의 기술 체계로 연결하는 것이 목표다.
후보 소재는 미국 UC버클리와 조지아공대(Georgia Tech) 연구진과 협력해 제조하고 테스트할 계획이다. 실험에서 성공한 결과뿐 아니라 실패 사례도 AI 모델의 재학습에 활용한다. 예측과 실제 제조 결과 사이의 차이를 데이터로 축적해 소재 탐색의 정확도를 높이겠다는 구상이다.
슈퍼매틱스 공동창업자 데이비스 렌스(Davis Rens)는 전 리게티 컴퓨팅(Rigetti Computing) 양자 엔지니어 출신이다. 그는 초전도체 연구의 방향이 실험실 기록을 넘어 산업적 활용 가능성으로 이동해야 한다고 강조했다.
렌스 공동창업자는 "기록은 헤드라인을 만들지만, 와이어는 산업을 바꾼다"며 "다음 혁신은 논문에 기록되는 최고 온도가 아니라 실제로 누군가 제조할 수 있는 초전도체다. 우리 AI는 바로 그 소재를 찾도록 설계됐다"고 말했다.
회사는 자체적인 신소재 발굴 파이프라인을 구축하는 동시에 기존 고온 초전도체를 대상으로 한 공동 연구 프로그램도 추진하고 있다. 글로벌 소재 및 기술 기업들과 협력 방안을 논의 중이며, 소재 발굴부터 제조 기술까지 사업 영역을 확대하는 방안을 모색하고 있다.
경영진은 CEO 찰리 문과 공동창업자 김재환(Jaehwahn Kim) 박사가 이끌고 있다. 김 박사는 현성티앤씨(Hyunsung T&C) CTO로 재직 중이며, 25년간 초전도 분야에서 경력을 쌓은 전문가다.
다만 AI를 활용한 초전도 소재 발굴이 실제 제조 비용 절감과 상용화로 이어질지는 추가 검증이 필요하다. AI가 후보 물질을 정확하게 예측하더라도 합성 과정의 재현성, 소재의 내구성, 와이어 가공 기술, 생산 단가 등 산업 적용을 위한 과제가 남아 있기 때문이다. 특히 연구실에서 확인된 물성이 대규모 생산 환경에서도 동일하게 구현될 수 있는지가 핵심 검증 대상이다.
초전도체 시장은 AI 데이터센터의 전력 수요 확대와 핵융합 발전 기술 개발이 맞물리면서 새로운 성장 가능성을 모색하고 있다. 슈퍼매틱스가 제시한 제조 중심 AI 모델이 실제 상용 초전도 와이어 개발로 연결될 수 있을지 관심이 쏠린다.
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