🔎 #313: MIT 개발 신경망 모델, 초전도체 연구 속도 높일 전망

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오늘은 MIT가 새롭게 개발한 신경망 모델, 'VGNN'과 초전도체와의 연관성을 다룹니다.

MIT 개발 신경망 모델, 초전도체 연구에 영향

발전소에서 전기를 생산하면 각 회사나 가정에 도달하는 동안 많이 소실됩니다. 이는 전선의 전기 저항 때문인데요. 만약 전기 저항이 없는 물질로 전선을 만들 수 있다면 어떨까요? 바로 이것이 과학자들이 꿈꾸는 '초전도체'입니다.

현재 일반적인 구리전선을 이용한 송전 과정에서 사라지는 전력은 전체 발전량의 4~5%, 국내 기준으로 연간 1조5000억원이 훌쩍 넘는다. 국토 면적이 넓은 미국에서는 1년에 22조원이 송전 과정의 전력손실로 사라진다. 국내에서 태양광·풍력 등 신재생에너지 발전량이 전체 발전량의 7.7%(2만5742GWh, 2021년 1~7월 기준, 한국전력 전력통계속보)인 점을 감안하면 송전 중에 손실되는 전력의 규모를 가늠할 수 있다.
22조 전기 증발 잡을 '꿈의 전선'…극저온 블루오션 '초전도 경쟁'

초전도체란 특정 온도 이하에서 전기 저항이 0이 되는 특별한 물질입니다. 쉽게 말해, 전기가 아무런 손실 없이 흐를 수 있는 '꿈의 물질'이죠. 하지만 여기에는 큰 문제가 있습니다. 초전도 현상이 매우 낮은 온도에서만 일어나기 때문에, 열 관리가 매우 중요합니다.

그래서 과학자들은 물질 내부의 열 움직임을 이해하고 제어하는 것이 초전도체 개발의 핵심이라고 봅니다. 하지만 이 과정이 매우 복잡하고 시간이 오래 걸리는데요. 바로 여기서 AI의 역할이 중요해집니다.

MIT 연구팀은 '가상 노드 그래프 신경망(VGNN)'이라고 불리는 새로운 AI 기술을 개발하였습니다. 이 기술의 핵심은 다음과 같습니다:

유연한 모델링: VGNN은 물질의 원자 구조를 그래프로 표현하고, 여기에 '가상 노드'를 추가합니다. 이 가상 노드들은 포논(열을 전달하는 입자)을 표현하여 복잡한 열 특성을 유연하게 모델링할 수 있게 해줍니다.
고차원 데이터 처리: 기존의 AI 모델로는 처리하기 어려웠던 고차원의 포논 분산 관계를 효과적으로 예측할 수 있습니다.
계산 효율성: 복잡한 계산을 대폭 줄여 기존 방법보다 최대 1,000배 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

즉, MIT 연구팀이 개발한 새로운 AI는 물질 내부의 열 움직임을 매우 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다. 이는 초전도체 연구에 어떤 도움이 될까요?

시간 절약: 기존에는 한 물질의 열 특성을 계산하는 데 몇 주가 걸렸지만, 이 AI 기술을 사용하면 몇 초 만에 가능합니다.
다양한 실험: 짧은 시간에 수천 가지 물질을 테스트할 수 있어, 새로운 초전도체 후보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
정확한 예측: 물질의 열 특성을 더 정확히 예측할 수 있어, 초전도체 설계에 큰 도움이 됩니다.

이 기술을 사용하면 과학자들이 더 효율적으로 새로운 초전도체를 개발할 수 있을 것입니다. 이는 앞으로 에너지 손실이 거의 없는 전력 시스템, 더 빠른 컴퓨터, 더 효율적인 의료 장비 등을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

마무리

1) 생성형 AI는 높은 전력 소비로 인해 환경적인 측면에서 많은 비판을 받고 있습니다. 하지만 MIT의 이번 연구는 AI가 오히려 에너지 효율을 크게 높일 수 있는 가능성을 보여줍니다. 초전도체 연구에 기여함으로써, AI가 자신의 약점을 극복하는 데 도움을 줄 수 있다는 점이 매우 흥미롭습니다.

2) 특히 경제적인 측면에서 초전도체 연구의 중요성이 두드러집니다. 미국의 경우 송배전 과정에서 7%대의 전력이 손실되며, 이는 금액으로 환산하면 약 22조 원에 달한다고 합니다. AI 기업들 역시 이 기술 개발에 큰 관심을 가질 것 같습니다. 왜냐하면 AI 시스템 운영에 엄청난 전력이 필요한데, 초전도체 기술로 에너지 효율을 높일 수 있다면 운영 비용을 크게 줄일 수 있기 때문이죠. 게다가 에너지 효율 향상은 AI에 대한 환경적 비판도 줄일 수 있어 일석이조의 효과를 얻을 수 있습니다.

3) 이번 연구는 AI와 재료과학의 융합이 얼마나 혁신적인 결과를 만들어낼 수 있는지 잘 보여줍니다. AI가 물질의 다양한 특성을 예측할 수 있다는 점을 고려하면, 앞으로 다른 과학 분야에서도 비슷한 혁신이 일어날 것 같습니다. 생명과학에서 신약 개발 속도가 빨라지고, 천체물리학에서 새로운 행성이 더 쉽게 발견되며, 환경과학에서 기후 변화 예측이 더 정확해지는 등 - AI가 과학 연구의 속도와 효율성을 크게 향상시킨다면, 우리의 미래는 지금과 얼마나 다른 모습일지, 상상하기 어려울 정도입니다.

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