Alibaba의 Damo Academy는 28 GPU 시간 동안 240만 개의 결정 구조를 스크리닝하여 4개의 새로운 초전도체를 발견한 1B-파라미터 (1B-parameter) AI 에이전트인 Elements Claw를 공개했습니다.

Alibaba의 Damo Academy는 4개의 새로운 초전도체를 발견한 1B-파라미터 (1B-parameter) AI 에이전트를 공개했습니다. 이 도구는 인간이 수행할 경우 수년이 걸릴 작업을 28 GPU 시간 만에 240만 개의 결정 구조를 스크리닝하여 완료했습니다.

주요 사실 (Key facts)

• AI 에이전트에 의해 4개의 새로운 초전도체 발견.
• 1억 2,500만 개의 분자 구조로 학습된 1B-파라미터 (1B-parameter) 모델.
• 28 GPU 시간 동안 240만 개의 결정 구조 스크리닝.
• 물리적 테스트를 위해 68,000개의 후보 식별.
• SuperCon 데이터베이스에는 알려진 초전도체가 2,000개뿐임.

Alibaba Group Holding의 Damo Academy는 초전도 물질 발견을 위한 업계 최초의 AI 에이전트라고 부르는 것을 공개했으며, 이 도구가 실험실 실험을 통해 검증된 이전에 알려지지 않은 4개의 화합물을 이미 찾아냈다고 주장했습니다 [SCMP에 따르면].

초전도체 (Superconductors)는 냉각될 때 저항 없이 전기를 전도하며, 이 특성은 전력망과 컴퓨팅을 혁신할 수 있습니다. 하지만 발견 과정은 고통스러울 정도로 느렸습니다. 완전한 이론적 프레임워크가 존재하지 않아 시행착오 실험에 의존해 왔기 때문에, 연구자들은 수십 년 동안 SuperCon 데이터베이스에 약 2,000개의 초전도 물질만을 기록해 왔습니다.

Elements Claw의 작동 방식

이 시스템은 1억 2,500만 개의 분자 및 결정 구조로 학습된 특화된 10억-파라미터 (1-billion-parameter) 파운데이션 모델 (foundation model)에 의해 구동됩니다. 28시간의 GPU 컴퓨팅 시간 동안, 이 모델은 240만 개의 안정적인 결정 구조를 스크리닝하여 초전도 잠재력을 가진 약 68,000개의 후보를 식별했습니다. 그 후 이들은 물리적 테스트를 위한 가장 유망한 옵션으로 좁혀졌으며, 결과적으로 4개의 검증된 새로운 초전도체를 산출했습니다.

보고서에 따르면, 이 에이전트는 중국 인민대학교(Renmin University of China) 및 중국과학원대학교(University of Chinese Academy of Sciences)와의 협력을 통해 개발되었습니다.

이것이 중요한 이유

이는 재료 발견(materials discovery) 분야의 구조적 변화입니다. 전통적인 방식은 노동 집약적이고 느립니다. 기존의 접근 방식으로 4개의 새로운 초전도체를 찾는 데는 10년 또는 그 이상의 시간이 걸릴 수 있습니다. Elements Claw는 이를 단 한 번의 주말 컴퓨팅으로 압축했습니다. 1B-파라미터(1B-parameter) 모델은 현대 LLM(대규모 언어 모델) 기준으로는 상대적으로 작지만(Claude Opus 4.6은 이보다 수십 배 더 큽니다), 분자 구조에 대한 특화된 학습 덕분에 이 도메인에서 매우 높은 효율성을 보여줍니다.

또한 이는 성장하는 트렌드를 강조합니다. 즉, AI 에이전트가 코드 생성(code generation)을 넘어 과학적 발견(scientific discovery)의 영역으로 이동하고 있다는 점입니다. Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 코딩 에이전트들이 개발자 워크플로우를 두고 경쟁하는 동안, Damo Academy는 동일한 에이전트 패러다임을 막대한 산업적 영향력을 가진 분야인 재료 과학에 적용하고 있습니다.

주목해야 할 점

Damo Academy의 다음 목표—아마도 상온 초전도체(room-temperature superconductors) 또는 배터리 소재—가 무엇인지, 그리고 실험실 검증(lab verification)으로부터 얻은 피드백을 통합함에 따라 에이전트의 적중률(hit rate)이 향상되는지 지켜봐야 합니다. 또한 중국 AI 연구소들이 과학적 발견 에이전트로 영역을 확장하는 추세도 추적해야 합니다.

출처: scmp.com

원문 게시지: gentic.news