Opus 5.5 에이전트, 상온 자성 반도체 후보 두 가지 발견

냉장고 자석인 강자성체와 반강자성체를 두고 “우리 모두에게 익숙한 두 종류의 자석”이라고 시작하는 건 상당히 이상함. 일상에서는 반강자성체보다 구리 같은 반자성체나 알루미늄 같은 상자성체를 훨씬 자주 접함. 다른 자기 질서는 언급하지 않고 강자성과 반강자성이라는 거짓 양자택일로 설명할 이유를 모르겠음. 자성 재료로 박사학위를 받았음.
반강자성체가 강자성 박막의 교환 바이어스 등에 유용한지는 수많은 요인에 달려 있음. 반강자성만 해도 공선·비공선, G형·A형·C형, 정합·비정합, 등방성·이방성으로 나뉘고, 이것들이 계면 구조와도 상호작용함. 이 재료에서 어떤 물성을 기대하는지 더 자세히 설명해 주면 좋겠음. 개인적으로 상온 자성 반도체를 어디에 쓰려는지는 모르지만, 어떤 물성 조합이 유용하다고 보는지 궁금함.

Claude로 작성하고 검토하지 않으면 이런 결과가 나옴.

강자성을 원자 자석들이 정렬한 것으로 설명한 것도 재미있음. 결국 끝까지 자석으로 자석을 설명하는 셈임.

LK-99 사태 이후로는 이런 발표를 아주 강하게 의심하게 됨.

LLM이 무언가를 발견했다는 발표를 의심하는 건 당연하고, 최근에도 의심스러운 사례가 많았음. 다만 LK-99는 상온 초전도체라고 주장해서 주목받았고, 이번 것은 반도체라는 차이가 있음.

사태라고 부를 일인가? 인터넷에서 몇 년 만에 가장 재미있었던 일이었음. 그렇게 많은 사람이 재료과학과 전자기학을 두고 논쟁한 게 대체 언제였을까 싶음.

LK-99가 너무 신기해서 물리학 교수님께 들어보셨냐고 물었더니, “그런 일은 1년에 두 번쯤 있고, 결국 뭔가 잘못된 걸 찾아낼 것”이라고 하셨음. 실제로 그렇게 됨.

아침에는 낙관적으로 시작하지만 CLI를 오가며 확인하다 보면 온라인에 올라온 내용 대부분이 가짜라는 걸 알게 됨. 그러다 취침 시간을 두 시간 넘긴 밤에는 Ed Zitron처럼 극도로 비판적인 태도가 되어버림.

LK-99 사태를 떠나서도, 이번 발표는 당시 LK-99의 첫 발표보다 훨씬 덜 기대됨. 사실일 가능성은 거의 0% 라고 봄.

언어로 표현할 수 있는 거의 모든 것, 특히 과학·논리·수식·코드로 이미 모델링된 것은 매개변수화하고 탐색할 수 있는 공간으로 나타낼 수 있다고 봄. AI·머신러닝 모델과 에이전트는 그 공간을 인간보다 훨씬 빠르고 광범위하게 탐색할 수 있음.
이런 발견이 점점 잦아지면 새로움의 기준도 훨씬 높아질 것으로 예상함.

주말에 즉흥적으로 실제 파리 뇌의 가중치를 내려받아 먹이 찾기 같은 모의 과제를 실행해 봄. 파리의 결정을 전문가 데이터로 삼아 로지스틱 분류기를 학습한 뒤, 이를 의사결정 모델로 써서 웹사이트의 3차원 환경에서 실시간으로 움직이게 했음. Claude Code와 Codex로 약 3시간 만에 만들었음. 멋진 시연이었지만 너무 쉽게 만들어져서 공유할 가치조차 없는 것처럼 느껴짐. 참고한 ChessFly는 내가 만든 것이 아니며, FlyWire 커넥톰을 이용해 체스를 두는 프로젝트임. https://huggingface.co/spaces/mlabonne/chessfly.

개념을 나타내는 단어가 존재한다는 이유만으로 모델이 그런 놀라운 수학·과학 작업을 모두 해낼 수 있다는 건 전혀 자명하지 않음.

여기서 “발견”한다는 게 구체적으로 무엇을 하는 건지 모르겠음. 에이전트가 각 결정에 대해 밀도범함수 이론(DFT) 으로 양자역학 시뮬레이션을 실행했고, 빠른 근사법인 PBE+U와 느리지만 대체로 더 정확한 HSE06을 사용했다고 함. 제시된 밴드갭과 스핀 구간은 후자의 결과임.
결국 에이전트가 기존 시뮬레이션을 실행한 것인가, 아니면 내가 놓친 부분이 있는가?

공개된 에이전트 성공 사례 상당수는 사실 LLM이 이끄는 국소 탐색임. 목적함수는 더 전통적인 방식으로 평가하며, 이번에도 그 유형에 해당하는 것으로 보임.

DFT로 초전도성을 모델링하기는 까다로움. 유명 연구팀에서도 LK-99가 왜 초전도체여야 하는지를 설명하는 DFT 보고서를 여럿 냈음. DFT는 상관된 전자 상태를 잘 모델링하지 못하고 유한 온도에서도 강하지 않은데, 둘 다 초전도성에 중요한 요소임.

이런 모델링은 양자컴퓨터가 잘할 가능성이 높은 분야로 알고 있음. 기존 컴퓨터로 비슷한 물질을 찾으려 한 연구도 많이 문서화되어 있을 것임.
양자컴퓨팅이 이런 작업을 수행할 수준에 도달하면, 잘 정리된 기존 연구를 맥락으로 제공하고 개선된 모델로 연구를 반복하도록 에이전트를 지휘할 수 있을 듯함.

Quantum Espresso를 사용했는데, 괜찮은 도구이기는 해도 DFT 분야의 최첨단이라고 보기는 어려움. 어떤 DFT 계산이든 결과에 흥분하기 전에 상당한 의심을 갖고 봐야 함. 글을 쓴 사람이 직접 쓴 게 맞는지도 모르겠지만, 자신이 하는 일을 제대로 이해하고 있는지 의문임.

고전적 시뮬레이션이 아니라 양자 시뮬레이션임. 파동함수를 표현하고 양자 효과를 모델링하는 데 훨씬 더 많은 작업을 넣었다는 뜻임.

지금 쓰는 반도체도 상온에서 작동하지 않나? 휴대전화를 헬륨으로 냉각하지는 않음. 기존 실리콘·갈륨비소 반도체보다 낫다는 주장도 보이지 않음. “상온”이라는 표현은 초전도체와 혼동하도록 의도적으로 넣은 것처럼 보임.

나도 “상온” 때문에 처음에는 그렇게 잘못 읽었으니 그 부분은 일리가 있음. 다만 여기서는 구체적으로 자성 반도체라고 했음.
위키백과에 따르면 비교적 높은 퀴리 온도인 100~200K까지 강자성이 안정적으로 공존하는 반도체는 현재까지 GaMnAs뿐이므로, 상온이라면 새로운 성과가 됨. 휴대전화의 실리콘 칩은 강자성체가 아님.

기존 물질보다 성능이 떨어지더라도 대체 물질을 발견하는 것 자체가 AI의 큰 성과임. 더 나은 발견도 가능하다는 뜻임.

“에이전트가 발명했다”, “에이전트가 해결했다”는 사례 중 상당수는 사실 방대한 정보를 뒤져 인간이 이미 해냈지만 주목받지 못했거나 의미를 알아보지 못했던 것을 찾아낸 것임. AI가 너무 널리 퍼져 인간이 그런 활동을 모두 멈춰도 여전히 작동할까?

신경망도 1940년대에 발견됐다가 잊히고, 재발견됐다가 다시 잊힌 끝에 지금에 이르렀다는 점에서 다소 역설적임.

이런 일을 하는 건 보통 아무나가 아니라, 연구 자체를 좋아하는 학자나 고액 연봉 연구자임. 어느 날 갑자기 그런 활동이 멈추지는 않을 것으로 봄.

에이전트가 세상과 직접 상호작용할 수 있도록 행동 모델과 세계 모델을 발전시킨다면 계속 가능함. 실제로 그 방향으로 나아가고 있음.

흥미롭지만 실제로 합성하고 시험하기 전까지는 흥분할 가치가 없음.

한 물질은 합성이 불가능할 가능성이 매우 높음. 다른 하나는 이미 존재하므로 시험이 가능할 수도 있지만, 합성된 건 27년 전 단 한 번뿐임.

게시물 제목이 원제와 다르게 편집됨. 실제 제목은 “상온 반강자성 반도체 후보 두 가지”임.
상온 반도체를 찾는 것 자체는 특별하지 않음. 게시한 사람이 상온 초전도체로 잘못 읽은 것 같지만, 초전도체와는 무관함. 흥미로운 부분은 제목에서 빠진 반강자성임. 내 이해로는 RAM 같은 분야에 관련될 수 있지만 초전도성과는 다르며, 틀렸다면 정정해 주길 바람.

연구소에 의뢰해 실제로 합성하고, 결과가 맞으면 크게 홍보할 만함. AI 분야 벤처 투자금을 이보다 못하게 쓰는 방법도 얼마든지 떠오름.

기업공개 전에 최대한 기대감을 부풀려야 하는 것임.

vals.ai는 누구길래 자꾸 눈길을 끄는 주장을 올리는 건가? 몇 주 전에는 fable 5.1이 잘 알려지지 않은 암호를 풀었다더니, 이제는 opus 5.5가 상온 반도체 후보를 찾았다고 함. 정작 사업은 벤치마크를 만드는 쪽으로 보임. Anthropic 홍보업체나 인플루언서인가?

평가 플랫폼임. 과학 분야의 평가를 홍보하려면 해당 분야를 실제로 알아야 함. 그렇지 않으면 이런 저질 콘텐츠가 나오게 됨.