Vals AI 연구팀이 Claude Opus 5.5 기반의 AI 에이전트들을 동원해 차세대 컴퓨터 메모리에 적합한 상온 자기 반도체 후보 물질 두 종을 찾아냈다고 발표했습니다.
이번에 공개된 후보들은 모두 순자기 모멘트가 0에 가깝지만 전자의 스핀 정렬을 통해 정보를 저장할 수 있는 특성을 지닌 것으로 예측됩니다.
하나는 연구팀과 AI가 협력하여 새로 설계한 화합물이며, 다른 하나는 이미 1999년에 처음 합성된 적이 있는 기존 소재입니다.
후자는 이번 AI 계산을 통해 원하는 자기적 성질을 가질 가능성이 처음으로 확인되었습니다.
연구팀은 자석의 기본 원리를 설명하며 이 발견의 배경을 제시했습니다.
일반적인 강자성체는 원자 단위 자석이 같은 방향으로 정렬되어 자기 효과를 더합니다.
반면 반강자성체는 인접한 원자 자석이 반대 방향을 향하며 서로를 정확히 상쇄시킵니다.
컴퓨터 메모리 연구 분야에서는 이 두 극단 사이의 성질을 가진 소재를 개발하려는 노력이 지속되어 왔습니다.
AI 에이전트들은 전자의 스핀 방향을 모델링하고 자기 상호작용을 시뮬레이션하여 이러한 중간 단계의 성질을 보이는 물질을 식별했습니다.
스핀트로닉스는 전자의 전하 대신 스핀 상태를 이용해 정보를 저장하는 기술로, MRAM이나 하드디스크 읽기 헤드 등에 활용됩니다.
Vals AI는 계산 과정의 투명성을 위해 전체 연산 데이터와 코드, 그리고 알려진 한계점 목록을 함께 공개했습니다.
하지만 커뮤니티 반응은 신중함을 요구합니다.
Hacker News 등에서는 과거 LK-99 사건을 언급하며 검증되지 않은 주장에 대한 경계심을 드러냈습니다.
또한 자기 질서의 복잡성을 고려할 때 단순한 분류만으로는 실용성을 판단하기 어렵다는 지적도 제기되었습니다.
현재로서는 이론적 예측 단계에 머물러 있으며 실제 실험적 검증 여부는 미지수입니다.