구글에서 선호하는 출처로 추가
100만달러 상금 내건 AI 소재 스타트업, 난제 5개 제시
이도현 기자
Discovered Materials가 소재과학 난제 5개에 총 100만달러의 상금을 내걸었다. 문제당 상금은 20만달러다.
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AI 기반 반도체 소재 발굴 스타트업 Discovered Materials가 소재과학 난제 5개에 총 100만달러(약 13억4000만원)의 상금을 내걸었다. 문제당 상금은 20만달러(약 2억6800만원)다.
테크크런치(TechCrunch)는 회사가 다섯 문제를 AI의 소재과학 연구 진전을 가늠하는 기준점으로 삼으려 한다고 5일 보도했다. 상금의 세부 조건은 회사 공식 홈페이지에 따로 공개돼 있지 않다.
회사가 제시한 과제는 △쿠프레이트 소재의 초전도 현상을 설명할 이론 △실리콘과 이산화규소 계면 구조를 예측할 수치적 방법 △결정립 구조와 열 특성의 관계를 밝힐 방법이다. 이 세 과제는 이론을 세우거나 물질의 구조와 성질 사이 관계를 계산하는 데 초점을 둔다.
나머지 두 과제는 △빛을 받았을 때 소재의 거동이 달라지는 이유를 설명할 이론 △원자·분자 구조 계산에 쓰이는 밀도범함수이론(DFT)을 개선할 수치적 방법이다. 과제 범위는 특정 소재 후보 발굴에 한정되지 않는다.
실리콘·이산화규소 계면 구조와 결정립·열 특성 문제는 반도체 소재 연구와 직접 맞닿아 있다. 반면 초전도 현상과 빛에 따른 소재 거동을 설명하는 문제는 기초 이론에 가깝다.
밀도범함수이론은 전자 밀도를 바탕으로 원자·분자 구조와 소재의 성질을 계산하는 방법이다. 이번 과제는 이 계산 방법 자체를 개선하는 수치적 접근을 요구한다.
테크크런치는 회사가 발표 전 AI 에이전트에 인터넷 접근과 자율 작업 자원을 제공해 각 과제를 며칠씩 시도하게 했지만, 뚜렷한 진전은 없었다고 보도했다.
이번 시험 결과만으로 AI 모델 간 소재과학 능력을 비교하기는 어렵다. 보도에는 시험에 사용된 모델명과 연산량, 평가 방식이 제시되지 않았다.
와이콤비네이터(Y Combinator·YC)는 Discovered Materials를 샌프란시스코에 기반을 둔 2026년 봄 배치 스타트업으로 소개한다. 회사는 AI를 활용한 소재 발굴을 사업 분야로 삼고 있다.
회사는 홈페이지에서 AI 에이전트로 반도체 칩에 쓰일 신소재를 찾는다고 설명한다. 칩의 발열과 냉각에 영향을 주는 소재가 주요 연구 대상이다.
앞서 본지는 Discovered Materials가 칩 발열을 겨냥한 사업으로 900만달러(약 120억6000만원)를 조달했다고 보도했다. 당시 회사는 YC 배치 3개월 동안 열 인터페이스 소재를 시뮬레이션하고 합성·시험했다고 설명했다.
회사는 당시 앤트로픽(Anthropic) 모델과 자체 실행 환경으로 소재 후보를 만들고 자체 물리 모델로 검증한다고 밝혔다. 이는 이번 상금 과제의 결과가 아니라 회사가 소개한 기존 연구 방식이다.
회사의 별도 ‘Material Discovery Bench’ 연구에서는 계산상 유망한 소재 후보를 500개 넘게 찾았다. 이 가운데 실험실에서 시도할 만한 합성 경로가 제시된 후보는 1개였다.
합성 경로가 제시됐다는 사실은 실제 소재 생산에 성공했다는 뜻이 아니다. 회사의 기존 벤치마크 결과 역시 이번 상금 과제의 해결 성과와는 구분된다.
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