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기록은 올해 움직였습니다. 그것을 움직인 물질로는 아무도 마그넷을 감을 수 없습니다.

저희가 저희를 위해 돌리는 탐색.

초전도체가 미래입니다.

전기를 옮기는 모든 것은 그 일부를 열로 잃습니다. 어느 온도 아래에서 그 손실은 줄어드는 것이 아니라 사라집니다.

전이를 그리다

온도293K저항. 모든 전선이 열을 냅니다.

전선 하나를 가까이서

저항

0

필드 위를 움직여 식혀 보십시오

임계 온도
차가움따뜻한 방 · 293 K

막대의 온도에서 전선 하나를 가까이 본 것입니다. 따뜻할 때 전자는 떨리는 격자에 부딪히고, 부딪힐 때마다 열이 납니다. 식혀도 여전히 부딪히다가, 어느 한 온도에서 전자가 짝을 지어 곧장 지나가고, 저항은 작아지는 것이 아니라 0이 됩니다. 아래의 곡선이 그 낙하입니다. 표시에는 숫자가 없습니다. 탐색은 그 표시가 기록보다 위에 있는 소재를 찾는 일입니다.

전기를 옮기는 모든 것

발전소에서 콘센트까지, 어떤 길이와 어떤 전류에서도 아무것도 잃지 않습니다.

오늘 서 있는 자리, 숫자 넷으로

  • 30,000+의료

    대 설치된 MRI, 그 대부분이 4 K 액체헬륨 속의 자석입니다. 헬륨을 걷어내면 스캐너는 동네 의원, 구급차, 야전 병원에 들어갑니다.

  • 1,232과학

    개의 초전도 이극자석이 지구에서 가장 큰 극저온 설비 안에서 1.9 K로 빔을 붙듭니다. 설계도 위의 모든 핵융합로가 같은 종류의 자석을 중심에 두고 있고, 더 따뜻하다는 것은 모든 규모에서 더 작고 싸다는 뜻입니다.

  • 603교통

    km/h, 열차가 낸 가장 빠른 속도로, 4 K 액체헬륨 속 자석 위를 달렸습니다. 냉각이 곧 무게이고 비용이며, 노선이 하나뿐인 이유입니다.

  • 5%전력망

    미국이 전력망으로 옮기는 전력 가운데 전선에서 잃는 비율. 초전도 선로는 거의 아무것도 잃지 않고 같은 관로에 몇 배의 전력을 실어 나릅니다.

거인들을 이기는 방법

연산 병목을 우회합니다.

가능한 조성은 수조 가지. 스윕은 한 번.

Schematic

기존 방식의 전수 연산

전체 물리를, 후보 하나씩.

하이퍼스케일러의 연산, 전부 쓴 뒤

AI 네이티브 MEL 파이프라인

결정적 변수만, 병렬로.

저희 것

벤치마크가 아니라 개념도입니다. 같은 탐색에 값을 매기는 두 가지 방식: 문제 전체를 셀 단위로 계산하거나, 밀집도를 먼저 보거나.

개념 비교도입니다. 왼쪽에서는 격자의 칸을 한 번에 하나씩 계산하며, 6초가 지나도 첫 두 행의 7분의 1 정도밖에 훑지 못합니다. 오른쪽에서는 같은 6초 동안 후보들의 흐름이 좁은 관문으로 모여들고, 대부분은 옆으로 밀려나 사라지며, 통과한 소수가 출력 열을 가득 채웁니다. 각 패널 아래의 진행 막대가 얼마나 나아갔는지를 보여줍니다. 오른쪽은 가득 차 있고 왼쪽은 한 조각에 그칩니다.

  1. 01

    문제

    아래의 탐색은 물리 문제이기 이전에 연산 문제이고, 연산을 가장 많이 가진 연구소가 이길 것이라고 모두가 기대합니다. 이것을 푸는 데 필요했던 것은 더 많은 하드웨어가 아니라, 기계학습이 잘하는 일을 중심으로 다시 세운 이론이었습니다.

  2. 02

    저희가 바꾼 것

    Modulated Electron Lattice(MEL) 프레임워크가 그 이론입니다. GPU로 옮겨 놓은 기존 물리 코드가 아니라 처음부터 AI를 전제로 설계된 이론이며, 국소적인 전자 밀집도처럼 초전도를 좌우하는 소수의 변수만 분리해 모델에 정확히 그것만 넘깁니다. 연산 비용은 일부에 불과합니다.

  3. 03

    격차가 벌어지는 이유

    하이퍼스케일러의 예산이 없는 회사가 공간 전체를 훑는 방법이 그것이고, 돌아오는 모든 실험대 결과가 그 모델을 더 학습시킵니다.

독립 검증

Phys. Rev. Lett.2026

모델이 순위를 매기는 그 효과는 Stanford와 SLAC에서 독립적으로 측정되었습니다.

Superconductivity reinforces charge-density-wave phase coherence across cuprates

저희가 저희를 위해 돌리는 탐색.

가능한 물질은 수조 가지. 이 세기의 값어치가 있는 것은 하나.

탐색은 첫날부터 여기서 돌아갑니다. 장치 팀의 조건서에 답하는 그 모델이 기록 위의 띠를 겨누고 있고, 모든 프로그램과 모든 실험대 결과가 그 모델을 날카롭게 만듭니다.

장면은 상압에서 측정된 가장 높은 임계온도를, 그것이 처음 보고된 연도에 대해 그린 그래프에서 시작합니다. 1911년 4.2 켈빈의 수은부터 1993년 135 켈빈의 Hg-1223까지입니다. 그 뒤로 33년 동안 이 기록은 움직이지 않습니다. 2026년, 같은 화합물을 가압했다가 급감압한 상이 상압에서 151 켈빈에 도달했고, 77 켈빈에서 사흘 정도 유지됩니다. 기록과 상온 사이의 빈 구간이 점들로 채워지고, 그 점들이 모델이 됩니다. MEL 프레임워크 위에 세운 저희의 초전도 모델이며, 방금 그려진 그 빈 구간을 겨냥하고 있습니다. 목표는 이 분야가 한 세기를 기다린 소재입니다. 어둠 속에서 공간이 모델 주위로 모여들고, 수조 가지의 가능성이 모델을 둘러싸며, 모델은 그것을 모델에서 바깥으로 퍼지는 고리로 훑습니다. 고리 하나가 제약 하나이고, 탐색이 치러야 할 연산은 우회하며, 고리가 걸러낸 것은 불붙어 떨어져 나갑니다. 제약 가운데 여섯 가지가 화면에 나타납니다. 애초에 상이 형성되는지, 1기압에서 안정한지, 조건서가 요구하는 자기장에서 전류를 흘리는지, 합성 경로가 존재하는지, 킬로암페어·미터당 비용이 얼마인지, 그리고 길게 뽑았을 때도 견디는지입니다. 탐색이 남기는 것은 전부 새것입니다. 살아남은 것은 저희 파트너들과 함께 만들어집니다. Brookhaven National Laboratory, Walther-Meissner-Institut, UC Berkeley, CAN Superconductors, Eloi Materials입니다. 그다음 그것을 측정하는 사람은 SuperMatics에 아무도 없습니다. 측정의 대부분은 시료를 만든 그 실험대, 즉 UC Berkeley와 CAN Superconductors에서 이루어지고, 가장 어려운 측정은 University of Illinois Urbana-Champaign과 Georgia Tech에서 이루어집니다. 사양에 맞든 맞지 않든, 모든 결과는 모델로 돌아옵니다.

아는 사람들과 함께 만듭니다

그들의 직관은 모델에 가르칠 수 없습니다. 그래서 그들이 모델과 함께 일합니다.

물리는 여기서 쓰였습니다

모델이 돌아가는 프레임워크의 저자 한 사람이 팀에 있고, 그 뒤에는 20년이 있습니다. 그것을 쓴 사람들이 무엇을 탐색할지 정합니다.

측정하는 사람들은 자기 이름으로 발표합니다

결정 성장 그룹과 주사 터널링 그룹. 그들의 경력이 모델에 가르칠 수 없는 직관이고, 그들이 모델과 손을 맞잡고 일합니다.

모든 결과가 돌아옵니다

맞든 틀리든, 측정된 조건과 함께. 저널은 성공한 것만 싣고, 실패는 저희 것이며, 다음 탐색은 거기서 시작합니다.

그것을 찾는 쪽은 이 세기의 가장 값진 소재를 손에 쥡니다.

저희는 그것을 찾고 있고, 가는 길에 대가를 받습니다.

$10T+ / yr

초전도체 위에 지어진 시스템이 그것을 기다리고 있습니다

다른 곳에서 먼저 찾더라도, 찾은 쪽은 여전히 그것을 마그넷과 칩과 케이블 안에서 작동하게 만들어야 하고, 그것이 저희 플랫폼입니다. 어느 쪽이든, 상승 여력은 이곳을 지나갑니다.

초전도체는 이 모든 시스템의 미래입니다. 마그넷, 칩, 케이블, 그리고 전력망. 그 미래는 숫자 하나, 얼마나 차가워야 하는가에 막혀 있고, 그 숫자를 옮기는 회사가 그 모두에게서 대가를 받습니다.

내레이션 읽기

수 세기 동안 인류의 진보는 저항과 싸워온 역사였습니다. 우리가 만드는 모든 기계는 자연에 열이라는 무거운 세금을 냅니다. 그러나 양자 세계 깊은 곳에는 숨겨진 빈틈이 있습니다.

물리적으로 완전무결한 상태입니다. 온도가 내려가면 현실의 법칙이 바뀝니다. 전자는 완벽하게 한 몸처럼 움직입니다.

충돌 없이, 손실 없이. 이것은 마찰 없는 미래를 엿보는 순간입니다. 도시의 모습을 바꾸고, 우리를 공중에 띄우고, 별의 불을 가두는 힘이 여기 있습니다.

자연과 싸우던 시대는 끝났습니다. 우리는 완벽한 효율의 시대로 들어서고 있습니다. 이제 남은 과제는 하나입니다.

그 미래를 열 정확한 물질을 찾아내는 일입니다.