재료 과학
자기 현상에 대한 새로운 이해가 초전도체와 양자 컴퓨터를 발전시킬 수 있다
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새로운 자기 이론을 위한 새로운 물질
양자 규모의 전자기 현상을 다루는 재료과학은 새로운 기능성 물질을 설계하는 데 중요한 분야입니다. 관련 연구는 다음과 같은 기술의 발전에 기여할 가능성이 있습니다.
- 양자 컴퓨팅.
- 핵융합.
- 상온 초전도체.
자성 물질의 구성과 전자 거동에는 아직 풀리지 않은 문제가 많습니다. 라이스대학교 연구진은 2022년에도 “카고메 물질”의 일종인 금속 결정에서 놀라운 자기 특성을 가지고 있었다는 점을 연구했습니다. 카고메 물질 자체가 2022년에 처음 발견된 것은 아닙니다.
2024년 10월 30일, 연구진은 이 분야의 새로운 결과를 Nature Communications에 발표했습니다. 논문 제목은 “카고메 자성 박막에서 지속되는 평탄 밴드 분할과 강한 선택적 밴드 재규격화1”.
이 연구에는 체코의 웨스트보헤미아대학교, 이스라엘의 바이츠만과학연구소, 미국의 브룩헤이븐국립연구소 및 로스앨러모스국립연구소 연구진이 참여했습니다.
카고메 물질
이번 연구를 이해하려면 먼저 카고메 물질의 구조를 살펴볼 필요가 있습니다.
카고메라는 이름은 일본 전통 바구니의 짜임에서 유래했습니다. 꼭짓점을 공유하는 삼각형과 육각형 빈 공간이 반복되는 격자입니다.
출처: Research Gate
철–저마늄 결정 같은 카고메 물질에서는 원자가 이러한 무늬로 배열됩니다. 이번에 연구한 철–주석 박막 FeSn도 카고메 격자를 갖는 자성 물질입니다.
출처: Rice University
독특한 자기 특성
카고메 물질에서는 기하학적 구조와 전자 사이의 상호작용이 결합해 다양한 현상이 나타날 수 있습니다.
- 일부 카고메 계에서는 삼각형 주변의 순환 전류와 관련된 현상이 논의됩니다. 이를 전기저항이 사라지는 초전도 현상과 동일하게 볼 수는 없습니다.
- 상온에서 자성이나 특정 전자 구조가 관찰된다는 사실만으로 상온 초전도체가 입증되는 것은 아닙니다.
- 일부 물질에는 “전하 밀도 파동”이 나타납니다. 이는 전하 밀도가 공간적으로 주기적 변화를 보이는 상태이며, 전자가 합쳐져 무저항 전류를 운반한다는 뜻은 아닙니다.
- 전하 밀도 파동을 수도꼭지의 물방울처럼 끊겨 흐르는 초전도 전류라고 설명하는 것은 부정확합니다.
- 자성과 전하 밀도 파동은 서로 영향을 줄 수 있으며 일부 카고메 물질에서는 함께 관찰됩니다. 두 현상이 일반적으로 양립 불가능한 것은 아닙니다.
카고메 격자는 전자 구조와 상호작용의 관계를 살펴보는 연구 플랫폼입니다. 관련 주제에는 “비전통적 초전도”와 “양자 스핀 액체에서 계속되는 자기 상태의 요동” 등이 있습니다.
“어느 순간, 특정한 행동과 특성을 가진 물질을 만들고 싶다고 말할 수 있기를 원합니다.”
카고메는 그 방향에 좋은 플랫폼이라고 생각합니다. 결정 구조를 기반으로 어떤 밴드 구조가 형성될지, 그리고 그 밴드 구조에 기반한 현상이 무엇인지 직접 예측할 수 있는 방법이 있기 때문입니다. 올바른 요소가 많이 포함되어 있습니다.
밍 이 — 라이스대학교 물리학·천문학 부교수
카고메 물질에 대한 새로운 통찰
이번 FeSn 연구는 이동 전자가 주도하는 자성 모형보다 국소 자기 모멘트가 중요한 설명에 부합하는 증거를 제시했습니다. 자기 질서가 사라지는 온도 위에서도 평탄 밴드의 분할이 지속되었기 때문입니다. 이는 모든 카고메 금속의 자성을 하나의 모형으로 확정한 결과는 아닙니다.
연구진은 분자선 에피택시로 고품질 FeSn 박막을 만들고 각분해 광전자 분광법으로 전자 구조를 분석했습니다.
출처: Nature
또한 특정 스핀·궤도 채널에서 강한 선택적 밴드 재규격화가 관찰되었습니다. 자성과 전자 상관관계의 복잡한 상호작용을 이해하는 데 도움이 되는 결과입니다.
응용 분야
이 결과의 직접적인 의미는 비슷한 물질의 전자 구조를 설명하는 이론을 발전시키는 데 있습니다. 관련 연구 대상에는 아직 작동 원리가 완전히 이해되지 않은 고온 초전도체 등이 있습니다. 실험에서 관찰되는 거동을 이론 모형과 연결하는 일이 중요한 과제입니다.
“강하게 상관된 물질은 더 도전적입니다. 이론과 측정 사이의 연결이 부족합니다.
따라서 강하게 상관되고 위상학적인 물질을 찾는 것이 어려울 뿐만 아니라, 그런 물질을 찾아 측정했을 때도 측정값을 현상을 설명하는 이론 모델과 연결하기가 매우 어렵습니다.
밍 이 — 라이스대학교 물리학·천문학 부교수
장기적으로 이러한 이해는 양자 정보 기술에 쓰일 물질을 탐색하는 데 기여할 수 있습니다. 다만 이번 연구가 양자 논리 게이트를 제작하거나 실용 양자 컴퓨터의 성능 향상을 입증한 것은 아닙니다.
“약하게 상관된 물질, 예를 들어 원래의 위상 절연체와 같은 경우, 첫 원리 계산이 매우 잘 작동합니다.
원자의 배열만을 기반으로 기대할 수 있는 밴드 구조를 계산할 수 있습니다. 재료 설계 관점에서 매우 좋은 경로가 있습니다. 물질의 위상을 예측할 수도 있습니다.
밍 이 — 라이스대학교 물리학·천문학 부교수
첨단 자기 물질에 투자하기
초전도와 관련 양자 물질 연구는 과학과 산업에서 주목받고 있습니다. 최근의 실험적 진전은 “초전도 연구의 진전이 새로운 기술 혁명의 길을 열다”.
관련 주제에는 이번 카고메 물질뿐 아니라 열분해 흑연의 반자성, 2차원 계면 초전도체, 그리고 LK-99의 상온 초전도 주장에 대한 검증도 포함됩니다. 열분해 흑연의 반자성은 초전도의 증거가 아니며, LK-99 역시 검증된 상온 초전도체로 제시해서는 안 됩니다.
관련 상장기업에 투자하려면 중개업체를 이용할 수 있습니다. 중개업체 선택에 관한 안내는 미국, 캐나다, 호주, 영국 및 Securities.io에서 다루는 다른 국가별 페이지에서 확인할 수 있습니다.
관련 기업은 “비실리콘 컴퓨팅 기업 10선”과 “나노기술 주식 10선”.
양자 컴퓨팅 기업
IBM 가격 차트
International Business Machines Corporation (IBM ) (IBM)은 메인프레임 컴퓨터의 상용화에 중요한 역할을 했습니다. Apple (AAPL ), TSMC 및 NVIDIA (NVDA )와는 제품과 사업 구조가 달라 단순한 생산량 비교로 기술 경쟁력을 판단하기 어렵습니다.
IBM은 초전도 큐비트 기반 양자 컴퓨터를 개발해 왔습니다. 127큐비트 Eagle에 이어 433큐비트 Osprey를 발표했습니다.
또한 2023년에는 1,121개의 초전도 큐비트를 갖춘 Condor와 133큐비트 Heron 프로세서를 공개했습니다. 이는 당시의 제품 세대에 관한 설명입니다.
물질 특성과 잡음에 대한 이해가 개선되면 큐비트의 안정성과 제어 기술 발전에 도움이 될 수 있습니다. 이번 FeSn 결과와 상용 양자 프로세서의 성능 개선 사이에는 추가 연구가 필요합니다.
초전도체 연구의 발전은 송전과 자석 등에도 영향을 줄 수 있습니다. 실제 효율은 임계 온도·전류·자기장, 냉각 및 전체 시스템 설계에 따라 달라집니다.
IBM은 컴퓨팅과 반도체 분야의 다른 연구에도 참여합니다. 예를 들면 전도성 유기 물질, 뉴로모픽 컴퓨팅, 포토닉스 등이 있습니다.
IBM은 새로운 컴퓨팅 기술을 연구하고 특허와 라이선스 사업을 운영하는 동시에 소프트웨어, 인프라 및 서비스도 제공합니다.
특허 확보와 연구개발은 회사 전략의 일부이지만, 특정 비실리콘 기술의 상업적 성공이나 미래 수익을 보장하지는 않습니다.
NVDA 가격 차트
NVIDIA는 그래픽 카드용 반도체에서 출발해 AI 연산과 관련 하드웨어의 주요 공급업체로 성장했습니다.
그 배경에는 NVIDIA GPU를 범용 병렬 계산에 활용하는 CUDA 플랫폼의 발전이 있습니다. GPU의 용도가 게임 이외의 과학 계산과 AI로 확대되었습니다.
“연구자들은 GeForce라는 게임용 카드를 구입해 컴퓨터에 추가하면 사실상 개인용 슈퍼컴퓨터를 갖게 된다는 점을 깨달았습니다. 분자 동역학, 지진 데이터 처리, CT 재구성, 영상 처리 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.”
GPU와 NVIDIA 하드웨어의 보급에는 네트워크 효과도 작용합니다. 사용자와 개발자가 늘면 소프트웨어 생태계와 활용 사례가 확대될 수 있습니다. 다만 이것이 매출이나 연산 성능의 지속적인 증가를 보장하는 것은 아닙니다.
출처: Nvidia
회사는 CUDA 지원 GPU의 설치 기반이 수억 대에 이른다고 설명해 왔습니다. 설치 기반 수치는 집계 시점과 범위에 따라 달라집니다.
AI 연산의 발전에는 하드웨어뿐 아니라 알고리즘과 학습 방법의 개선도 기여합니다. 무어의 법칙 자체도 집적회로의 트랜지스터 수가 지수적으로 증가한다는 관찰이며 선형 법칙이 아닙니다. 알고리즘의 효율 향상이 모든 AI 학습의 총 연산 수요 감소를 의미하지는 않습니다.
출처: NVIDIA
GPU와 AI 분야 외에도 NVIDIA는 양자 컴퓨팅 생태계와 관련 도구를 개발하고 있습니다.
CUDA-Q는 양자·고전 혼합 프로그램을 개발하는 플랫폼입니다. 클라우드에서는 GPU 기반 시뮬레이션과 파트너의 양자 하드웨어 접근을 제공할 수 있지만, 이를 NVIDIA가 자체 물리적 양자 컴퓨터의 연산 능력을 임대하는 서비스라고 설명해서는 안 됩니다.
출처: NVIDIA
cuQuantum은 고전 하드웨어에서 양자 회로 등을 시뮬레이션하는 도구입니다. cuPQC는 양자 공격에 대비하는 포스트 양자 암호 도구이며 양자 암호통신 자체가 아닙니다. DGX Quantum은 고전 가속 연산과 양자 제어를 연계하는 시스템입니다.
NVIDIA는 GPU 및 소프트웨어 기반을 활용해 양자 연구 도구와 혼합 연산 생태계를 확장하고 있습니다.
출처: NVidia
양자 관련 사업은 장기적인 기회가 될 수 있지만, 기술의 상용화 속도와 회사의 미래 매출 성장률은 불확실합니다.
연구 참고:
1. Ren, Z., Huang, J., Tan, H., et al. (2024). Persistent flat band splitting and strong selective band renormalization in a kagome magnet thin film. Nature Communications, 15, Article 9376. https://doi.org/10.1038/s41467-024-53722-3
