AI·로봇으로 초전도체 물질 탐색 가속화

최근 AI와 로봇 기술을 결합한 두 스타트업이 초전도체 신소재 탐색에 나섰다. 이들은 기존 NbTi와 비교해 높은 전이 온도(10 K 이상)를 목표로, 물성 데이터와 양자역학 시뮬레이션을 기반으로 후보 물질을 예측한다. AI 모델은 수천 개의 조합을 빠르게 평가하고, 로봇 실험 장치는 자동으로 합성·측정을 진행한다. 이러한 자동화는 실험 주기를 며칠에서 몇 시간으로 단축시켜, 탐색 효율을 크게 높인다.

AI·로봇 기반 초전도체 탐색 프로세스

첫 단계는 대규모 데이터베이스 구축이다. 기존 초전도체와 유사한 화학적·구조적 특성을 가진 물질을 수집하고, 머신러닝 모델에 학습시킨다. 모델은 전이 온도와 임계 전류 등 핵심 성능 지표를 예측해 상위 후보를 도출한다. 두 번째 단계는 로봇 자동화 실험이다. 고정밀 합성 로봇이 후보 물질을 제조하고, 저온 물성 측정 로봇이 즉시 결과를 기록한다. 실험 데이터는 다시 AI 모델에 피드백되어 예측 정확도가 지속적으로 향상된다.

국내 조선·전장 실무 관점의 시사점

고온 초전도체가 상용화되면 선박 전력계통에 미치는 영향은 크다. 현재 선박 전동기와 발전기에서는 전력 손실이 약 5~7 % 수준이며, 초전도체 적용 시 손실을 1 % 이하로 낮출 수 있다. 이는 연료 소비를 연간 수천 톤 절감하고, 배출 가스를 크게 감소시킨다. 또한 초전도 코일은 기존 전동기 대비 부피와 무게를 30 % 이상 줄일 수 있어, 설계 여유와 공간 활용도가 크게 개선된다.

디지털 트윈과 설계 변경점

디지털 트윈 플랫폼에 초전도체 모델을 통합하면, 설계 단계에서 전력 흐름과 열 관리 시뮬레이션을 정밀하게 수행할 수 있다. 예를 들어 10 kV·kVA 수준의 전력 전송을 초전도 케이블로 대체하면 전압 강하가 0.2 % 이하로 감소한다. 이러한 시뮬레이션 결과는 선급 승인 절차에 활용돼, 설계 변경에 따른 안전성 검증을 빠르게 진행한다.

선급 승인 경로와 규격 적용

초전도체 적용 선박은 기존 SOLAS·IMO 규정 외에 IEC 60092(해양 전기 설비)와 DNV‑GL, ABS 등 선급의 신규 가이드라인을 따라야 한다. 현재 국제 선급들은 초전도체 시험 방법과 인증 절차를 파일럿 프로젝트 수준으로 운영 중이며, 국내 선급도 협의 중이다. 따라서 설계 단계에서부터 인증 요구사항을 반영해 시뮬레이션과 시험 계획을 수립하는 것이 필수적이다.

실무 적용을 위한 로드맵

• 2024 H1: AI·로봇 기반 탐색 파일럿 완료, 후보 물질 3종 선정.
• 2024 H2: 국내 대형 조선소와 공동 시험, 전력 손실 4 % 절감 목표.
• 2025 H1: 초전도 코일 시제품 생산, 디지털 트윈에 모델 적용.
• 2025 H2: 선급 인증 파일럿 진행, 규격 초안 발표.
• 2026 이후: 상용 선박 설계에 초전도체 적용, 연료 효율 5 % 이상 개선.

전망 및 결론

AI와 로봇 자동화가 초전도체 물질 탐색을 가속화함에 따라, 고온 초전도체의 실용화 시점이 2025년 내외로 앞당겨질 전망이다. 이는 국내 조선·전장 분야에서 전력 효율을 혁신하고, 디지털 트윈 기반 설계 최적화를 가능하게 한다. 다만, 선급 인증과 규격 마련이 선행되어야 하며, 실무 엔지니어는 초기 단계부터 데이터 관리와 시뮬레이션 모델링 역량을 강화할 필요가 있다.

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