한 YC 스타트업, AI를 위한 5가지 미해결 재료 과학 문제에 $1M 상금 공개

AI 모델을 사용하여 첨단 칩 제조를 위한 새로운 물질을 찾기 위해 노력하는 San Francisco의 설립된 지 몇 달 된 스타트업인 Discovered Materials는 재료 과학의 five가지 중요한 문제를 해결하기 위한 AI 모델용 million-dollar 챌린지를 발표했습니다.

프런티어 AI 모델들이 일련의 놀라운 수학 난제들을 해결하고 생명 과학 분야에서 진전을 이루었지만, 첨단 재료의 복잡한 물리학을 진정으로 파헤치지는 못했습니다.

“재료 과학은 매우 구체적인 정의가 있고 예 또는 아니오라는 답을 얻을 수 있는 수학과 다르기 때문에 문제를 명확하게 규정하기가 더 어렵습니다.”라고 Y Combinator의 spring 2026 배치에 참여했던 Discovered Materials의 공동 창업자 Advaith Sridhar는 말했습니다. “우리는 이 분야의 원대한 도전 과제는 무엇인가? AI가 진전을 이루고 있다는 것을 어떻게 알 수 있는가?라는 의문을 가지고 이 논의를 시작했습니다.”

재료 과학에는 Millennium Prize Problems에 상응하는 것이 없지만, Discovered Materials는 세계 유수의 대학 학자들로 구성된 자문단을 모집하여 five가지 미해결 문제를 명시했습니다. 이 회사는 문제 해결을 위해 총 $1 million 규모의 상금을 제공하고 있습니다.

• cuprate 초전도 현상, 즉 특정 물질이 초저온에서 전기 저항이 zero이 되는 능력을 설명하는 이론.
• 거의 모든 반도체에서 발견되는 물질 조합인 silicon과 silicon dioxide 사이의 계면 구조를 예측하는 수치적 방법.
• grain 구조를 열적 특성에 매핑하여 더 나은 열 분산 재료 설계를 가능하게 하는 수치적 방법.
• 물질에 빛을 비추는 것이 왜 그 거동을 변화시키는지, 특히 초전도성과 관련하여 예측하는 이론.
• 재료 과학에서 원자와 분자의 구조를 모델링하는 데 사용되는 핵심 기술인 Density Functional Theory를 개선하기 위한 수치적 방법.

“재료 과학 전반에는 우리가 관찰하지만 설명할 수 없는 현상들이 있습니다.”라고 챌린지 개발을 도운 Stanford 교수 Felipe Jornada는 성명에서 말했습니다. “이러한 현상들을 설명하는 것은 물리학에 대한 이해를 높일 것이며, 그 답은 우리가 전자 제품을 만들고, 에너지를 저장하며, 미래의 재료를 제조하는 방식을 직접적으로 결정할 것입니다.”

챌린지를 발표하기 전, Discovered Materials는 프런티어 랩 모델들에게 인터넷 접속 권한과 기타 리소스를 제공하여 며칠 동안 자율적으로 작업하도록 했습니다. 모델들은 각 문제에 several days를 소비했지만 큰 진전을 보이지 못했습니다. 그럼에도 불구하고 OpenAI나 Anthropic이 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원이나 최신 모델을 사용하여 이를 one-shot으로 해결하려고 시도하는 것을 상상하기란 어렵지 않습니다.