Xiao-Qi Han Ze-Feng Gao Xin-De Wang Zhenfeng Ouyang Peng-Jie Guo Zhong-Yi Lu

초록

고온 초전도 재료의 발견은 인간 산업과 일상생활에 큰 의의를 지닌다. 최근 들어 인공지능(AI)을 활용한 초전도 전이 온도 예측 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 도구 대부분은 높은 정확도를 달성했다고 주장하고 있다. 그러나 이 분야에서 널리 인정받는 기준 데이터셋이 부족함으로써, 다양한 AI 알고리즘 간의 공정한 비교가 크게 제한되고 있으며, 이로 인해 관련 기법의 발전도 지연되고 있다. 본 연구에서는 대기압 조건 하에서의 고온 초전도 재료를 대상으로 한 기준 데이터셋인 HTSC-2025를 제안한다. 이 포괄적인 데이터셋은 BCS 초전도 이론에 기반하여 2023년부터 2025년까지 이론 물리학자들이 예측한 초전도 재료를 수록하고 있으며, 유명한 XYH계, 퍼보스카이트 MXH계, MXH계, LaH 구조의 진화를 통해 도출된 케이지 구조의 BCN 도핑 금속 원자계, 그리고 MgB에서 유래된 2차원 정사각형 구조 시스템을 포함한다. HTSC-2025 기준 데이터셋은 해당 URL에 오픈소스로 공개되었으며, 지속적으로 업데이트될 예정이다. 본 데이터셋은 AI 기반 방법을 활용한 초전도 재료 탐색을 가속화하는 데 중요한 의미를 지닌다.