울산과학기술원이 핵융합로 내 플라즈마 상태를 기존 대비 1000배 빠르게 시뮬레이션할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.
울산과학기술원(UNIST)은 이지민·윤의성 원자력공학과 교수팀이 플라즈마 상태를 설명하는 수학 방정식의 해를 획기적으로 빠르게 구할 수 있는 딥러닝 기반 AI 모델 'FPL-net'을 개발했다고 17일 밝혔다.
핵융합발전(인공태양)은 발전기 내부를 실제 태양처럼 고온 플라즈마 상태로 유지해야 한다. 플라즈마는 물질이 음전하를 띤 전자와 양전하를 띤 이온 입자로 분리된 상태다. 안정적 핵융합 반응을 유지하려면 이러한 플라즈마 상태에서 입자 간 충돌을 정확하게 예측해야 한다.
기존 수학적 예측 모델 가운데 하나인 '포커-플랑크-란다우(FPL)'는 +와 -전하 입자 간 충돌, 즉 쿨롱 충돌을 예측하는 방정식이다. 이 방정식을 풀려면 해를 점진적으로 구해나가는 반복법을 사용해야 해서 계산량이 많고 시간도 오래 걸렸다.
UNIST가 개발한 'FPL-net'은 이보다 1000배 빠른 속도로 방정식의 해를 구할 수 있고 예측 오차도 10-5으로 높은 정확도를 나타냈다.
'FPL-net' 정확도는 열적 평형 시뮬레이션을 확인하는 방식으로 검증했다. 연속 시뮬레이션과정에서 오차가 누적되면 정확한 열적 평형을 얻을 수 없다.
이지민 교수는 “정확도를 유지한 채 GPU를 활용한 딥러닝으로 기존 CPU 사용 코드 대비 계산 시간을 1000배 단축했다”며 “핵융합로 전 영역을 시뮬레이션하는 난류 해석 코드나 현실 토카막을 컴퓨터 가상 공간에 구현하는 디지털트윈 기술의 초석이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 성과는 국제학술지 '계산물리학저널' 2월 15일자에 실렸다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com