바둑 AI 만든 딥마인드, 이번엔 핵융합 발전에 포석

핵융합로 내부 초고온의 불안정한 플라즈마를 제어하는 AI를 개발
강화 학습으로 자기 코일을 조정하고 다양한 플라즈마 모양을 생성
차세대 토카막 설계나 실행 가능한 핵융합로 개발의 가속화를 견인

 

딥마인드는 핵융합로 내부의 화염 플라즈마를 제어하는 ​​강화 학습 알고리즘 개발했다.(사진=딥마인드 및 EPFL)

 

딥마인드(DeepMind)가 핵융합 원자로의 플라즈마를 제어하는 ​​인공지능(AI)를 개발했다. 플라즈마는 핵융합 과정에서 발생하는 새로운 에너지원이다. 인공 지능을 사용해서 핵융합로 내부 초고온의 불안정한 플라즈마를 효율적으로 제어함으로써  이로부터 전력을 추출하는데 한 걸음 더 다가서게 됐다.

 

영국매체 와이어드(Wired)에 따르면 16일 딥마인드는 스위스 연방공과대학(EPFL)과 공동으로 핵융합로 내 자기장을 제어할 수 있는 신경망 AI를 개발 중이라고 과학저널 네이처에 발표했다. 자기장은 원자로에서 생성된 플라즈마를 안전하게 억제하는 데 필수적이다.

 

핵융합 발전을 위해서는 먼저 핵융합 반응이 일어나는 초고온 플라즈마 상태의 수소를 특정 공간에 충분한 시간 동안 가둘 수 있어야 한다. 질량이 큰 태양은 자신의 중력만으로 고온의 플라즈마를 충분히 잡아가두며 그 자체가 하나의 거대한 플라즈마 덩어리를 이룬다. 여기서 끊임없이 일어나는 수소 핵융합 반응으로 우주공간에 엄청난 양의 에너지를 쏟아낸다.  

 

플라즈마를 제자리에 유지하고 모양에 영향을 주기 위해 다양한 자기 코일로 둘러싸인 TCV 토카막의 3D 모델(사진=딥마인드 및 EPFL)

 

하지만 지구상에서 플라즈마를 가두는 것은 전혀 다른 차원의 문제다. 어떤 재료로도 섭씨 1억 도 이상의 플라즈마를 가둘 수가 없다. 이를 해결하기 위해 자기장이나 충격파처럼 눈에 보이지 않는 힘을 이용하는 방법들이 고안됐다. 대표적인 예가 ‘토카막’ 장치다. 도넛 형태로 진공 용기를 만들고 이를 맴돌 듯이 감아드는 강력한 자기장을 걸어 고온의 플라즈마가 쉽게 빠져나오지 못하도록 가두는 것이다. 전기적 성질을 띠는 플라즈마는 자기장을 중심으로 나선을 그리듯 맴돌며 움직이는 원리를 사용하는 방법이다.

 

이번 연구에 사용된 가변 구성 토카막(TCV, Variable Configuration Tokamak)은 총 19개의 자기 코일로 이뤄져 있다. 그 동안 각 코일은 원자로 내부를 다수의 센서로 초당 수천 번 모니터링하는 별도의 알고리즘으로 제어돼 왔다. 대신 딥마인드는 모든 코일을 한 번에 제어하는 ​​단일 신경망을 만들어 플라즈마를 가장 잘 잡아두기 위해 어느 정도의 전압을 공급해야 하는지 자동으로 학습했다.

 

딥마인드의 신경망은 핵융합로 내부의 플라즈마를 다양한 모양으로 조작할 수 있었다. (사진=딥마인드 및 EPFL)

딥마인드는 이번 AI 개발을 위해 시뮬레이터에서 시행착오를 통해 학습하는 심층 강화 학습(deep reinforcement learning) 알고리즘을 사용했다. 또한 빠른 반복 학습을 위해 50마이크로초(5천만분의 1초) 이내에 결정을 내릴 수 있도록 소규모 네트워크에서 토카막 제어 시스템과 직접 상호 작용하는 구조를 이용했다. 이 알고리즘은 플라즈마에 대한 90개의 관찰을 수행하고 코일을 조정하여 다양한 플라즈마 모양을 생성한다.

 

딥마인드의 AI는 올바른 방식으로 자기 코일을 조정하여 플라즈마 모양을 만드는 방법을 자율적으로 파악할 수 있었다. 스위스 플라즈마 센터(SPC) 소장인 암브로지오 파솔리(Ambrogio Fasoli)는 “이는 미래의 토카막 설계에 영향을 미치거나 실행 가능한 핵융합로 개발을 가속화할 수 있는 중요한 단계를 의미한다”고 말했다. 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 융합 전문가인 야스민 엔드류(Yasmin Andrew)는 "매우 긍정적인 결과다. 더 큰 토카막으로 기술을 이전할 수 있는지 보는 것은 흥미로울 것이다"고 말했다.

 

AI타임스 박찬 위원 cpark@aitimes.com

 

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