미래 에너지 혁명: 딥마인드 AI, 핵융합 에너지의 상용화를 앞당기다!
지구의 지속 가능한 미래를 위한 해답, 핵융합 에너지가 이제 **인공지능(AI)**의 힘을 만나 현실로 다가오고 있습니다. 구글 딥마인드와 **커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)**의 혁신적인 협력은 인류의 오랜 꿈을 이룰 핵심 열쇠가 될 것입니다. 이 파트너십은 플라즈마 제어 기술을 한 단계 진화시키며, 무한하고 깨끗한 핵융합 에너지 시대를 앞당길 것으로 기대됩니다.
핵융합 에너지: 인류의 오랜 꿈, 그리고 AI와의 만남
태양의 원리를 지구 위에서 재현하는 핵융합 에너지는 인류에게 깨끗하고 무한하며 안전한 전기를 제공할 수 있는 궁극적인 에너지원입니다. 장수명 방사성 폐기물이 발생하지 않는다는 점 또한 큰 장점이지요. 하지만 이 꿈을 현실로 만드는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 1억 도가 넘는 초고온의 이온화된 가스인 플라즈마를 자기장 안에 안정적으로 가두고 유지하는 것은 인류가 풀어야 할 가장 복잡한 물리 문제 중 하나였습니다.
이러한 난제를 해결하기 위해 구글 딥마인드는 일찍이 인공지능(AI) 기술을 핵융합 연구에 접목하며 선구적인 노력을 기울여왔습니다. 스위스 로잔 연방 공과대학(EPFL)의 스위스 플라즈마 센터와 협력하여 딥마인드는 딥 강화 학습을 통해 토카막 내부의 복잡한 플라즈마 형태를 안정화하는 데 성공하며 AI의 잠재력을 입증했습니다. 이는 핵융합 에너지 연구 역사에 한 획을 긋는 중요한 성과로 기록되었습니다.
딥마인드와 CFS: 핵융합 상용화의 가속 페달을 밟다
이제 딥마인드는 핵융합 에너지 분야의 글로벌 리더인 **커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)**와 손을 잡고 핵융합 상용화의 속도를 높이고 있습니다. CFS는 강력한 고온 초전도 자석을 활용하는 작고 강력한 토카막 장치인 SPARC를 개발 중이며, 이는 역사상 최초로 순 핵융합 에너지(즉, 투입된 에너지보다 더 많은 핵융합 에너지를 생산하는 "손익분기점" 달성)를 달성할 목표를 가지고 있습니다.
이 두 선도적인 조직의 파트너십은 세 가지 핵심 영역에 집중하여 핵융합 에너지의 실현을 가속화하고 있습니다.
- 플라즈마의 빠르고 정확한 미분 가능 시뮬레이션 생성: AI 기반 시뮬레이션으로 플라즈마 거동을 예측하고 최적화합니다.
- 핵융합 에너지 최대화를 위한 가장 효율적이고 견고한 경로 탐색: AI를 활용하여 최적의 운전 시나리오를 찾아냅니다.
- 새로운 실시간 제어 전략 발견을 위한 강화 학습 활용: AI 파일럿으로 플라즈마를 동적으로 제어합니다.
딥마인드의 독보적인 AI 전문성과 CFS의 최첨단 핵융합 하드웨어는 전 세계 연구 커뮤니티와 궁극적으로 인류 전체의 이익을 위해 핵융합 에너지의 근본적인 발견을 진전시킬 이상적인 조합이라 할 수 있습니다.
AI 기반 시뮬레이션의 혁명: TORAX로 플라즈마를 읽다
토카막의 성능을 최적화하기 위해서는 열, 전류, 그리고 물질이 플라즈마 코어를 통해 어떻게 흐르고 주변 시스템과 상호작용하는지 정확하게 시뮬레이션하는 것이 필수적입니다. 딥마인드는 작년에 오픈소스 플라즈마 시뮬레이터인 TORAX를 공개했습니다. JAX로 구축된 TORAX는 최적화 및 제어에 특화되어 있으며, CPU와 GPU 모두에서 원활하게 작동하고 AI 기반 모델과 손쉽게 통합되어 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다.
TORAX는 CFS 팀이 SPARC 가동 전에 수백만 번의 가상 실험을 수행하여 운전 계획을 테스트하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이는 귀중한 시간과 자원을 절약할 뿐만 아니라, 실제 데이터가 확보되면 계획을 신속하게 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. CFS의 물리 운영 선임 매니저 데본 바탈리아는 "TORAX는 SPARC 시뮬레이션 환경 설정 및 실행에 있어 엄청난 시간을 절약해 주었다"고 언급하며 그 가치를 강조했습니다. AI 기반 시뮬레이션은 핵융합 연구의 속도를 혁명적으로 변화시키고 있습니다.
최대 핵융합 에너지를 향한 AI의 지능적 탐색
토카막을 운전하는 것은 자기 코일 전류, 연료 주입, 가열 전력 등 수많은 조작 변수들을 섬세하게 조절해야 하는 복잡한 과정입니다. 사람의 손으로 최대 핵융합 에너지를 생산하면서도 운전 한계를 벗어나지 않는 최적의 설정을 찾는 것은 매우 비효율적일 수 있습니다.
여기서 AI의 진가가 발휘됩니다. TORAX와 강화 학습 또는 AlphaEvolve와 같은 진화적 탐색 접근 방식을 결합하면, AI 에이전트가 시뮬레이션에서 방대한 수의 잠재적 운전 시나리오를 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 순 핵융합 에너지를 생성하는 가장 효율적이고 견고한 경로를 신속하게 식별해냅니다. 이는 CFS가 가장 유망한 전략에 집중하도록 돕고, SPARC가 완전히 가동되기 전부터 성공 가능성을 높이는 데 기여합니다.
딥마인드와 CFS는 다양한 SPARC 시나리오를 조사하기 위한 인프라를 구축하고 있으며, 머신에 대한 정보가 많아질수록 제약 조건 하에서 핵융합 전력을 최대화하거나 견고성을 최적화하는 방안을 모색하고 있습니다. AI의 지능적인 탐색은 핵융합 발전의 청사진을 더욱 선명하게 그려나가고 있습니다.
실시간 플라즈마 제어: AI 파일럿, 미래 핵융합 발전소의 핵심
이전 연구에서 딥마인드는 강화 학습이 토카막의 자기 구성(magnetic configuration)을 제어할 수 있음을 입증했습니다. 이제 딥마인드와 CFS는 핵융합 출력 최대화나 SPARC의 열 부하 관리 등, 토카막 성능의 여러 측면을 동시에 최적화하는 방향으로 복잡성을 높이고 있습니다. 이는 플라즈마를 기계 한계에 더 가깝게 유지하면서도 높은 성능으로 운전할 수 있도록 합니다.
SPARC가 최대 전력으로 가동될 때, 엄청난 열이 작은 영역에 집중되는데, 이는 플라즈마와 가장 가까운 고체 재료를 보호하기 위해 신중하게 관리되어야 합니다. SPARC가 사용할 수 있는 한 가지 전략은 이 배기 에너지를 벽을 따라 자기적으로 스윕하여 분산시키는 것입니다.
협력의 초기 단계에서 딥마인드는 강화 학습 에이전트가 이 열을 효과적으로 분산시키기 위해 플라즈마를 동적으로 제어하는 방법을 연구하고 있습니다. 미래에는 AI가 여러 제약 조건과 목표의 균형을 맞추는 데 있어 엔지니어가 고안할 수 있는 것보다 훨씬 더 복잡한 적응형 전략을 학습할 수 있을 것입니다. 또한 강화 학습을 사용하여 특정 펄스에 대한 기존 제어 알고리즘을 신속하게 미세 조정할 수도 있습니다. 펄스 최적화와 최적 제어의 결합은 SPARC가 역사적인 목표를 더욱 빠르고 멀리 달성할 수 있도록 이끌 것입니다. 이것이 바로 핵융합 발전소의 AI 파일럿이 될 미래의 모습입니다.
AI와 핵융합, 지속 가능한 미래를 위한 연대
구글은 단순히 연구 협력을 넘어 CFS에 투자하며 과학 및 공학적 돌파구를 지원하고, 그들의 기술을 상업화로 이끄는 데 적극적으로 기여하고 있습니다. 이는 핵융합 에너지에 대한 구글의 강력한 의지를 보여줍니다.
앞으로 딥마인드의 비전은 SPARC 운영 최적화를 넘어섭니다. AI가 미래 핵융합 발전소의 핵심에 자리 잡을 지능적이고 적응형 시스템의 기반을 구축하는 것이 목표입니다. AI와 핵융합이라는 혁명적인 잠재력을 결합함으로써, 우리는 더욱 깨끗하고 지속 가능한 에너지 미래를 만들어가고 있습니다. 이 여정의 새로운 이정표가 세워질 때마다 더 많은 소식을 공유할 수 있기를 기대합니다.
참고기사: https://deepmind.google/discover/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/
AI information: https://alroetech.com/category/ai-information/