UNIST, 딥러닝 기반 AI 모델 'FPL-net' 개발
플라즈마 상태 빠르게 예측해도 오차 0.001%
핵융합 발전, 일명 '인공태양' 기술에서는 발전기 내부를 실제 태양과 같은 고온 플라즈마 상태로 유지해야 한다. 플라즈마는 물질이 음전하를 띤 전자와 양전하를 띤 이온 입자로 분리된 상태로, 이 상태에서 입자 간 충돌을 정확하게 예측하는 것이 안정적인 핵융합 반응을 유지하는 핵심 요소다.
플라즈마 상태는 수학적 모델로 나타내는데 그중 하나가 '포커-플랑크-란다우 방정식(FPL)'이다. 이 방정식'은 양과 음의 전하 입자 간 충돌, 즉 쿨롱 충돌을 예측한다. 원래 이 방정식을 풀기 위해서는 해답을 점진적으로 구해나가는 반복법이 쓰여 계산량이 많고 시간이 오래 걸린다.
연구진이 개발한 AI 모델은 기존에 쓰이는 반복법과 달리 한 번에 방정식의 해를 구할 수 있다.
연구진은 "다만 이번 연구는 전자 플라즈마에 한정돼, 응용을 위해서는 불순물이 포함된 다종입자들의 복잡한 플라즈마 환경으로 확장하는 연구가 필요하다"고 덧붙였다.
한편, 연구진은 이번에 개발한 AI 모델을 국제학술지인 '계산물리학저널(Journal of Computational Physics)'에 발표했다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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