‘알파고’ 만든 구글, 다음 걸음은 ‘인공태양’ 작성일 08-13 18 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">독일 킬(Kiel) ‘제7회 ICDDPS’ 현장 취재 <br>조나단 시트린 구글 딥마인드 연구원, ‘TORAX’ 기술 연구 현황 공개 <br>JAX기반 AI모델로 플라즈마 변화 시뮬레이션… 핵심은 ‘물리학습모델’ 개선</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BI3AzQhDCz"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8cdd6d0c0e7b232f98f8f2514c769d277b89880ca98283a791c8c2805041a0d5" data-idxno="254990" data-type="photo" dmcf-pid="bC0cqxlwl7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="알파고와 알파폴드로 세상을 놀라게 한 구글 딥마인드가 이번에는 핵융합을 필두로 에너지 분야 혁신에 나선다. '시사위크'는 독일 킬(Kiel)에서 개최된 국제 컨퍼런스 현장을 방문, 구글의 AI기반 핵융합 혁신 기술에 대한 이야기를 들어봤다. / 생성형 AI로 제작한 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174821034koxn.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="QWr9C5e4Tn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174821034koxn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 알파고와 알파폴드로 세상을 놀라게 한 구글 딥마인드가 이번에는 핵융합을 필두로 에너지 분야 혁신에 나선다. '시사위크'는 독일 킬(Kiel)에서 개최된 국제 컨퍼런스 현장을 방문, 구글의 AI기반 핵융합 혁신 기술에 대한 이야기를 들어봤다. / 생성형 AI로 제작한 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9986c2ed6f6a8b92a00161d7653b13d27623657e9b1c8f357a71026bd74cb75c" dmcf-pid="KhpkBMSryu" dmcf-ptype="general"><strong>시사위크|독일 킬(Kiel)=박설민 기자</strong> 여러 빅테크 기업들이 있지만 '구글'은 항상 기술 혁신의 중심에 있는 곳이었다. 특히 '인공지능(AI)' 분야에 있어 전 세계를 놀라게 했다. 2016년 바둑을 정복한 '알파고(AlphaGo)'부터 2024년 노벨화학상을 수상한 단백질구조 예측 AI '알파폴드(AlphaFold)'의 이야기는 이제 누구나 아는 AI계의 기념비가 됐다.</p> <div contents-hash="2a981e637f12b66e1edc5b698331bd3b2979f0c2080420f6ffc10d6f251a1ee2" dmcf-pid="9lUEbRvmWU" dmcf-ptype="general"> 이때 구글이 세상을 다시 한번 놀라게 할 준비를 하고 있는 것으로 보인다. 이번에는 '에너지 혁신' 분야다. 바로 '인공태양'을 현실화하는 '핵융합' 분야에서 말이다. '시사위크'는 독일 킬(Kiel)에서 개최된 국제 컨퍼런스 현장을 방문, 구글의 AI기반 핵융합 혁신 기술에 대한 이야기를 들어봤다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="be1880240fa1b7997611c442927eb675dab860d9801643be2f2599d2998078c2" data-idxno="254991" data-type="photo" dmcf-pid="2SuDKeTsSp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 7일 독일 킬(Kiel)대학교에서 개최된 '제7회 데이터 기반 플라즈마 과학 국제 컨퍼런스(7th International Conference on Data-Driven Plasma Science)' 현장. / 사진=박설민 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174822311obbo.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="uc0AzQhDWK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174822311obbo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 7일 독일 킬(Kiel)대학교에서 개최된 '제7회 데이터 기반 플라즈마 과학 국제 컨퍼런스(7th International Conference on Data-Driven Plasma Science)' 현장. / 사진=박설민 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="421ed8e41dbcdffd313c34ea5c0216e0bdea3fa6746ebae99491d9df33efce05" dmcf-pid="Vv7w9dyOT0" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 핵융합의 핵심, '플라즈마'의 변덕을 찾는 AI</strong></p> <p contents-hash="af5b1953c05ea2b4d169dc459422934f4cad29bfcb6ff700c13068d1bd52f721" dmcf-pid="fTzr2JWIh3" dmcf-ptype="general">오전 9시, 유럽의 뜨거운 햇볕이 비치는 이른 시간부터 작은 강당에는 수많은 사람들이 들어찼다. 에어컨도 작동하지 않는 이곳을 가득 메운 사람들은 모두 북미, 유럽, 아시아 각국에서 방문한 과학자들이었다. 이들은 강당 앞 한 사람의 연구 발표에 집중하고 있었다.</p> <p contents-hash="6092974343c70d95f855f0145231efe9ba0793c5e60458ca14c6728e70bd06d5" dmcf-pid="4yqmViYCCF" dmcf-ptype="general">이곳은 지난 7일 독일 킬(Kiel)대학교에서 개최된 '제7회 데이터 기반 플라즈마 과학 국제 컨퍼런스(7th International Conference on Data-Driven Plasma Science)' 현장이다. 세계 각국의 핵융합·플라즈마·반도체 공정 분야 전문가들이 모여 그간 진행한 각자의 연구 현황을 공유하고 의견을 주고 받는 자리였다.</p> <div contents-hash="cc19850b1b7a18e46af51d924351fdc3cd7ab0acfb35d3ad816b830e77faa7b4" dmcf-pid="8WBsfnGhvt" dmcf-ptype="general"> 컨퍼런스 마지막 날, 사람들의 이목이 집중된 이 발표는 '구글 딥마인드(Google DeepMind)' 소속 과학자 조나단 시트린(Jonathan Citrin) 연구원이었다. '알파고'와 '알파폴드'로 대중들에게 구글의 'AI연구소'로 익숙한 구글 딥마인드가 핵융합·플라즈마 분야 연구 성과를 발표한다는 것은 생소한 일이었다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="21db8c35efc776ab20eeff338dc7458b353112b8c1f669d2f6dc1bf54dfe4a34" data-idxno="254993" data-type="photo" dmcf-pid="6YbO4LHlW1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="제7회 데이터 기반 플라즈마 과학 국제 컨퍼런스(7th International Conference on Data-Driven Plasma Science)'가 개최된 독일 킬(Kiel)대학교의 모습. / 사진=박설민 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174823581yney.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="7OfSxjtWCb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174823581yney.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 제7회 데이터 기반 플라즈마 과학 국제 컨퍼런스(7th International Conference on Data-Driven Plasma Science)'가 개최된 독일 킬(Kiel)대학교의 모습. / 사진=박설민 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="42bcea449f1518f9c7e751104260cdf26ea8f7b1dbb9acdcfc815ebdd984406f" dmcf-pid="PGKI8oXSy5" dmcf-ptype="general">이날 조나단 시트린 연구원의 발표 주제는 'AI를 활용한 핵융합로 내부 플라즈마 시뮬레이션' 기술이었다. 일명 '토락스(TORAX)'라 불리는 이 기술은 구글 딥마인드가 자체적으로 고안한 AI알고리즘을 활용, 핵융합로 내부의 '토카막(Tokamak)'에서 발생하는 플라즈마의 온도와 밀도, 입자 이동, 전류 변화 등을 컴퓨터상에서 빠르게 예측하는 시뮬레이션 기술이다.</p> <p contents-hash="74d678a3e08de64c1870e26a41a076a3daa70df17eb7fe962530c7e31a5c89ff" dmcf-pid="QolQYuaeyZ" dmcf-ptype="general">토카막은 인공 핵융합 반응을 일으키는 도넛 모양 실험 장치다. 토카막 내부에서는 수소 기체를 1억℃ 안팎의 초고온으로 가열, 전자와 원자핵이 분리된 '플라즈마(Plasma)' 상태를 만든다. 이 플라즈마를 강력한 자기장으로 가둬 토카막 내부에서 핵융합을 하는 것이 바로 인공태양의 원리다.</p> <p contents-hash="9974621117a00392732306465efb9aef8b24a28b3d0e08e84d32911ff1b54e4c" dmcf-pid="xgSxG7NdCX" dmcf-ptype="general">하지만 플라즈마를 제어하는 것은 쉽지 않다. 매우 불안정한 상태인 플라즈마는 내부에서 끊임없이 난류와 각종 불안정성을 발생시킨다. 때문에 플라즈마의 현재 흐름과 변동성을 빠르게 분석·예측할 수 있는 기술이 핵융합의 핵심 과제다. 이를 해결할 수 있는 방안으로 구글 딥마인드가 제시한 것이 바로 TORAX다.</p> <div contents-hash="f9e30373a21ed11004c3df0ffdea2a6d6cc14805fe74c95a2516de19ba8b0cec" dmcf-pid="yF6yek0HSH" dmcf-ptype="general"> 조나단 시트린 연구원은 "미래 핵융합 상용화 발전소에서는 안정적이고 효율적인 플라즈마 제어를 위해 정확하고 빠른 시뮬레이션 환경이 필요하다"며 "TORAX는 토카막 운영을 가속화하고 시뮬레이션과 실제 현상 간 격차를 줄여 핵융합 상용화를 촉진하는 기반 생태계 역할을 하게 될 것"이라고 말했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67d6f55a3f06176163002b165c9e8eecd4078e6bce401cc8dfdc3c81830ffb07" data-idxno="254994" data-type="photo" dmcf-pid="W3PWdEpXlG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="'구글 딥마인드(Google DeepMind)' 소속 과학자 조나단 시트린(Jonathan Citrin) 연구원은 'AI를 활용한 핵융합로 내부 플라즈마 시뮬레이션' 기술 '토락스(TORAX)'의 연구 성과에 대해 발표했다. / 사진=박설민 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174824849rbaz.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="zjO4v3nQWB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174824849rbaz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> '구글 딥마인드(Google DeepMind)' 소속 과학자 조나단 시트린(Jonathan Citrin) 연구원은 'AI를 활용한 핵융합로 내부 플라즈마 시뮬레이션' 기술 '토락스(TORAX)'의 연구 성과에 대해 발표했다. / 사진=박설민 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="16fba131ebff55f5c6c45431298d76409cac8f1d3548ea3838d310671c05e227" dmcf-pid="Y0QYJDUZhY" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 핵융합 경쟁력 높이는 '구글', 핵심은 '물리모델'의 진화</strong></p> <p contents-hash="03e05b729b7e40153efa17bdd3a9eeb969119cbea5738ff00e0e87a16848370c" dmcf-pid="GpxGiwu5CW" dmcf-ptype="general">그렇다면 구글 딥마인드의 AI는 어떤 방식으로 난해한 플라즈마의 변동성을 시뮬레이션할 수 있을까. 조나단 시트린 연구원은 TORAX에 적용된 'JAX'가 핵심이라고 설명했다. JAX는 구글 딥마인드가 개발한 파이썬(Python) 기반 소프트웨어 라이브러리다. 머신러닝, 물리 시뮬레이션과 같은 대규모 수치 계산에 사용된다.</p> <p contents-hash="2497fd8f30a827c026c2a727be9a9a712f73b8c290f1b1fad6fa58119b57bc6d" dmcf-pid="HUMHnr71Ty" dmcf-ptype="general">조나단 시트린 연구원을 필두로 한 구글 딥마인드 연구팀은 JAX 라이브러리 이용, TORAX를 지난해 제작했다. 그래픽처리장치(GPU)와 AI전용칩 텐서처리장치(TPU)의 연산 능력을 기반으로 자동미분 기능과 민감한 물리 시뮬레이션을 가능케 했다.</p> <p contents-hash="ad8ce686b8d2392091cf04c381e65f6732f3b628e8703dbe8a09c50d5ec33239" dmcf-pid="XuRXLmztTT" dmcf-ptype="general">그 결과, TORAX는 핵융합로의 가열출력과 연료 공급 등 운전조건에 따라 변화하는 플라즈마를 시뮬레이션하는데 성공했다. 특히 입력조건의 작은 변화가 플라즈마 상태에 어떤 영향을 미치는지도 자동 계산할 수 있는 것이 특징이다. 이를 통해 핵융합로 가동 시나리오 가운데 최적의 조건을 찾을 수 있다는 게 조나단 시트린 연구원의 설명이다.</p> <div contents-hash="f815248a40d8241b42846b67c002c3b87c142913ec8f60c5f90cbdafb39453ba" dmcf-pid="Z7eZosqFyv" dmcf-ptype="general"> 컨퍼런스 발표에서 조나단 시크린 연구원은 TORAX로 토카막 내부 가상 플라즈마 시뮬레이션을 가동한 데이터도 공개했다. 공개된 데이터 시뮬레이션에서는 시점 7.7초, 가열 출력 14MW라고 묘사됐다. 쉽게 말해 핵융합로 가동 7.7초의 시점에서 플라즈마 내부 온도 분포를 TORAX가 시뮬레이션했다는 의미다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="abd8bda25527a330de0715d8b7703547ec2b98f0550fefd2b650e15485647208" data-idxno="254995" data-type="photo" dmcf-pid="5zd5gOB3yS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글은 실제 핵융합 발전에 막대한 투자를 진행 중이다. 지난해 6월에는 '커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)'와 200MW 규모의 핵융합 에너지 전력 구매 계약을 체결했다. CFS는 미국의 핵융합 스핀오프 기업이다. 오는 2030년 자사의 첫 상업용 핵융합 발전소인 '아크(ARC)'를 가동할 예정이다. / 사진=구글 딥마인드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174826152ymcf.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="qnHnF2waTq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/552791-TBIsO8N/20260813174826152ymcf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글은 실제 핵융합 발전에 막대한 투자를 진행 중이다. 지난해 6월에는 '커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)'와 200MW 규모의 핵융합 에너지 전력 구매 계약을 체결했다. CFS는 미국의 핵융합 스핀오프 기업이다. 오는 2030년 자사의 첫 상업용 핵융합 발전소인 '아크(ARC)'를 가동할 예정이다. / 사진=구글 딥마인드 </figcaption> </figure> <p contents-hash="33736873f7d04b430b0bd7781918c99d9d2a6233fe38b67fee1e63214ec5f3f3" dmcf-pid="1qJ1aIb0Tl" dmcf-ptype="general">이 같은 기술들을 기반, 구글은 실제 핵융합 발전에 막대한 투자를 진행 중이다. 지난해 6월에는 '커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)'와 200MW 규모의 핵융합 에너지 전력 구매 계약을 체결했다. CFS는 미국의 핵융합 스핀오프 기업이다. 오는 2030년 자사의 첫 상업용 핵융합 발전소인 '아크(ARC)'를 가동할 예정이다. CFS는 핵융합으로 생산되는 전력을 구글에 공급할 예정이다. 총 계약 규모는 10억달러(약 1조4,203억원)규모다.</p> <p contents-hash="ececf854576b3aeb9d964d8ad5d9a66010a17ab709d07de09d70541faf41c500" dmcf-pid="tBitNCKpWh" dmcf-ptype="general">물론 TORAX를 이용한 구글의 '인공태양' 프로젝트는 완전한 성공까지 갈 길이 아직 멀다. 조나단 시트린 연구원 역시 이에 대한 3가지 방향의 로드맵을 제시했다. 세부적으로는 △물리 모델의 고도화 △실제 핵융합 장치를 이용한 검증 △실제 운전·제어 분야 적용이다.</p> <p contents-hash="07014a5af5de92535fba4130df8cc036f4c7aceb0ee37468ae8758f31f36e50e" dmcf-pid="FbnFjh9UhC" dmcf-ptype="general">특히 중요한 것은 '물리모델의 고도화' 부분이다. 실제 토카막 내부에서는 현재 AI가 학습한 데이터를 아득히 뛰어넘는 변수들이 존재한다. 따라서 TORAX에 다중 이온·불순물 수송과 연료 주입·재순환, 자기장 평형 등 수많은 '물리 변수 인자'를 해석할 수 있는 데이터 시뮬레이션 기술 개발이 필요하다.</p> <p contents-hash="b186d2ad55c3ffdf56f55e0e8a870b5469da316ab3655817581015134ed15d76" dmcf-pid="3KL3Al2uWI" dmcf-ptype="general">AI전문 연구기관인 구글 딥마인드가 '핵융합' 전문가인 조나단 시크린 연구원을 섭외한 것도 이 물리모델 고도화 때문이다. 실제로 그는 네덜란드 '기초에너지연구소(DIFFER)'에서 핵융합로 토카막 내부의 플라즈마 난류, 열·입자 수송 등을 연구한 핵융합 전문가다. 최근에는 머신러닝을 접목한 핵융합 시뮬레이션 및 제어 기술을 연구하고 있다.</p> <p contents-hash="8941afbd4b6180a13f175883a3901a7fabc7f5cb1b9032b8193c685ca57dbef6" dmcf-pid="0yqmViYCCO" dmcf-ptype="general">조나단 시트린 연구원은 "현재 TORAX의 개발 과정은 반복적으로 발전하는 순환구조"라며 "시간이 지날수록 물리모델이 개선돼 더 높은 정확도로 플라즈마 변화를 측정, 실제 핵융합로 운전에 활용할 수 있게 될 것"이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사위크, 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '17살 안세영 우승 생생한데'…코리아 마스터즈, 20년 만에 폐지 확정→"내년부터 코리아 오픈 하나만 열린다" [오피셜] 08-13 다음 중동 잡은 네이버, 전력난에 바다로…육해 넘나드는 AI 영토 확장 08-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
