AI Successfully Predicts Nuclear Fusion Ignition at NIF, Boosting Research Efficiency

로렌스 리버모어 국립연구소(Livermore National Laboratory)의 과학자들이 인공지능(AI)을 활용해 핵융합 실험의 성공 가능성을 정확히 예측하는 데 성공했다. 과학저널 ‘사이언스’에 발표된 연구에 따르면, 국립융합설비(NIF)에서 2022년 수행한 핵융합 실험의 결과를 AI 모델이 74%의 확률로 정확히 예측했다. 기존의 고성능 컴퓨터 시뮬레이션보다 더 많은 변수를 고려해 보다 정밀한 예측이 가능했으며, 실험 설계의 성공 가능성을 사전에 평가할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 이번 AI 모델은 NIF의 과거 실험 데이터, 고정밀 물리 시뮬레이션, 전문가 지식을 종합해 구축됐으며, 초거대 규모의 연산(3000만 CPU시간 이상)을 통해 핵융합 폭발 과정에서 발생할 수 있는 다양한 실패 원인을 분석했다. 연구팀은 모델의 정확도를 50%에서 70%로 끌어올리는 데 성공했고, 실제 실험 결과와 잘 부합했다. 핵융합은 수소 동위원소를 합쳐 거대한 에너지를 내는 기술로, 기존 원자력 발전(분열)보다 에너지 효율이 높고 방사성 폐기물이 거의 없어 지속 가능한 에너지의 희망으로 여겨진다. 그러나 여전히 상용화는 멀다. NIF는 연간 수십 번의 시도만 가능할 뿐이며, 실험은 막대한 비용이 든다. 연구진은 AI가 현실 세계의 불완전함(장비 오류, 설계 문제, 자연의 예측 불가 변수 등)을 반영해 실제 실험 상황을 더 잘 반영할 수 있다고 평가했다. 과학자들은 "지난해 1메가줄의 에너지 출력을 달성한 것은 단지 10킬로줄이었던 시절과 비교해 거대한 진전"이라며, 실패도 연구의 필수적 과정이라고 강조했다. 이 AI 기술은 핵융합 상용화의 중요한 기반을 마련하고 있다.