빌 게 이 츠 도 꽂혔다. 꿈의 에너지'에 7조 넘게 쏟아진 이유

디지털 휴 이 넘이 온다. AI가 바꾼 R&D 공식 기술 가속의 시대 AI가 수백 년 시행착오 극복 인간이 100년 간 꿈꿔온 '핵융합' 현실로 AI가 인공 태양 띄운다

 

마치 프로메테우스처럼

인류가 보유한 기술은 짧게 는 수십 년, 길게 는 수백 년에 걸친 시행착오를 거쳐 얻어낸 것이다. 인공지능(AI)은 과학자가 가설을 세우고 실험을 거쳐 결과를 얻어내는 지난 한 과정을 디지털 트 윈 에서 순식간에 압축할 수 있다. AI는 인간에게 새로운 불을 선사하는 현대 판 프로메테우스가 될 수 있을까. 이미지 생성 AI 미 드 저 니 에 '요술 램프를 문지르는 AI 로봇, 요술 램프의 뚜껑이 열리며 나오는 다양한 도구, 요술 램프를 보고 놀라워하는 사람들'과 같은 내용의 프 롬 프트를 입력했다. 

1968년 시베리아 노 보 시비 르스크 시(市)에서 열린 제 3차 핵 융합 에너지 회의(FEC). 옛 소련 과학자들이 핵융합 연구 장치 ‘T-3’를 통해 플라즈 마 온도를 섭씨 1000만 도까지 높였다고 발표했다. 태양에서 핵융합이 일어나는 조건에 가까웠다. “지구에 인공 태양을 만들어 에너지 문제를 해결할 수 있다”는 낙관론이 퍼졌다.

60 여 년이 흘렀다. 전 세계 과학자들이 매달렸음에도 핵융합은 공상 과학(SF)영화 속 소재로만 남았다. ‘죽기 전에 보고 싶은 과학적 진 보를 묻는 말에 망설임 없이 핵융합을 꼽은 영국의 천재 물리학자 스 티 븐 호 킹 도 루게릭병으로 세상을 떠났다. 핵융합은 기약이 없어 보였다.

이 와중에 인공지능(AI) 혁명이 일어났다. 발 빠른 과학자들이 AI를 첨단 기술 연구 개발(R&D)에 접목했다. 한국핵융합에너지연구원은 한국형 핵융합 장치 ‘KSTAR’를 AI가 관리하는 가상의 R&D 실험실인 ‘디지털 트 윈 으로 옮겼다.

권 재민 핵융합 연 통합 시뮬레이션 연구 부장은 “AI로 플라즈 마가 터지기 전에 예측하는 방법을 찾아내 디지털 트 윈 으로 구현했다”며 “AI에 실제 실험 장비를 제어하는 권한까지 부여할 계획”이라고 설명했다.

AI가 초고온·초고압이라는 극한 환경에서 벌어지는 핵융합 실험을 진두지휘하는 것은 의미하는 바가 크다. 짧게 는 수십 년 길게 는 수백 년이 필요한 시행착오(Trial&Error)의 반복을 극복할 수 있어 서다. 과학자가 가설을 세우고 실험하는 수십 년의 지난 한 과정을 가상현실 속 AI가 순식간에 압축 적으로 검증해내는 ‘기술 가속의 시대’가 본격화한 셈이다. 

 

 

대전 한국핵융합에너지연구

그리스 신화의 프로메테우스(Prometheus). 인간에게 불을 회 양 나무 가지에 감춰 전해준 거신(巨神)이다. ‘먼저를 뜻하는 접두사 ‘pro-’에 ‘생각하는 이를 뜻하는 명사 ‘metheus’가 합쳐져 ‘선지자(先知者)’를 의미한다. 인간은 불을 도구로 길들이며 문명을 건설했다. 그리고 오늘날 인간에게 영원히 꺼지지 않을 또 다른 불을 선물하는 ‘현대 판 프로메테우스’가 있다. 인공지능(AI)이다.

대전 한국핵융합에너지연구원. 제어실 화면에 ‘디(D)’ 모양 붉은 형체가 일렁였다. 한국형 핵융합 장치 ‘KSTAR’ 내부 섭씨 1억 도 플라즈 마 단면이다. 플라즈 마 입자는 ㎥당 1000경 개가 넘는다. 핵융합 연은 KSTAR를 디지털 트 윈 으로 복제했다. 슈퍼컴퓨터가 플라즈 마 입자 난류를 계산했다. AI는 디지털 트 윈 속 플라즈 마가 곧 터질 수 있다고 예측했다. 자기장에 변화를 줘 플라즈 마를 안정 시키는 법을 찾았다. 연구진은 다음번 실제 KSTAR 운행에 이를 적용했다. 권 재민 핵융합 연 통합시뮬레이션연구부장은 “AI가 핵융합에 필요한 1억 도 플라즈 마의 300초 유지 가능성을 크게 높인다”고 했다.

핵융합은 ‘꿈의 에너지’다. 태양이 빛을 내는 원리와 같은 핵융합을 활용하면 중수소 100㎏으로 석탄 300만t을 태운 것 같은 에너지를 낸다. 현재 가장 효율적인 에너지원인 원자력 발전과 비교해도 차이가 크다. 원자폭탄(핵분열)보다 수소폭탄(핵융합)이 100배 이상 강력한 것을 생각하면 이해하기 쉽다. 더욱이 핵융합은 방사성 물질도 배출하지 않는다. 지속 가능성 측면에서 훨씬 유리하다.

핵융합 원리가 발견된 건 100년이 넘는다. 하지만 실현 가능성은 불가능에 가까웠다. 1억 도 이상 초 고온 또는 대기압의 30억 배가 넘는 초 고압이 필요했기 때문이다. 이에 핵융합을 구현하기 위해선 초대형 설비와 막대한 자본이 요구됐다. 한국이 미국 유럽연합(EU) 등과 함께 프랑스에 건설 중인 국제핵융합실험로(ITER)는 축구장 60개 크기(약 60만㎡)다. 7조 원 이상 투자됐다.

AI의 출현은 핵융합 연구 개발(R&D)의 속도를 크게 높였다. 수많은 시행착오를 가상현실에서 반복해 최적 결과물을 찾기 때문이다. 이 경수 전 ITER 사무 차장은 “국제 과학계는 KSTAR가 개발한 AI를 ITER 제어에 활용할 계획”이라며 “막연했던 상상이 현실로 구체화하고 있다”고 말했다.

미국 국립 점화 시설(NIF)도 AI를 핵융합에 적용 중이다. NIF는 2009년 4조 6500억 원을 투자해 192개 초강력 레이저를 설치했다. 좁쌀 크기 수소 캡슐에 레이저를 집중해 원자폭탄을 터뜨리는 수준의 초 고압을 가한다. 단 한 개의 레이저 각도라도 미세하게 틀어지면 핵융합이 일어나지 않는다. 순간적으로 쓰는 전력은 500TW(테라 와트)다. 미국 전역 전력 소모 량 의 1000배 다. 레이저를 쏘는 실험 횟수는 1년에 10번 안팎에 불과하다.

이에 NIF는 50억 개가 넘는 레이저 내 폭 이미지를 AI에 학습 시켰다. 캡슐의 두께, 레이저 발사 각도를 바꿨다. 캡슐 불안전 성 계산 980억 개를 바탕으로 NIF는 2022년 12월 ‘순(純)에너지’ 생산에 처음으로 성공했다. 핵융합 연구 사상 최초로 투입 에너지보다 산출 에너지가 많아졌다. NIF는 실험 결과를 AI에 다시 학습 시켜 에너지 생산량을 늘린다.

핵융합은 AI를 활용한 과학 연구의 상징이다. 초 고온 초 고압 환경에서 간접 추론 방식을 활용해 실시간으로 결과물을 내기 때문이다. 신 기 욱 핵융합 연 박사는 “AI를 활용해 핵융합에 성공한다면 데이터 잡음이 적고 측정 및 계산이 쉬운 다른 과학 R&D에 적용할 수 있다”고 말했다. 가능성을 본 빅 테크(대형 정보 기술 기업)는 핵융합에 앞다퉈 투자하고 있다. 샘 올 트 먼(오픈AI), 빌 게 이 츠(마이크로 소 프트), 제 프 베 이 조 스(아마존) 등이 핵융합에 투자한 금액은 누적 62억 달러(약 7조 8000억 원)가 넘는다.