지속 가능한 탄소 중립 에너지에 대한 관심이 커지면서 원자력 발전이 다시 주목받고 있다. 그러나 첨단 원자로를 설계하는 과정은 여전히 방대한 연산 능력이 요구되는 난제로 남아 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 원자력 공학 교수인 딘 프라이스(Dean Price)는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 공학 설계의 핵심 요소로 통합하고 있다.

기존의 원자로 설계 방식은 중성자와 열에너지가 원자로 내부에서 어떻게 상호작용하는지를 계산하는 복잡한 비선형 미분 방정식을 풀어야 한다. 이는 정확한 결과를 얻기 위해 막대한 슈퍼컴퓨팅 자원이 필요하다. 딘 프라이스(Dean Price)가 주목한 것은 다중물리 모델링(Multiphysics Modeling)이라는 병목 현상이다. 연구진은 머신러닝 모델에 방대한 데이터를 학습시켜 방정식 전체를 새로 풀지 않고도 원자로의 온도 분포나 핵분열 속도와 같은 거동을 예측하는 패턴을 찾아냈다.

이러한 접근 방식은 연산 부담을 크게 줄여주며, 기존 원전보다 안전하고 유연한 소형 모듈형 원자로 개발을 앞당길 잠재력을 지닌다. 딘 프라이스(Dean Price)는 AI가 기존의 엄격한 안전 절차를 대체하는 것이 아니라, 설계 과정을 보완하고 공학적 지식의 공백을 메우는 도구라고 강조한다. 데이터 과학과 전통적인 원자핵 물리학의 결합은 원자력 발전의 복잡한 역학을 더욱 빠르고 효율적인 공학적 과제로 전환하고 있다.

지속 가능한 탄소 중립 에너지에 대한 관심이 커지면서 원자력 발전이 다시 주목받고 있다. 그러나 첨단 원자로를 설계하는 과정은 여전히 방대한 연산 능력이 요구되는 난제로 남아 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 원자력 공학 교수인 딘 프라이스(Dean Price)는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 공학 설계의 핵심 요소로 통합하고 있다.

기존의 원자로 설계 방식은 중성자와 열에너지가 원자로 내부에서 어떻게 상호작용하는지를 계산하는 복잡한 비선형 미분 방정식을 풀어야 한다. 이는 정확한 결과를 얻기 위해 막대한 슈퍼컴퓨팅 자원이 필요하다. 딘 프라이스(Dean Price)가 주목한 것은 다중물리 모델링(Multiphysics Modeling)이라는 병목 현상이다. 연구진은 머신러닝 모델에 방대한 데이터를 학습시켜 방정식 전체를 새로 풀지 않고도 원자로의 온도 분포나 핵분열 속도와 같은 거동을 예측하는 패턴을 찾아냈다.

이러한 접근 방식은 연산 부담을 크게 줄여주며, 기존 원전보다 안전하고 유연한 소형 모듈형 원자로 개발을 앞당길 잠재력을 지닌다. 딘 프라이스(Dean Price)는 AI가 기존의 엄격한 안전 절차를 대체하는 것이 아니라, 설계 과정을 보완하고 공학적 지식의 공백을 메우는 도구라고 강조한다. 데이터 과학과 전통적인 원자핵 물리학의 결합은 원자력 발전의 복잡한 역학을 더욱 빠르고 효율적인 공학적 과제로 전환하고 있다.