AI와 원자력(인공지능총서)

기후 변화와 에너지 안보라는 거대한 파도 앞에, 안정적이고 깨끗한 에너지 공급원이 절실하다. 원자력, 어떻게 더 안전하고 경제적으로 만들 수 있을까? 해답을 AI에서 찾는다. 원자로의 이상 징후 예측부터 지능형 영상 감시, 가상 원전을 통한 운영 최적화, 거대 언어 모델을 활용한 기술 문서 분석과 자율 운전에 이르기까지, AI가 원자력 산업의 패러다임을 바꾸는 구체적인 사례들을 담았다.

[목 차]

01 차세대 원자로와 AI의 필요성

02 원자로 유지 보수를 위한 데이터 예측

03 원자로 감시를 위한 영상 AI

04 AI를 활용한 원자력 시뮬레이션의 가속화

05 가상 원전과 AI

06 원자력 분야를 위한 거대 언어 모델

07 AI를 활용한 원자력 연구 개발과 규제 혁신

08 원자로 운영을 위한 문서 관리와 AI

09 원자로 제어를 위한 지능형 에이전트

10 AI, 원자력의 미래를 완성하다

[본 문]

소형 모듈 원자로(SMR)를 포함한 차세대 원자로가 핵심 해결책으로 떠오른다. 소형 모듈 원자로는 소규모 부지에 건설 가능하고 24시간 안정적인 무탄소 전력을 공급할 수 있어, AI 데이터 센터에 최적화된 에너지원으로 부상하고 있다. 즉 AI는 원자력의 안전과 경제성을 높이는 핵심 도구이며, 동시에 원자력은 AI 혁명을 지속 가능하게 만드는 핵심 기반 시설이 되는 것이다.

－01_“차세대 원자로와 AI의 필요성” 중에서

전통적 시뮬레이션의 근본적인 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반의 ‘대리 모델(Surrogate Model)’이다. 대리 모델은 이름 그대로, 복잡하고 시간이 오래 걸리는 물리 시뮬레이션을 ‘대신’하여 빠르고 정확하게 결과를 예측하는 AI 모델이다. 이는 마치 어려운 수학 문제를 매번 처음부터 푸는 대신, 수많은 문제와 정답을 학습한 뒤 새로운 문제를 보자마자 직관적으로 답을 찾아내는 인공지능과 같다.

－04_“AI를 활용한 원자력 시뮬레이션의 가속화” 중에서

전통적인 머신러닝과 딥러닝 모델은 특정 목적을 위해 훈련된 ‘전문가’와 같다. 예를 들어, 2장에서 소개된 예측 정비 모델은 진동이나 온도와 같은 특정 수치 데이터를 입력받아 고장 확률이라는 특정 결과를 출력하도록 훈련된다. 이미지 속에서 균열을 찾아내는 모델 역시 균열 이미지 데이터에 특화되어 있다. 이러한 모델들은 주어진 임무는 매우 잘 수행하지만, 학습된 영역을 벗어난 다른 종류의 문제는 해결할 수 없다. 즉 각기 다른 문제를 풀기 위해서는 매번 새로운 모델을 처음부터 개발하고 학습시켜야 하는 한계가 있었다.

－06_“원자력 분야를 위한 거대 언어 모델” 중에서