KAIST 원자력양자공학과

게시판

  • HOME
  • 게시판
  • 하이라이트

하이라이트

NQE
조회 수 10914 댓글 0
Extra Form
2016년 3월 9일 이세돌9단과 알파고의 첫번째 대국이 끝났습니다.
많은 사람들이 이세돌9단의 승리를 예측하였지만, 인간에 속한 한 사람으로서 아쉽게도 첫 번째 대국은 알파고가 승리를 하였네요.
도대체 알파고와 핵융합이 무슨 관계를 가지기에 제가 이 뉴스에 관심을 가질까요?
단순한 공학자 또는 과학자의 호기심으로 관심을 가지고 있는 것을 넘어
사실 핵융합연구에도 알파고가 가지고 있는 것과 비슷한 ‘인공지능’ 알고리즘이 사용되기 때문입니다.

먼저 ‘인공지능’에 대해 잠시 생각을 해 보는 시간을 가지지요.
인공지능은 말 그대로 인간의 지능 또는 사고체계를 기계가 할 수 있도록 하는 것입니다.
우리 사람이 지능을 쌓는 방법은 직접 또는 간접경험입니다.
본인이 직접 불을 만져보아서 뜨겁다는 것을 알게되거나,
또는 불을 만지면 뜨겁다고 누군가가 얘기해 주어서 알게 되는거죠.
이 모든 것을 우리는 그냥 단순히 ‘경험’에 의해 지능을 쌓아간다고 생각할 수 있습니다.

이렇게 ‘경험’을 바탕으로 기계가 지능을 쌓아갈 수 있도록 프로그램 하는 것이 인공지능의 기본 개념이라고 할 수 있습니다.
그래서, '알파고가 프로 기사들의 기보를 100만여개 학습하였다’등의 표현이 등장합니다.
그럼, ‘학습되지 않은 기보’에 대해서는 알파고가 어떻게 대처를 하나요? 라는 질문이 나올 수 있겠지요.
사실 이 부분 때문에 많은 사람들이 이세돌9단의 승리를 점치기도 하였습니다.
즉, "이세돌9단이 인간이 가지고 있는 ‘창의성’을 이용하여 알파고가 학습하지 않은 기보를 사용한다면 이길 수 있을 것이다"라고 말입니다.

인공지능의 능력은 크게 두 가지로 구별해 볼 수 있습니다.
먼저는 하드웨어 성능입니다. 이는 얼마나 많은 학습을 빠른 시간 내에 숙지하고 기억하고 있냐와 연관이 됩니다.
빠른 시간내에 경험을 하기 위해 좋은 성능의 컴퓨터(슈퍼컴퓨터 급)가 필요하고,
많은 것을 기억하기 위해 충분한 메모리 공간이 필요하겠지요.
두 번째로는 인공지능 알고리즘의 성능입니다.
이는 경험해 보지 않은 것을 과거 경험을 바탕으로 어떻게 대처하고 판단할 것인가의 능력과 연관이 됩니다.
이 부분이 인간이 가지고 있는 창의력 또는 상상력과 연관이 되겠지요.
일반적으로 누구 누구는 머리가 좋다고 하는 것과 비슷합니다.
즉, 빨리 배운다, 기억력이 좋다 (하드웨어), 그리고 창의/추론/응용/논리력(알고리즘)이 좋다고 말하는 것과 같은거지요.

오늘 경기에서는 알파고가 이겼습니다.
알파고의 하드웨어(학습력, 기억력) 또는 알고리즘(창의/추론/응용/논리력) 성능이 뛰어나서인지,
아니면 이세돌9단이 실수를 해서 인지는 조금 더 두고 봐야겠지요.
아직은 이세돌9단이 실수를 했다고 믿고 싶기는 하네요.

아.. 서두가 길었습니다.
이제 핵융합과 인공지능의 관계에 말씀해 드릴께요.
핵융합 실험을 하면 30-40초 정도의 플라즈마 운전 시간동안 대략 수십 Gigabyte 급의 어머 어머한 용량의 데이터가 생성됩니다.
이러한 실험이 하루에도 20-30번씩 진행됩니다.
이렇게 많은 양의 데이터를 인간이 직접 처리하기에는 거의 불가능한 수준입니다.
그런데, 컴퓨터는 이런 부분에 탁월한 능력을 가지고 있습니다.

우리가 인공지능 컴퓨터에게 핵융합 데이터를 충분히 ‘경험’하게 해 준다면,
컴퓨터는 스스로 알아서 실시간으로 대처 할 수 있는 능력을 가질 수 있을 겁니다.
예를들면, 핵융합 실험 중에 데이터를 보고 인공지능이 현재 플라즈마 위치, 모양을 얘기해 주고,
또는 자기장의 구조까지도 얘기해 줄 수 있는거지요.
그럼, 인간이 이것을 보고 대처를 할 수도 있고, 아니면 한 걸음 더 나아가
이런 이런 상황에서는 이렇게 대처를 해야한다고 인공지능에게 학습을 시켜놓는다면
인공지능이 스스로 플라즈마를 운전하게 되는거지요.
핵융합에너지가 가장 효율적으로 생산될 수 있도록 말입니다.

그럼... 인공지능으로 핵융합에너지 생산하도록 하면 되는데, 왜 아직까지 핵융합 발전소는 없지요? 라는 질문을 하신는 분들도 계실겁니다.
그건 아직 ‘경험’이 없어서입니다.
앞서 말씀드린것 처럼, 기본적으로 인공지능은 과거 데이터를 바탕으로 ‘경험’을 해야합니다.
그런데, 우리는 아직 핵융합을 통한 효율적 에너지를 생산한 데이터를 가지고 있지 않습니다.
따라서, 인공지능이 경험할 수 있는 데이터가 없는거지요.
핵융합 관련 수 많은 연구원분들이 이러한 데이터를 만들어 내기 위해 실험 연구를 진행하고 계시지요.

물론, 이론적으로는 ‘경험’치가 없이도 인공지능으로 핵융합발전소를 지을 수 있는 방법이 있긴합니다.
그건, 바로 단순한 경험을 물리학을 바탕으로 한 경험으로 바꾸어 주면됩니다.
예를들면, 우리는 2층 높이에서 공을 떨어뜨리면 몇 초 후에 바닥에 떨어질지 알 수 있습니다.
이는 경험을 해 보았기 때문에 알 수도 있겠지만, 이를 설명할 수 있는 물리 이론이 있기 때문입니다.
그 이론을 바탕으로 예측을 하는 것이지요.
우리에게 만약 효율적으로 핵융합발전을 할 수 있도록 하는 어떤 이론이 있다면,
그 이론이 인공지능에게 바로 경험으로 다가가게 되고, 이를 바탕으로 핵융합발전을 하면 되겠지요.
그래서, 핵융합 연구원분들 중에 이러한 이론을 찾기 위해 연구를 진행하는 분도 계십니다.

핵융합과 인공지능...
이제 그 연관성을 조금 아시겠어요?
현존하는 원자력발전소와 함께 인공지능이 핵융합발전소를 돌리면서 우리 지구에 전기를 공급해 주는 그 미래가 다가오길 기대해봅니다.

-2016년 3월 9일 알파고의 승리에 여러 생각을 하고 있는 김영철-
 
 

 

?

List of Articles
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 KAIST 원자력 및 양자공학과, 2019 Distinghished Lecture Series 개최 … Prof. Gary Was (University of Michigan) 강연 file NQE 2019.11.06 162
공지 "탈원전·입시제도 개편, 빈대 잡으려 집 태우는 꼴" - KAIST 원자력 및 양자공학과 장순흥 명예교수 NQE 2019.11.01 226
공지 [이달의 연구성과] Evolution of magnetic Kubo number of stochastic magnetic fields during the edge pedestal collapse simulation - 김영철 교수 file NQE 2019.10.08 669
공지 [이달의 연구성과] Backprojection Filtration Image Reconstruction Approach for Reducing High-Density Object Artifacts in Digital Breast Tomosynthesis - 조승룡 교수 file NQE 2019.10.08 589
공지 [이달의 연구성과] Emergence of New Density–Strength Scaling Law in 3D Hollow Ceramic Nanoarchitectures - 장동찬 교수 file NQE 2019.10.08 545
공지 KAIST 원자력및양자공학과 최원호 교수, 한국진공학회 플라즈마 학술상 수상 file NQE 2019.08.24 1371
공지 KAIST 원자력 및 양자공학과 조성오 교수 , 2018년 KAIST 대표 R&D 연구성과 10선 선정 file NQE 2019.04.23 3672
공지 하재민 박사과정 (최성민 교수 연구실) Nano Letters에 속표지 논문 게제 file NQE 2019.04.23 3543
263 학부생 유지현 군, 교과부 장관상 수상(2010.6.4) 관리자 2010.06.17 11309
262 자율운전 소형원자로 연구센터 file NQE 2017.02.01 11290
261 [인터뷰] 37년 만에 고리 원전 1호기 '영구 정지' 첫 권고 결정, 앞으로 해결 과제는?-한동대 장순흥 총장 (前 카이스트 부총장/핵공학 전문가) 관리자 2015.06.15 11237
260 [한국경제] 메디컬 코리아 2015, 의료강국 대한민국의 창조적 혁신을 이끈다. file 관리자 2015.04.06 11215
259 차한림 박사과정 학생(방사화학 및 레이저 분광 연구실, 윤종일 교수)의 연구 논문, “Advances in Engineering”의 주요 연구 성과로 보고 file NQE 2018.06.21 11194
258 박상후 연구교수, 플라즈마물리학 신진과학자상 수상 file NQE 2018.05.09 11169
257 춘계의학물리학술대회 우수논문발표상 (석사 유보열) 관리자 2011.04.29 11094
256 조승룡 교수, One of PMB(Physics in Medicine & Biology)'s top 25 referees in 2013으로 선정 관리자 2014.09.16 11042
255 임만성 교수, International Conference on the Management of Spent Fuel from Nuclear Power Reactors 참석 관리자 2015.06.22 11023
254 [뉴스] 노희천 교수- 한전 석좌교수로 임용 file 관리자 2015.02.16 11017
253 2010 KAIST 기술혁신포상 표창-노희천 교수님(2010.12) 관리자 2011.01.04 11008
252 조성오 교수님 연구결과 언론보도 관리자 2007.05.04 10955
251 [기사] KAIST 미래전략대학원, 23일 '국가미래전략 정기토론' 개최 관리자 2015.01.30 10950
250 장순흥교수 "멀리서 찾지 말자…현재·이곳 문제부터 해결해야" 관리자 2014.01.13 10935
» [김영철교수] 핵융합과 인공지능 NQE 2016.03.10 10914
248 장창희 교수님-우수논문상 수상 관리자 2010.02.01 10906
247 [신문기사] 미니원전시대…고속로 한 번 넣은 선박 30년 넘게 운항 가능 file 관리자 2012.02.28 10874
246 [출간] 강정민 교수님의 "Assessment of the Nuclear Programs of Iran and North Korea " 관리자 2013.04.23 10801
245 [수상] 강현국 교수- 국제협력부분 수상(2015.2.16) 관리자 2015.02.05 10784
244 [수상] 박사과정 최수용, International Electric Vehicle Technology Conference(EVTeC 2014)에서 Outstanding Presentation Award 수상 관리자 2014.07.28 10755
Board Pagination Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 16 Next
/ 16