Autonomous design engine for fuel cycle processes via active learning and multi-solution inverse design
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065562
교육부
한국연구재단
경상국립대학교
이현정
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
경상남도 진주시
원자력 > 핵융합 > 연료주기기술
... '핵융합 연료주기 공정'의 설계 난제를 극복하는 것임. 이를 위해 기존의 순방향 시행착오 설계를 탈피한 '능동학습과 다중해 탐색 역설계를 활용한 연료주기 공정 자율 설계 엔진(AI 파이프라인 소프트웨어)을 개발하고자 함.본 자율 설계 엔진은 다음 정량적, 정성적 혁신을 달성함.기존 상용 모사기의 복잡한 비선형 수치해석 과정을 물리 정보가 내재화된 대리 모델(Surrogate model)의 ...
본 연구는 고비용의 데이터 확보부터 최적 운전 조건 선별까지, 사람의 개입을 최소화하고 설계 효율을 극대화하는 4단계 자율 설계 파이프라인 구축을 핵심 내용으로 함.[Step 1] 초고속 공정 모사 자동화 파이프라인 구축상용 공정 모사기(Simulator)의 API를 외부 프로그래밍 언어와 연동하여 수동 개입을 배제(Zero-manual)함. 이를 통해 극...
[학술적 패러다임 전환]공정 시스템 공학(PSE) 분야의 고질적 한계였던 상용 모사기의 잦은 수렴 실패와 방대한 연산 비용 문제를 '초고속 AI 대리 모델'로 해결하고, 소모적인 시행착오식 설계를 '다중해 탐색 역설계'로 혁신하는 중요한 학술적 이정표를 제시함.[산업적 파급력 및 국가 전략 기여]공정 설계 속도 가속화(90% 이상 시간 단축)와 TAC 15...