Justin Ball이라는 박사가 자기 트윗에다 쓴거임. 2019년에 핵융합 책을 냈었는데 그때는 NIF에서 0.06이 나왔는데 2년만에 1.3으로 올렸으니 엄청 발전한 거다. 그러나 아직도 토카막보다는 비효율적이다. 효율적으로 하려면 레이저를 홀리움에 반사시켜 쏘는 대신 직접 표적에 쏘게 하고, 1초에 한번은 쏘게 해야 된다. 그리고 연구 지원도 좀 늘렸으면.
아래를 보면 큰 진전이긴 하지만 양쪽 모두 맨 위의 총 투입 전력에 비해서는 아직 미미한 출력임을 알 수 있음.
아래를 보면 큰 진전이긴 하지만 양쪽 모두 맨 위의 총 투입 전력에 비해서는 아직 미미한 출력임을 알 수 있음.
핵융합이 계속 늦어지는 이유는 플라즈마 자체가 상온에 별로 없는 물질이라 그걸 기술할 물리학 자체가 마직 미비해서인데, 그래서 직접 실험해보는 식으로 밀어뭍이기 때문에 예산도 많이들고 생각보다 늦어지기도 함. 이쪽 대학원생이랑 얘기했을때 "실험이 이론을 앞서는 분야, 공학이 물리학보다 먼저 가고있는 이상한 분야가 핵융합" 이라고. 그래도 요새들어 희망적
인 건, 우주(천체물리나 지구과학) 쪽에서 쓰던 플라즈마 시뮬레이션 코드를 개조해서 핵융합용으로 쓴다는거. 예전에는 입자 하나하나를 어떨게 다 계산해 그냥 유체역학으로 하자~ 근데 입자가 다 전하있어서 전자유체역학을 새로 만듦 ~ 무지 복잡함 일단 실험부터 --였다면
이제는 컴퓨팅이 발전해버려서 어 하나하나 계산하는게 되겠는데? 머신러닝까지 적용하면 생각보다 빨리 될 것 같은데? 하는 상태. 그래서 한국도 보면 KSTAR-ITER-DEMO-발전소 로드맵에서 2,3 사이에 V-DEMO를 끼워넣음. 실험로를 현실이 아니라 컴퓨터에 짓자 그게 더 싸다.
핵융합쪽도 인공지능 적용하면 더 빨리 발전할 수 있는게 있으려나
12분부터 보면 대강 학계 분위기가 어떤지 알수있을듯
https://youtu.be/P37BRxgGALM
오 영상자료 ㄱㅅ - dc App
14분 30초대부터 나오는 그래프 아름답네 "패러다임 전환" " 핵융합 발전 조기 실현 가능성 상승" ㅎㄷㄷ
CNN이랑 AE를 쓰네 얘도 트랜스포머 쓰면 뭐 나오는거 아니냐 ㄷㄷ - dc App
AGI 나오면 핵융합 몇년만에 상용화 레벨 도달할거 같음
댓 ㅎㄷㄷ하네 요새는 명확한 추론 문제에 일단 딥러닝 박는게 추세인 것 같다. - dc App
뭐 그냥 박고보니까 가격이 싸지고 빨라지는데 어쩔수 없지
추론에 박는게 아니고 시뮬 데이터 정리하는데 쓰는거
ㅇㅇ 그렇네 - dc App
토카막 씹어먹을 성능향상이 있다는듯이 이야기 하길래 뭐 이슈라도 있었나 했더니 역시 설레발이였구만
글쓴이힌테 그럼 궁금한게 있는데 학계에서는 핵융합 상용화 시기를 언제로 예상하고 있음?
간단히 말하면 '돈 들어오는 거에 따라서' 희망적인 목표는 2041년, 현실적으로는 2050년쯤, 그런데 이제 태양광 풍력에 더 투자해야한다고 연구 지원 줄이면 2060,70 돼도 못할수도 있고.
물론 이건 국가급 얘기고 사기업들중에는 2030년에 하겠다! 하는 회사들도 있어