[표지로 읽는 과학] 난류 배운 AI, 처음 본 '날개'서 난류 제어

네이처 제공

이번주 국제학술지 '네이처' 표지에는 2차원 시뮬레이션으로 구현한 난류의 모습이 담겼다. 소용돌이치는 유체의 흐름은 붉은색과 파란색으로 표현됐다. 반복되는 원들은 각각 인공지능(AI)이 유체 흐름을 측정하는 지점을 나타낸다.

유체의 난류는 항공기부터 풍력터빈, 혈류 등 다양한 곳에서 발생한다. 난류는 매우 복잡하고 제어하기 어려워 물리학·공학·의학 등 많은 분야에서 난제다. 

크리스티안 라게만 미국 워싱턴대 동역학 시스템 AI연구소 박사후연구원 연구팀은 유체 흐름 제어용 AI 모델을 학습시키는 플랫폼 '하이드로짐'을 개발하고 연구결과를 네이처에 지난달 19일(현지시간) 발표했다.

하이드로짐은 2차원과 3차원 상황을 아우르는 60개 이상의 유체역학 환경을 제공한다. 공간 내부 유체 흐름부터 항공기 날개 주변의 흐름까지 다양한 환경에서 AI 에이전트가 직접 상호작용하며 학습할 수 있다.

하이드로짐은 AI가 동작을 반복하며 목표에 가까운 동작을 할 때 보상을 제공하는 '강화학습' 기반 플랫폼이다. AI는 여러 유체 환경에서 반복적으로 학습하며 흐름을 제어하는 공통 원리를 찾아낸다. 물체 표면을 따라 형성되는 얇은 유체층인 '경계층'의 흐름을 바꾸거나 물체 뒤쪽에 생기는 난류 구조를 재배치하는 방식이다.

하이드로짐으로 학습한 AI는 학습 과정에서 접하지 않은 새로운 환경에도 기존에 익힌 난류 제어 원리를 적용할 수 있는 것으로 나타났다. 연구팀은 단순한 환경에서만 학습한 AI가 별도의 추가 학습 없이 '3차원 날개 단면'과 같은 까다로운 실제 상황에서도 난류를 일부 제어했다고 밝혔다.

적용시킨 AI는 3차원 날개 환경은 경험한 적이 없음에도 날개 표면 일부에서 마찰 저항을 38% 줄였다. 난류 제어 방법을 실제 날개 환경에서 처음부터 직접 탐색하는 것과 비교해 학습·탐색에 필요한 비용도 1만분의 1 수준으로 줄였다.

연구팀은 "하이드로짐으로 학습한 AI가 개별 상황에 대한 해법만 단순히 저장하지 않고 유체 흐름 제어의 근본적인 원리를 학습한다는 의미"라고 설명하며 "추가 훈련 없이도 여러 상황에 적용할 수 있음을 입증했다"고 말했다.

<참고 자료>
doi.org/10.1038/s41586-026-10917-6

[문혜원 기자 moony@donga.com]