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미쓰비시중공업, 핵융합용 세계 최대 '초전도 코일' 개발
- 미쓰비시중공업이 프랑스 남부 지역에 건설 중인 국제핵융합실험로 '이터(ITER)'에 사용되는 세계 최대 규모의 초전도 토로이드 자장(TF) 코일 제작을 완료했다. 일본 매체 뉴스위치는 최근 미쓰비시중공업이 프랑스 남부에서 진행 중인 대형 핵융합 국제 프로젝트 '싱크로나이즈드 사이언스(SST)'의 핵심 부품인 초전도 코일 개발에 성공했다고 전했다. 미쓰비시중공업은 양자과학기술연구개발기구로부터 수주한 5번째 코일인 토로이드 자장(TF) 코일 최종호기를 완성시켰다. ITER(International Thermonuclear Experimental Reactor)는 태양과 같은 핵융합 반응을 인공적으로 일으켜 에너지를 얻는 국제적인 과학기술 프로젝트다. ITER 프로젝트에는 미국, 러시아, 유럽연합, 일본, 중국, 인도, 한국 등 7개국이 참여하고 있으며, 프랑스 남부 카다라쉬 지역에 건설 중이다. ITER의 목표는 열출력 500MW, 에너지 증폭율 (Q) 10 이상의 핵융합실험로를 개발해 미래 핵융합발전소 건설을 위한 원천기술을 확보하는 것이다. 2040년에 ITER 프로젝트가 완공되면 지구에서 처음으로 인공태양이 뜰 예정이다. 한국은 2003년에 합류해 10대 주요장치를 제작·조달하고 있고, 여기에 필요한 초전도핵융합장치 KSTAR는 2007년 일찌감치 완공했다. 현재 일본은 '이터'용 토로이드 자장 코일 19기 중 9기의 제작을 맡고 있으며, 이 가운데 미쓰비시중공업이 5기를 담당해 이번 최종호기를 완성했다. 세계 최대 규모인 이 코일은 높이가 3.5미터, 폭이 1미터, 총 무게가 1.5톤으로 거대하지만, 원자로 내에서 핵융합 반응을 일으키는 데 필요한 1만 분의 1미터 이하의 정밀도로 제작했다는 회사측의 설명이다. 이 회사는 지난 2020년 1월 초호기를 완성한 바 있다. 회사 측은 "양자과학기술연구개발기구와 공동 개발한 초전도체를 고정밀로 권선(전류를 흘려 자속을 발생시키거나 서로 결합하도록 설계된 코일) 기술 및 용접, 가공기술 등을 통해 높은 정밀도를 실현했다"고 설명했다. 미쓰비시전기가 권선 부분을, 외부 구조물은 한국에서 제작한 후 미쓰비시중공업의 후타미공장(효고현 아카시시)에서 모든 부품을 조립해 완성품으로 만들었다. 4기 초전도 코일은 프랑스 현지에서 설치 중이며, 이번에 완공한 5기도 향후 곧 설치될 것으로 예상된다. 한편, 미쓰비시중공업은 토로이드 자장 코일 이외에도 핵융합로에서 내부에 괴는 불순물을 제거하는 장치인 다이버터와 수평 론처 등 주요 기기를 개발, 제작하고 있다. 또한, '이터' 계획에 이어 건설이 계획되고 있는 핵융합원형로에 대해서도 설계와 개발을 적극적으로 지원하겠다는 방침이다.
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미쓰비시중공업, 핵융합용 세계 최대 '초전도 코일' 개발
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2023년 2분기, 국내 기관 해외증권투자 33억달러 증가…주가 상승 효과
- 올해 2분기(4~6월) 세계 증시가 회복세를 보이면서 국내 기관투자자들의 해외 외화증권 투자 잔액이 30억달러 이상 늘어났다. 1일 한국은행의 발표에 따르면, 2023년 2분기 중 국내 주요 기관투자가의 외화증권 투자 잔액은 6월 말 기준 3조 734억 3000만달러(약 493조원)에 달했다. 이는 직전 1분기 말 3조 701억 3000만달러 대비 0.9%(33억달러) 증가한 수치이다. 기관의 외화증권 투자잔액 증가는 주요국 은행권 금융불안 진정, 미국 부채한도 협상 타결 등에 따른 해외주식 투자 규모 증가, 글로벌 주가 상승에 따른 평가이익 발생 등에 주로 기인한 것으로 풀이된다. 투자 주체별 세부 내역을 살펴보면, 자산운용사는 투자잔액이 36억 9000만달러, 외국환은행은 6억 4000만달러, 증권사는 4억달러가 증가했다. 반면, 보험사는 14억 3000만달러 감소했다. 상품별로 살펴보면 외국주식은 81억 9000만 달러로 가장 큰 증가폭을 보였다. 반면 외국채권은 38억 7000만 달러 줄었다. 국내 금융기관이나 기업이 외국에서 발행한 외환표시증권(코리안 페이퍼)은 10억 2000만달러 감소했다. 한국은행 관계자는 "주요국의 주가 상승에 따른 평가 이익 효과로 자산운용사의 외국 주식 투자가 늘어난 반면, 외국 채권은 주요국의 금리 상승으로 평가 손실이 발생한 것"이라고 분석하였다. 실제로 2분기 미국 다우존스와 나스닥 지수는 1분기 말보다 3.4%, 12.8%씩 올랐다. 일본 니케이225 지수는 18.4% 상승했다.
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2023년 2분기, 국내 기관 해외증권투자 33억달러 증가…주가 상승 효과
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합
- 한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
- 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?