핵산업에서 AI 야망 가속화

소개

원자력 에너지는 세계에서 가장 규제가 많은 산업 중 하나입니다. AI, 특히 생성 AI는 전기와 스팀 엔진과 같은 "일반 목적 기술"과 같은 다른 변혁적인 기술들 사이에 랭크되는 충분한 영향을 미쳤습니다. 핵산업 전반에 걸쳐 핵 작업을 재구성하기 위해 AI를 활용하면, 국제 에너지 기구가 2026년까지 두 배로 증가할 것으로 예상하는 전기 그리드와 데이터 센터를 위한 더 많은 탄소 무료 핵 에너지를 의미합니다. 2024년 9월, Westinghouse는 세밀하게 조정된 bertha™ 생성 AI 모델에 의해 구동되는 HiVE™ AI 시스템을 공개하여 고객이 Westinghouse와 협업하는 방식을 변혁했습니다.

더 나은 데이터 관리 솔루션 구축

웨스팅하우스의 디지털 변환은 5년 이상 전에 데이터 및 원자력 전문가들의 깊은 역량과 함께 시작되었으며, 원자력 세계에 특화된 70년치의 정제되고 문맥화된 산업 데이터를 보유하고 있습니다. 그러나 팀은 AI 야망을 실현하려면 회사의 데이터 인프라를 개선해야 했습니다. 기존의 온프레미스 분석 데이터베이스는 중요한 확장성 기능과 옵션을 일부 누락하고 있었습니다. 확장 가능한 클라우드 솔루션이 없었기 때문에, 데이터 팀은 컴퓨팅 자원 부족, 대량의 데이터로 빠르게 실험할 수 없는 능력, 그리고 애플리케이션 간에 안전하게 데이터를 공유하는 제한에 어려움을 겪었습니다.

월드 클래스 수준의 원자력 특화 AI 기능을 구축하기 위해, Westinghouse는 더 나은 솔루션을 필요로 했습니다. Westinghouse는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 기반으로 구축하기로 결정했는데, 이는 혁신을 주도하는 데 있어 결정적인 역할을 하게 될 것입니다. 원자력 산업은 항상 안전에 대한 깊은 헌신과 위험 감소에 대한 노력을 기울였으며, 모든 세부 사항이 검사되고 규제되었습니다. 중요한 핵 데이터의 관리와 보안은 협상의 여지가 없습니다. 이를 염두에 두고 Westinghouse는 세계에서 가장 신뢰받는 유틸리티 중 일부에게 AI 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 데이터 백본을 설계하기로 결정했습니다. Databricks는 Westinghouse가 이 목표를 달성하는 데 이상적인 파트너였습니다.

웨스팅하우스는 세계에서 가장 신뢰받는 유틸리티들을 위한 AI 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 안전하고 견고한 데이터 백본을 설계하려고 할 때, Databricks에게 도움을 청했습니다. Databricks 팀은 웨스팅하우스의 인프라 팀이 핵산업의 엄격한 규제 요구 사항을 충족시키기 위해 시스템을 구성하는 데 주도적인 역할을 하면서, 웨스팅하우스에게 중요한 지원을 제공하는 "지휘하는 빛"이 빠르게 되었습니다. 웨스팅하우스는 Databricks의 최첨단 거버넌스를 Unity 카탈로그와 함께 활용할 수 있었습니다. 이는 Databricks AI 보안 프레임워크(DASF)에서 제시한 모범 사례에 따라 구축되었으며, Microsoft의 견고한 보안 표준을 보완합니다. 이러한 기반은 웨스팅하우스의 데이터 관리 실천법의 신뢰성을 강화하고, 신뢰와 신뢰성이 중요한 산업에서 고객에게 안심을 주는 데 필수적입니다.

데이터를 조직화하는 방법을 현대화할 때가 되면, Databricks 전문 서비스 팀이 제공하였습니다. 웨스팅하우스와 Databricks는 함께, 기계 학습 수명 주기 전체를 간소화하는 ML Ops 프로세스를 완비한 확장 가능하고 다중 계층의 분석 환경을 만들었습니다. 이 기반에는 강력한 프로토타이핑 환경이 포함되어 있으며, AI 모델을 테스트하고 배포하기 위한 전용 작업 공간이 마련되어 있습니다. 이 모든 것은 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 레이크하우스 아키텍처에 의해 지원됩니다.

새로운 인프라는 디지털 최적화 서비스 사업부에게 매년 수백 시간을 절약하게 해주었고, 이를 통해 웨스팅하우스 팀이 고객 대면 애플리케이션 및 서비스에 AI를 포함하는 제품 라인에 재투자할 수 있게 되었습니다.

이 비전을 현실로 만들기 위해, 웨스팅하우스는 데이터가 적절하게 준비되고, 관리되고, 통제되는 것을 보장해야 했습니다. 이때 Databricks의 강력한 기술들, Auto Loader, Photon 엔진, Lakeflow Jobs 등이 빛을 발했습니다. 그런 다음, 웨스팅하우스가 데이터 품질과 파이프라인 성능에 대한 실시간 인사이트가 필요할 때, Lakehouse 모니터링 및 Expectations과 같은 기능을 활용했습니다. 이제 Unity 카탈로그(UC)가 데이터를 관리하므로, 웨스팅하우스는 데이터의 여정, 즉 출처에서 목적지까지의 전체적인 가시성을 가지게 되었습니다. 핵산업에서는 모든 것이 안전과 신뢰를 중심으로 회전합니다. 웨스팅하우스가 계속해서 개척적인 새로운 AI 솔루션을 개발함에 따라, Databricks 서비스는 웨스팅하우스가 데이터를 안전하고 신뢰할 수 있게 관리하는 데 대한 신뢰를 강화합니다.

복잡한 산업에서 AI 가속화

2024년 9월 4일, 웨스팅하우스는 HiVE™ 핵 전용 AI 시스템과 bertha™ 생성 AI 모델을 세계에 소개했습니다. 웨스팅하우스 팀은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 AI 능력을 빠르게 향상시키는 것뿐만 아니라, 이제는 상상력에만 제한된 미래의 AI 제품 및 솔루션을 만들 수 있습니다.

bertha™ 개발을 돕기 위해, Westinghouse는 Databricks Mosaic AI Agent Framework를 활용하여 다양한 기본 모델과 GenAI 시스템을 빠르게 평가했습니다. Databricks Experiments와 MLFlow를 사용하여, Westinghouse는 최적의 모델을 결정하기 위해 빠른 실험을 수행하면서 성능을 평가하기 위해 통계를 기록했습니다. 이 접근 방식은 Westinghouse가 맞춤형 Generative AI 솔루션의 개발을 가속화하는 데 도움이 되었습니다.

Westinghouse는 이제 고급 데이터 인프라를 활용하여 핵산업 전반에 걸쳐 솔루션을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 대형 산업 시설은 엄청난 양의 데이터를 송신하고 저장합니다. Databricks를 기반으로 한 아키텍처를 통해 웨스팅하우스는 전 세계 200개 이상의 원자력 시설에서 기계 데이터를 추출, 정제, 저장하는 AI 솔루션을 유지합니다. 다른 예로는 압력수 및 끓는수 반응기 내에서 실시간으로 비디오 데이터를 처리하도록 설계된 AI 애플리케이션이 있으며, 이는 수동 검사보다 적어도 90% 더 잘 잔해를 감지 하고 검사 비용을 최대 25% 절약할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

마지막으로, bertha™ 생성 AI 모델을 활용하여 라이선스 데이터와 문서를 훨씬 빠르게 생성하는 것이 또 다른 좋은 예입니다. 전통적으로, 새로운 원자력 사이트 라이선스나 환경 평가를 수동으로 컴파일하는 데는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 이는 핵 개발을 간소화하는 중요한 단계입니다.

Databricks 인프라는 데이터 및 원자력 전문가들이 원자력 혁신에 집중할 수 있도록 해주었습니다. 결과적으로, 웨스팅하우스 데이터 과학자들은 2024년 12월에 네 가지 개념 증명을, 2025년 첫 분기에 두 개의 생산 등급 시스템을 제공하였고, 2025년 처음 두 달 동안 45개의 독특한 혁신 아이디어를 생성하는 데 도움을 주었습니다.

결론

웨스팅하우스가 구성한 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 웨스팅하우스의 AI 야망을 달성하는 데 큰 장애물을 제거합니다. 이제 웨스팅하우스는 컴퓨팅을 확장하고, 대량의 생산 데이터로 빠르고 안전하게 실험을 진행하며, 애플리케이션 간에 정보를 안전하게 공유할 수 있습니다. 웨스팅하우스 HiVE™ 핵 전용 AI 시스템 고객들은 감사 가능성, 입력 및 출력의 투명성, 실시간 데이터 처리, 그리고 운영 분석의 힘을 인정합니다. 웨스팅하우스 팀은 Databricks와의 놀라운 그리고 적응 가능한 파트너십을 통해 계속해서 개척적인 AI 혁신을 위한 독특한 플랫폼을 만드는 것을 중요하게 생각합니다.

“Databricks가 항상 시장에 출시되는 최신 기능을 제공함으로써, Westinghouse는 고객을 위해 새로운 AI 기능을 계속 통합할 수 있습니다.”

— Catherine Stanley, Westinghouse의 데이터, 디지털, AI 매니저

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)