Rust와 Lean 4 기반, sub-microsecond 지연시간의 Neuro-Symbolic 플라즈마 제어 스택

SCPN Fusion Core: A Control-First, Neuro-Symbolic Software Stack for Tokamak Plasma Control

Miroslav Šotek2026년 6월 8일8분advanced

AI 요약

Context

기존 Tokamak 제어 시스템은 물리적 실재성, 실시간 실행, 감사 가능한 안전성이라는 Trilemma 상황에 직면함. 기존 Physics code는 연산 시간이 너무 길고, 기존 제어 시스템은 독점적 구조로 인해 물리 모델 기반의 검증이 어려운 한계 존재.

제어 로직을 형식 검증 가능한 Stochastic Petri Net으로 정의하여 설계의 가시성 확보
Petri Net을 Leaky Integrate-and-Fire(LIF) 구조의 Spiking Neural Network(SNN)로 컴파일하여 하드웨어 호환 수준의 저지연 실행 구현
Python 기반의 컴파일러와 Rust 기반의 Real-Time Kernel을 분리한 Polyglot 아키텍처 채택으로 개발 유연성과 실행 성능 동시 달성
Lean 4를 이용한 Formal Verification Layer를 구축하여 PID 포화 경계 및 컴파일러의 보존 특성을 기계적으로 증명
Fail-closed 검증 철학을 도입하여 외부 참조 데이터와 일치하는 결과만 'Accepted'로 표시하는 증거 기반 검증 체계 수립

실천 포인트

1. 안전 필수 시스템 설계 시 고수준 명세와 저수준 구현체 간의 구조 보존 매핑(Structure-preserving mapping) 검토

2. 성능 임계치가 극도로 낮은 커널 계층에 Rust와 같은 메모리 안전 언어 도입 고려

3. 단순 테스트를 넘어 Lean 4와 같은 정형 검증 도구를 통한 핵심 불변성(Invariant) 증명 프로세스 검토

4. 기술적 주장에 대해 외부 벤치마크 데이터와 대조하는 Evidence-bounded 검증 파이프라인 구축

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