Rescale, Hermes 2 원자로 설계에 엔지니어링 에이전트 활용

Rescale은 2026년 11월 10일 엔지니어링 AI 에이전트를 맞춤 설정하는 프레임워크를 공개하고, Kairos Power와 Oak Ridge National Laboratory의 Manufacturing Demonstration Facility가 50메가와트급 불화물염 냉각 원자로인 Hermes 2에 자사 플랫폼을 사용하고 있다고 밝혔다.

이번 협업에서는 Rescale의 AI 개발 엔지니어들이 지원을 맡았으며, 첨단 제조 및 건설 방식을 시험하고 있다. 각 에이전트의 모든 작업은 엔지니어의 승인을 받는 가운데, 두 팀은 원자로 공동과 생물학적 차폐 플러그 설계에 관한 열·유동·차폐 시뮬레이션과 관련 보고서 작성에 에이전트를 활용했다.

ORNL은 시뮬레이션 및 적층 제조 전문 지식을 에이전트에 반영해 시설 외부의 엔지니어들도 해당 방법을 활용할 수 있도록 하고 있다. 효율성 목표는 아직 달성 여부가 확정되지 않았다. Kairos Power는 과거 시뮬레이션을 기반으로 구축한 에이전트 워크플로를 통해 규제 준수에 필요한 추적 가능성을 유지하면서 시뮬레이션 분석의 엔드투엔드 효율성을 최대 3배 높일 수 있다고 전망한다.

재사용 가능한 프로젝트와 추적 가능한 작업

2026년 가을 쇼케이스 계정은 Agentic Projects를 Rescale의 AI 어시스턴트이자 에이전트 오케스트레이터인 Edison의 제어 계층으로 소개한다. 팀은 목표, 도구, 기술, 안전장치를 설정한 다음 입력 검증, 결과 분석, 근거 자료 준비 등의 단계를 수행할 에이전트 노드를 추가할 수 있다. 프로젝트는 저장해 여러 프로그램에서 공유할 수 있으며, 제안된 학습 내용은 엔지니어가 승인한 뒤에만 프로젝트 메모리에 반영된다.

Engineering Intelligence는 요구사항, 설계, 시뮬레이션, 테스트, 공정 기록을 지식 그래프로 연결해 복잡한 작업에 필요한 관계와 구성을 에이전트에 제공한다. 별도의 작업 그래프는 워크플로 전반에 걸친 사람, 데이터, 작업을 연결해 엔지니어가 작업 수행 방식과 에이전트가 참여한 지점을 추적할 수 있게 한다.

11월 10일 행사가 모든 구성 요소가 처음 공개된 자리였던 것은 아니다. Rescale의 Agentic Projects 출시 노트는 2026년 10월 26일자로, 검증된 기준 작업, 연결된 표준 및 파일, 재사용 가능한 기술, 그리고 Edison이 연결된 문서를 바탕으로 답변할 때 제공하는 인용 정보를 설명한다. 프로젝트는 처음에는 비공개로 설정되며, 워크스페이스와 공유할 수 있고 Agentic Engineering을 활성화해야 사용할 수 있다.

데스크톱과 외부 클라이언트의 사용 범위

Rescale Desktop은 2026년 11월 5일자 출시 노트를 통해 뒤이어 공개됐다. Apple silicon 기반 macOS와 Windows x64 및 Linux x64용 앱으로, 브라우저를 사용하지 않고도 로컬 환경과 클라우드 환경 간에 파일을 옮기고 작업을 추적하며 Edison과 채팅할 수 있다. Edison은 사용자가 승인한 폴더만 검색할 수 있다. 파일 이름, 크기, 날짜는 볼 수 있지만 파일 내용은 볼 수 없으며, 파일을 전송할 때마다 먼저 사용자에게 확인을 요청한다. 채팅 기능을 사용하려면 Advanced Modeling & Simulation 또는 Agentic Engineering이 필요하며, 아직 Rescale ITAR에서는 사용할 수 없다.

Rescale은 외부 AI 클라이언트가 자연어로 플랫폼에 요청을 보낼 수 있게 해주는 Model Context Protocol (MCP) 커넥터도 확장했다. 회사 측에 따르면 이 커넥터를 통해 특화 에이전트와 사전 설치된 엔지니어링 애플리케이션 1,350개 이상을 Claude 및 기타 MCP 호환 도구에서 사용할 수 있다. Rescale MCP는 Claude와 Codex 디렉터리에도 등록돼 있다.

MCP 문서는 이 방식을 에이전트를 사용하는 사람이 직접 수행하는 대화형 작업으로 제한한다. 각 연결은 하나의 워크스페이스와 로그인한 사용자의 기존 권한에만 연결되며, 작업 기록은 해당 사용자의 작업으로 식별된다. 프로덕션 환경과 연동하려면 Rescale의 REST API 또는 명령줄 인터페이스를 사용하도록 안내한다.

대리모델을 위한 AI 기반 물리 모델링

AI 기반 물리 모델링 기능은 시뮬레이션 데이터로 학습하는 AI 근사 모델인 대리모델을 지원한다. 데이터셋 생성 에이전트는 기존 시뮬레이션 데이터를 학습에 바로 사용할 수 있는 데이터셋으로 변환한다. 가이드형 전처리는 이상치와 데이터 범위의 공백을 식별하고 데이터 분할 방식을 추천하며, Auto Tune은 학습 중 모델 구성을 조정한다.

Rescale에 따르면 Design Explorer는 시뮬레이션 엔지니어가 설정한 제약 조건에 따라 수천 가지 설계 옵션을 평가하고 여러 대리모델을 다중물리 최적화에 연결할 수 있도록 안내하는 로컬 인터페이스를 제공한다. 불확실성 정량화 기능은 각 예측에 신뢰도 및 분포 외 신호를 추가해 정밀도가 높은 시뮬레이션으로 확인해야 하는 결과와 모델 확장이 필요한 사례를 식별한다.

이번 출시에는 일관된 경계 원칙이 적용된다. 에이전트가 제안한 학습 내용은 승인을 받아야 하고, Hermes 2 에이전트는 사람의 승인을 받은 뒤 작업하며, 불확실성이 있는 대리모델 예측에는 정밀도가 높은 시뮬레이션을 통한 확인이 필요하다는 표시가 붙는다. 따라서 이번 원자력 협업은 감사 가능한 엔지니어링 기록을 유지하면서 재사용 가능한 에이전트 워크플로로 분석 작업량을 줄일 수 있는지 시험하는 사례다.