제2400555호 논문에서 Wonho Choe와 공저자들은 우주 추진과 산업용 이온 빔 소스에 핵심적인 기술인 홀 추력기의 성능을 정확하게 예측하기 위한 기계 학습 기반 접근법을 소개한다. 18,000개의 시뮬레이션 데이터셋을 대상으로 학습한 다중(앙상블) 신경망을 활용하되, 이를 실험으로 검증함으로써, 이 모델은 추력과 방전 전류 예측에서 높은 정확도를 달성한다. 이를 통해 설계 주기를 단축하면서도 최적화되고 고효율인 추력기를 신속하게 개발할 수 있게 된다.

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