Президент KAIST Кван Хён Ли объявил, что что исследовательская группа под руководством профессора с кафедры ядерной и квантовой инженерии Вонхо Чхве разработала технологию искусственного интеллекта, которая может с высокой точностью прогнозировать тяговые характеристики ионных двигателей на эффекте Холла (т. е. двигателей Холла), которые используются для спутников.

Двигатели Холла имеют высокую топливную эффективность, поэтому они могут значительно разгонять спутники и генерировать большую тягу относительно потребляемой мощности. Благодаря этим преимуществам они широко применяются в космической промышленности. При этом поскольку сейчас наблюдается рост числа запускаемых аппаратов, то такие космические миссии становятся более разнообразными и спрос на двигатели Холла увеличивается. В этой связи в Южной Корее посчитали, актуальной задачу построения нейросети, которая уже на этапе проектирования позволит точно определять производительность подобных устройств. Безусловно, что такая задача решалась и ранее, но существующие методы имеют такие ограничения как невозможность точно обрабатывать происходящее в двигателе Холла сложное плазменное явление или ограниченность конкретными условиями. В связи с этим команда исследователей подготовила выборку из 18000 примеров и на основе нейросети достигла подтвержденной ошибки прогнозирования в размере менее 10 процентов на 100 экспериментах (использовалось 10 двигателей), При этом для двигателей мощностью от 700 ватт до 1 кватт средняя ошибка составила менее 5 процентов, а для двигателя мощностью 5 кватт этот показатель составляет 9 процентов. По результатам исследований авторы выпустили статью "Predicting Performance of Hall Effect Ion Source Using Machine Learning"