본 논문은 대규모 중성자 수송 문제에서 메모리 오버헤드를 줄이기 위한 영역 분할 기법에 대해 다룬다. 기존에는 최적의 부하 균형 프로세서 할당을 위해 소규모 시뮬레이션을 수행해야 했는데, 이는 시간이 오래 걸리고 문제 입력이 변경될 때마다 반복해야 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 고유한 3D 입력 임베딩과 영역 분할된 중성자 수송 문제를 위한 입력 표현을 갖춘 Transformer 모델을 제안한다. 이 모델은 소규모 시뮬레이션으로 생성된 하위 영역 계산 부하를 예측할 수 있으며, 소형 모듈 원자로(SMR) 시뮬레이션으로 학습된 모델은 소규모 시뮬레이션 단계를 완전히 건너뛸 수 있으면서 98.2%의 정확도를 달성함을 보여준다. 또한, 다양한 연료 조립체, 다른 문제 기하학, 그리고 시뮬레이션 매개변수 변경에 대한 모델의 강건성 테스트 결과도 논의한다.
