AI와 제너레이티브 디자인: 미래의 설계 혁신 - AI 때문에 사라지는 설계사?

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오늘은 스티븐과 함께 AI 비서를 활용하여 설계를 하는 상상이 어떻게 현실이 되는지에 대해 이야기해보겠습니다. 많은 분들이 영화 속에서 톰 하디와 같은 AI 비서와 함께 마음껏 설계하는 모습을 상상해보셨을 것입니다. 하지만 이런 기술이 실제로 가능한지, 현재 AI 기술이 어디까지 발전했는지 살펴보겠습니다.

AI의 발전 역사

AI의 역사는 약 70년 전으로 거슬러 올라갑니다. 1950년대 영국의 수학자 앨런 튜링은 기계도 생각할 수 있다고 주장했습니다. 1956년 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 용어가 처음 사용되었고, 이후 AI는 꾸준히 발전해 왔습니다. 2016년에는 알파고가 이세돌과의 바둑 대결에서 승리하면서 AI의 가능성을 다시 한번 보여주었습니다. 최근 2022년에는 생성형 AI인 채피가 출시되어 AI의 새로운 전환점을 맞이했습니다. 이제 AI는 스토리, 이미지, 영상까지 생성할 수 있게 되었습니다.

제너레이티브 디자인이란?

제너레이티브 디자인은 AI가 최소한의 설계 정보만 주면 최적의 설계 조건을 찾아주는 기술입니다. 이 기술은 2015년부터 오토데스크의 퓨전 360에서 처음으로 상업적으로 서비스되기 시작했습니다. 현재는 더 많은 설계 및 시뮬레이션 관련 회사들이 제너레이티브 디자인 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자가 원하는 설계 조건과 제약 조건을 AI에 전달하면, AI는 다양한 설계 옵션을 생성하고 각 설계의 물리적 성능을 평가합니다. 이후 설계자는 AI가 제시한 최적의 설계안과 분석 데이터를 바탕으로 선택할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인의 효과

초창기에는 3D 프린터와 같은 적층 방식만 설계할 수 있었지만, 이제는 CNC 가공과 사출 등 다양한 제조 방식에 대한 최적 설계안도 제시하고 있습니다. 제너레이티브 디자인이 없을 경우, 컴퓨터 시뮬레이션 엔지니어가 모든 것을 고민하고 분석해야 하므로 시간과 노력이 많이 소모됩니다. 그러나 제너레이티브 디자인을 활용하면 여러 산업에서 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

사례 연구: 제너레이티브 디자인의 실제 적용

제너레이티브 디자인은 다양한 산업에서 이미 사용되고 있습니다. 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

• GM: GM은 차량 시트 브라켓 설계에 제너레이티브 디자인을 적용하여 브라켓의 무게를 40% 줄이고 강도를 20% 높였습니다. 기존에는 8개의 부품을 용접하여 만들었던 브라켓을 단 하나의 부품으로 처리할 수 있게 되었습니다.
• NASA: NASA의 엔지니어 라이언 맥클랜드는 천체 망원경 부품 설계 시 AI가 제시한 두 개의 설계안이 전문가가 제시한 네 개의 설계안보다 여러 측면에서 유리하다는 연구 결과를 발표했습니다.
• 에어버스: 에어버스는 제너레이티브 디자인을 활용하여 미래형 비행기 동체 구조를 설계했으며, 기존 파티션보다 45% 더 가벼우면서도 동일한 안정성을 확보하는 데 성공했습니다.

제너레이티브 디자인의 한계점

제너레이티브 디자인이 많은 이점을 제공하지만, 여전히 한계가 존재합니다. AI가 예측한 결과와 실제 실험 데이터 간의 차이가 발생할 수 있으며, 현재 AI가 제시하는 데이터를 엔지니어가 추가로 검토하여 시뮬레이션을 통해 정확도를 높이는 노력이 필요합니다. 이러한 문제들이 있지만, AI가 엔지니어의 경험과 숙련도를 대신할 수 있는 시대가 오고 있습니다.

미래의 설계 환경

미래에는 AI를 잘 활용하여 주어진 데이터를 분석하고 판단하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다. 제너레이티브 디자인과 AI 기술의 발전은 엔지니어들이 더 창의적이고 효율적인 작업을 할 수 있도록 도와줄 것입니다. 따라서, 엔지니어들은 이러한 변화를 준비하고 적응해야 합니다.

맺음말

오늘은 제너레이티브 디자인과 AI의 현재와 미래에 대해 살펴보았습니다. 이러한 기술들이 어떻게 발전하고 있으며, 앞으로 어떻게 우리의 설계 방식을 변화시킬 것인지에 대한 통찰을 제공했습니다. 여러분도 이러한 변화에 발맞추어 준비하시길 바랍니다.