끊임없이 진화하는 광학 설계 분야에서 인공 지능(AI)은 엔지니어가 작업에 접근하는 방식을 재구성하는 다중물리 시뮬레이션의 발전을 가능하게 합니다. 이 기술은 광학 시스템의 실제 성능을 더 효과적으로 이해할 수 있게 해주는 인사이트를 제공함으로써 이전에는 상상할 수 없었던 혁신을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 그 어느 때보다 더 빠르고 효율적으로 Design Space를 탐색할 수 있는 강력한 컴퓨팅 기능을 제공합니다.
뉴저지에 본사를 둔 Edmund Optics는 광학, 이미징 및 Photonics 제품의 선도적인 공급업체로, 광범위한 광학 구성 요소와 시스템을 제공합니다. 이 기업은 AI를 활용해 설계 효율성을 향상하는 방법을 모색하고 있습니다. 한편, Ansys Optics는 AI를 다중물리 설계 및 시뮬레이션 소프트웨어에 통합하는 혁신적인 방법을 추구하고 있습니다. 유사한 솔루션을 모색하는 두 기업은 미래의 광학 설계를 구체화하기 위해 노력하고 있습니다.
AI 신경망은 학습 중인 기존 설계를 분석한 후 원하는 최종 사양에 따라 광학 설계 시작점을 생성할 수 있습니다.
종합적인 분석을 위해 다중물리 시뮬레이션 사용
다중물리 시뮬레이션을 사용하면 엔지니어가 광학, 역학, 열 및 기타 물리적 현상 간의 복잡한 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 종합적인 접근 방식을 통해 요인들이 광학 시스템의 성능에 어떻게 영향을 미치는지 더 심층적으로 이해할 수 있습니다.
다중물리 시뮬레이션을 설계 워크플로에 통합함으로써 엔지니어는 환경 조건, 재료 속성, 제조 공차가 광학 성능에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 이러한 전체론적 분석을 통해 실제 작동 조건에서 광학 설계가 견고하고 신뢰할 수 있음을 보장합니다.
그러나 다중물리 시뮬레이션을 정확하고 효율적으로 수행하는 것은 어려울 수 있습니다. AI에는 이 문제를 여러 가지 독특한 방식으로 해결할 수 있는 강력한 기능이 있습니다.
AI에서 생성하는 설계 시작점으로 시간 절약
광학 설계자는 설계 프로세스의 초기에 많은 시간을 소비합니다. 여기에는 렌즈 어셈블리의 전체 형태를 파악하고 어셈블리에 포함할 요소 수를 결정하는 단계와 기타 초기 단계가 포함됩니다. AI 신경망 모델은 많은 입력 설계를 통해 훈련받은 후 이 프로세스 속도를 높여 광학 시스템의 원하는 최종 사양을 기반으로 어떤 초기 설계가 좋은 시작점이 될지 예측할 수 있습니다.
AI, 주제 설계 전문가, 최종 사용자 간의 협업을 통해 최종 설계에 도달하는 데 필요한 전체 소요 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 머신 러닝과 같은 툴을 사용하면 설계자가 기존의 설계 최적화 루틴을 활용하여 더 넓은 솔루션 공간을 탐색할 수 있습니다. 이것이 바로 Edmund Optics가 제품 설계 및 분석의 효율성을 향상하기 위해 모색하고 있는 AI 애플리케이션입니다.
AI 기반 설계 최적화
Ansys Optics는 AI 알고리즘을 활용하여 전례 없는 속도와 효율성으로 광학 설계를 최적화하는 방법을 탐구하고 있습니다. 기존의 설계 프로세스에는 수동 반복과 광범위한 계산 리소스가 수반되는 경우가 많지만, Ansys Optics의 AI 기반 접근 방식은 방대한 Design Space를 신속하게 탐색하여 최적의 솔루션을 식별함으로써 이 프로세스의 속도를 높입니다.
Edmund Optics에서 제공하는 서비스는 AI를 통해 완벽히 개선할 수 있습니다. 기존 Edmund Optics 설계의 대규모 카탈로그는 새로운 시작 설계를 생성하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 훈련할 수 있는 훌륭한 라이브러리를 제공하여 전체 설계 프로세스를 가속화합니다.
Ansys Optics는 머신 러닝 기법을 활용함으로써 과거 설계 및 시뮬레이션을 통해 학습하여 최적화 알고리즘을 지속적으로 개선합니다. 이러한 반복적인 학습 프로세스를 통해 엔지니어는 혁신적인 설계 개념을 탐구하고 이전에는 달성할 수 없었던 성능 목표를 달성할 수 있습니다. 이 지식을 물리적 구성 요소에 적용할 때 개선 가능성은 무궁무진합니다.
광학 설계에서 AI 통합의 장애 요소
AI를 광학 설계에 통합하다 보면 다른 분야에서 만나는 것과 비슷한 장애 요소에 직면하게 됩니다. 여기에는 지적 재산(IP) 문제, 충분히 큰 훈련 데이터셋에 대한 액세스 제한, 애플리케이션에 더 간단한 솔루션으로 충분할 때 과도한 종속성과 이에 따른 과도한 엔지니어링의 위험이 포함됩니다. 광학 설계에 적절한 수준의 AI 통합을 달성하려면 모델을 훈련하기 위해 기존 설계의 대규모 데이터셋에 대한 액세스와 협업이 필요합니다. 특정 애플리케이션 요구 사항을 해결하고 기존 공급망과의 호환성을 보장하려면 맞춤형 AI 통합이 필요할 수 있습니다.
AI가 인간 설계자를 대체할까요?
이전의 기술 발전과 마찬가지로, AI의 강점은 주로 광학 설계자를 위해 창출되는 효율성에 있습니다. 그러나 숙련된 설계자와 분야별 전문가의 수요는 줄어들지 않을 것입니다. 대신 AI 기술은 설계자의 역량을 강화하고 워크플로를 간소화할 것입니다. 실제로 신경망과 기타 AI 기술은 진입 장벽을 낮추고 더 빠른 학습 곡선을 촉진하기 때문에 광학 설계 분야의 참여를 늘릴 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이러한 AI 기반 설계 툴은 신속하고 효율적으로 설계를 반복하고 대안을 조사하며 최종 성능을 분석하여 전체 설계 프로세스의 속도를 높이는 동시에 신속한 실험을 촉진할 수 있습니다. AI는 설계 프로세스의 혁신을 약속하지만, 대체 역할이 아닌 보완적 역할을 함으로써 궁극적으로 더 빠른 속도로 혁신을 촉진할 것입니다.
미래 AI 솔루션 탐색
구성 요소 및 어셈블리의 비용과 제조 가능성은 설계 의사 결정 프로세스를 강력하게 추진할 수 있는 영역인 경우가 많습니다. 과거 데이터를 활용한 AI 지원 예측 모델링 및 시뮬레이션을 통해 설계 개념, 모델 생성 및 인쇄 제조, 견적 대기 간의 긴 피드백 루프를 크게 단축할 수 있습니다. 엔지니어링 팀이 더 넓은 솔루션 공간에서 설계를 신속하게 반복하고 비용 절감 기회를 식별하며 설계 및 개발 주기 초기에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다면 AI는 설계 프로세스를 크게 간소화하고 오늘날의 역동적인 시장에서 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
Edmund Optics는 제조 가능성, 비용 추정, 설계 타당성 예측을 비롯하여 제품 개발 및 광학 설계 프로세스에 AI를 적용할 수 있는 가능성을 계속 조사할 것입니다.
다중물리 시뮬레이션의 AI 기반 발전을 통해 설계자는 설계가 실제 시스템에서 어떻게 작동할지 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 향후 몇 년 동안 이러한 기술 간의 지속적인 협업과 통합을 통해 광학 설계 혁신의 속도가 더욱 가속화될 것으로 예상할 수 있습니다.
Ansys Optics 솔루션이 설계자를 어떻게 지원하는지 자세히 알아보십시오.
