ANSYS 블로그
March 6, 2024
AI와 시뮬레이션 기술의 교차
20세기 중반부터 과학자와 엔지니어는 시뮬레이션을 통해 설계를 테스트, 검증 및 개선해 왔습니다. 모든 모델에서 시뮬레이션 소프트웨어는 합성 데이터를 생성했습니다. 즉, 수백만 번의 계산을 통해 설계의 적합성을 확인했습니다. 오늘날 인공 지능(AI)은 이러한 학습 내용과 실시간 인사이트를 결합하여 가능성의 격차를 메우고 그 어느 때보다 빠르고 쉽게 시뮬레이션을 이용할 수 있습니다.
시뮬레이션과 결합된 인공 지능은 엔지니어링에 실질적인 이점을 가져다줍니다
AI와 시뮬레이션을 결합하면 어떤 이점이 있습니까?
수작업으로 시뮬레이션을 실행하는 개별 엔지니어의 속도와 정확성으로 인해 설계와 개발에 제약이 있었던 시기가 있었습니다. 복잡한 시스템을 모델링하는 데 많은 시간과 전문 지식이 필요했기 때문에 진행이 지연되었습니다. 오늘날 AI로 강화된 시뮬레이션은 산업 전반에 걸쳐 설계 및 최적화를 가속화하며, 이러한 효과는 특히 자동차, 항공우주, 전자 장치, 재료 과학과 같이 정확성과 효율성이 중요한 산업 분야에서 두드러집니다.
AI 강화 시뮬레이션의 특징은 다음과 같습니다.
- 더 빠른 속도: AI는 과거의 시뮬레이션을 분석하여 복잡한 패턴을 신속하게 식별하는 동시에 데이터 내의 관계를 조사하는 데 필요한 새로운 정보를 통합할 수 있습니다.
- 더 뛰어난 사용 편의성: AI는 사용자 친화적인 웹 기반 애플리케이션을 통해 비전문가가 더 쉽게 액세스할 수 있도록 함으로써 시뮬레이션 사용을 대중화할 수 있습니다.
- 더 광범위한 기능: AI 시뮬레이션을 통해 여러 모델을 통합하여 복잡한 시스템을 정밀하게 표현할 수 있습니다.
- 지속적인 개선: 엔지니어는 AI 및 시뮬레이션 기반의 반복 엔지니어링 프로세스를 통해 더 적은 제약 조건에서 설계를 개선할 수 있습니다.
AI는 보다 폭넓은 엔지니어링 사용자에게 시뮬레이션을 대중화할 수 있습니다
AI 학습을 통한 빠른 예측 방법
AI가 작동하려면 스마트해야 합니다. 주제에 상관없이 AI 학습에 널리 사용되는 방법은 데이터 시뮬레이션입니다.
이전 시뮬레이션에서 시뮬레이션 데이터를 가져와 관심 영역을 기반으로 AI 시스템에 입력합니다. 예를 들어, AI가 집적 회로에 대해 학습하는 경우 사용자는 회로기판의 성능 결과를 소프트웨어에 로드합니다.
3D 물리학에 적용된 생성형 AI는 이전에 물리 기반 솔버에서 생성된 시뮬레이션 결과를 활용하여 AI 모델을 학습시키고 더 빠른 예측을 제공합니다. 기존의 ROM(Reduced-Order Modeling) 접근 방식과 비교할 때 데이터 중심 접근 방식의 중요한 발전은 엔지니어가 AI 모델을 구축하기 위해 형상을 매개변수화할 필요가 없다는 점입니다. 따라서 형상 구조가 일관성이 없는 경우에도 설계 변경 사항 전반에 걸쳐 성능 예측을 수행할 수 있습니다.
시뮬레이션 프로세스 중에 형상 변화가 AI에 입력되고 물리 성능의 예측이 거의 즉각적으로 이루어집니다. 따라서 설계 반복, 탐색 및 최적화가 훨씬 더 효율적이고 설계자, 시스템 엔지니어, 체계 및 도구 전문가 같은 광범위한 엔지니어링 사용자가 액세스할 수 있습니다.
완벽한 충실도 시뮬레이션을 통해 기존의 물리 기반 해석 방법을 사용하여 선택된 최적의 설계를 검증할 수도 있습니다.
AI와 시뮬레이션의 미래
AI와 시뮬레이션의 상호 유익한 관계는 엔지니어와 설계자의 효율성을 지속적으로 높일 것입니다. 두 기술이 산업과 응용 분야에서 점점 더 많이 사용됨에 따라 엔지니어링을 넘어선 광범위한 분야에서 채택되어 인류의 발전을 더욱 가속화할 것입니다. 더 많은 사람들이 이러한 강력한 도구를 결합하여 예측의 힘을 활용함에 따라 가능성은 기하급수적으로 확장될 것입니다.
예를 들면 최근 Ansys 제품군에 추가된 AI와 시뮬레이션의 조합이 있습니다. Ansys SimAI는 설계 단계에서 새로운 개념의 성능을 빠르게 탐색하고 예측하고자 하는 엔지니어를 위한 머신 러닝 플랫폼입니다. SimAI는 안정적이고 빠른 결과를 제공하며 사용자 친화적인 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 액세스할 수 있습니다.
Ansys SimAI는 과거의 데이터를 활용하여 새로운 설계의 성능을 예측합니다
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