글로벌 시장의 경쟁과 혁신 속도가 나날이 가속화되는 가운데, 기술의 발전은 이를 더욱 가파르게 만들고 있습니다. 이런 상황에서 엔지니어, 디자이너, 경영진 모두가 한 가지 고민을 공유하고 있습니다. “어떻게 하면 제품의 성능과 품질은 유지하면서도 설계 과정을 단축하고, 혁신을 강화하며, 지속 가능성을 높여 경쟁 우위를 확보할 수 있을까?” 그 해답은 바로 AI 기반 엔지니어링에 있습니다.

저는 AI 기반 엔지니어링 분야에서 일하며 그 도입을 지원하는 일을 하고 있습니다. 이 과정에서 AI 엔지니어링의 핵심 기술들을 매일 접하고 있는데, 오늘은 ‘지오메트릭 딥러닝‘에 대해 이야기하고자 합니다. 아직 널리 알려지지는 않았지만, 지오메트릭 딥러닝은 엄청난 잠재력을 가진 기술입니다. 저를 비롯한 많은 동료들이 이 기술이 곧 업계 표준이 될 것이라 확신하고 있습니다.

지오메트릭 딥러닝이 무엇이고, 어떤 영향력을 가지며, 알테어가 이를 어떻게 활용하고 있는지, 나아가 AI 기반 엔지니어링의 미래에서 어떤 역할을 할지 설명해 드리겠습니다.


[지오메트릭 딥러닝 개요]

2016년 옥스퍼드 대학교의 마이클 브론스타인 교수가 처음 제시한 ‘지오메트릭 딥러닝’은 머신러닝의 한 분야로, 그래프와 다양체 같은 비유클리드 영역에 깊은 신경망 모델을 적용하는 새로운 기법입니다. 쉽게 말해, 신경망이 3D 객체와 기하학적 표면의 패턴을 학습하는 기술로, 3D 엔지니어링 설계의 물리적 예측을 빠르게 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

이 기술은 기존 머신러닝을 한 단계 발전시킬 수 있는 강력한 도구이지만, 아직 산업계에서는 큰 주목을 받지 못했습니다. 주로 기술 연구 그룹이나 학계에서만 관심을 받아왔을 뿐, 컴퓨터 비전이나 생성형 AI만큼 대중의 관심을 끌지는 못했죠. 하지만 알테어는 지난 5년간 이 기술의 개발과 상용화에 주력해 왔습니다.

현재 알테어는 제품 설계 분야에서 지오메트릭 딥러닝의 잠재력을 활용하는 유일한 기업입니다. 이 기술은 머지않아 생성형 AI만큼이나 영향력 있는 기술이 될 것으로 보이며, 실제로 그 강력한 성능은 이미 알테어의 physicsAI를 통해 입증되고 있습니다.

[physicsAI: 지오메트릭 딥러닝의 활용]

지오메트릭 딥러닝은 현재는 다소 생소하게 느껴질 수 있지만, 시뮬레이션 기반 엔지니어링의 판도를 완전히 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. 기존의 시뮬레이션 데이터를 활용해 빠른 물리적 예측이 가능한 머신러닝 모델을 학습할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 과거 데이터를 바탕으로 더 나은 설계 결정을 내릴 수 있으며, 설계 과정을 가속화하고 시뮬레이션의 투자 효율을 극대화할 수 있습니다. 이는 많은 엔지니어들이 현재 사용하는 일대일 시뮬레이션 방식의 시행착오적 접근법과 비교하면 획기적인 발전이라 할 수 있습니다. 이것이 바로 physicsAI가 제공하는 핵심 가치입니다.

physicsAI는 기존 파라메트릭 연구의 한계를 뛰어넘어, 사용자의 과거 데이터를 학습해 신속한 물리적 예측을 제공합니다. Altair HyperWorks 플랫폼을 통해 접근할 수 있으며, 기존 설계 개념, 유사 부품, 또는 다른 프로그램의 시뮬레이션 연구 결과까지 모두 학습 데이터로 활용할 수 있습니다. physicsAI는 모든 물리적 조건에서 형상과 성능 간의 관계를 파악하며, 한번 학습된 모델은 기존 시뮬레이션 대비 최대 1,000배 빠른 예측이 가능합니다. 이러한 속도 향상은 더 많은 설계 방안을 탐색할 수 있게 해주어, 기업들이 개발 초기 단계에서 더 나은 설계안을 도출하고 경쟁사보다 빠르게 혁신적인 제품을 시장에 선보일 수 있게 합니다.

[지오메트릭 딥러닝과 AI 기반 엔지니어링의 미래]

이는 AI 기반 엔지니어링과 시뮬레이션 분야의 혁신적 변화의 시작에 불과합니다. 지오메트릭 딥러닝은 전이 학습이나 생성 설계 같은 다른 머신러닝 기술과 결합되어 그 가능성과 영향력이 더욱 확대될 것입니다. 앞으로 5년 안에 대부분의 기업에서 지오메트릭 딥러닝이 AI 기반 엔지니어링 프로세스의 필수 요소가 될 것으로 전망됩니다.
이 기술의 가치는 매우 분명합니다. 개인적 차원에서는 엔지니어들에게 전에 없던 새로운 가능성을 열어주고, 조직적 차원에서는 개발 시간과 비용을 줄이면서도 제품의 지속가능성과 안전성을 높일 수 있습니다. 더 빠른 시장 진출과 경쟁력 강화는 당연한 부수적 효과입니다.

우리는 지금 AI 기반 엔지니어링이라는 새로운 시대의 문턱에 서 있으며, 알테어가 이 혁신을 주도하고 있다는 점이 매우 고무적입니다. 지오메트릭 딥러닝을 통해 데이터 중심의 AI 기반 엔지니어링이 성능을 개선하고, 부서 간 장벽을 허물며, 보다 빠르고 효율적인 혁신을 가능하게 할 것입니다.
혁신의 여정을 시작하고 싶으신가요? physicsAI가 그 첫걸음을 도와드리겠습니다.


알테어의 AI 워크샵에서는 제조 산업의 다양한 AI 활용 사례와 신기술에 대해 발표했습니다. [발표자료]에서 확인하실 수 있습니다.

더불어 본 포스팅에서 소개된 physicsAI를 직접 사용하며 익힐 수 있는 [핸즈온 세션 교육자료]도 준비되어 있으니 링크를 클릭하여 확인하세요.