AI에게 설계를 맡긴다. Generative Design

영화에서 AI 비서와 함께 내가 원하는 것을 설계하고 만드는 장면은 공학도로서 멋지고 설레는 장면이 아닐 수 없다. 영화는 미래의 거울이라고 하는데 정말 가능한 이야기일 것인가?

결론부터 말하자면 이미 많은 분야에서 사용 중이다.

 

AI는 약 70년 전에 영국의 수학자 앨런 튜링이 ‘기계도 생각할 수 있다’고 주장하면서 그 개념이 시작되었고, 1956년 인공지능이라는 단어가 다트머스 회의에서 처음 사용된 후로부터 지금까지 꾸준히 발전해 왔다. 알파고와 이세돌의 바둑 대결이 벌써 9년 전의 이야기다. 그리고 2022년 생산형 AI인 챗GPT가 발표되면서 식어가던 AI 붐에 다시금 불을 붙이게 된다. 챗GPT를 전환점으로 AI를 활용한 온갖 신기한 기능들이 생겨나면서 AI시대가 막을 열게 된다.

여기까지가 현재 인류의 AI에 대한 역사이다.

 

그리고 위에서 말했듯이 지금은 AI에게 명령만 하면 설계를 해주는 것이 가능한 세상이고 이미 도입되어 사용되고 있다. 바로 Generative Design(제네레이티브 디자인)이다. AI에게 최소한의 설계 정보(재료와 역할 그리고 크기 정도)만 주면 AI가 최적의 설계 조건을 찾아주는 것이다. 이것도 2015년에 오토데스크(미국의 기업)의 퓨전 360에서 상업적으로 서비스 시작한 것이다. 10년이라는 시간이 지나면서 더욱 많은 설계 및 시뮬레이션 관련 회사들이 제네레이티브 디자인 서비스를 제공하고 있다. AI에게 사용자가 원하는 설계 조건과 제약 조건을 전달하면 AI가 다양한 설계 옵션을 생성하고 시뮬레이션을 통해 물리적 성능까지 평가 해준다. AI가 제시하는 최적의 설계안과 분석 데이터를 보고 설계자는 선택만 하면 되는 것이다. 기존에는 엔지니어가 이 모든 것을 일일이 고민하고 분석해서 제시해야 하기 때문에 시간도 오래 걸릴 뿐만 아니라 엔지니어의 역량에 따라 그 결과물의 신뢰도가 달라졌었다.

 

자동차 브랜드로 유명한 GM은 차량 시트 브라켓 설계에서 이 제네레이티브 디자인을 사용하여 실제로 적용한 것으로 유명하다. 브라켓의 무게는 40% 줄이고 강도는 20% 높아지는 경이로운 결과가 나왔다. AI는 해당 프로젝트를 위해 150여개의 브라켓 설계안을 제시했다고 한다. 기존에는 8개의 부품을 용접해서 브라켓을 하나로 만들었었는데, 단하나의 부품으로 처리할 수 있도록 했다. 생김새도 놀랍도록 비대칭에 곡선이 많으며 무작위한 거미줄 같이 생겨 인간이 설계도로 만들기가 난해한 모양이었다. 전에 한번 이슈가 되었던 로켓 엔진도 AI가 디자인하면서 극대화된 실용성으로 외계인이 디자인한 것 같았다. 곡선과 비대칭이 AI 설계도의 큰 특징인 것이다. NASA에서도 AI가 제시한 천체 망원경 부품 설계안이 전문가가 제시한 설계안보다 여러 측면에서 유리했다고 발표 했다. 특히나 AI는 무게를 최소화하는 동시에 안정성을 확보하며 제조 방법과 비용적 측면까지 생각해서 빠르게 설계안을 뽑아버리니 사람과 비교가 안되는 것이다. 위 내용이 발표되면서 비행기 제조업체 에어버스에서도 제너레이티브 디자인의 도움을 받아 미래형 비행기 동체 구조를 설계하고 있으며, 기존 에어 버스의 파티션보다 45% 가벼우면서 동일한 안정성을 확보하는데 성공했다고 한다. 기계 뿐만 아니라 아디다스의 신발 밑창 설계에도 현재 사용 중이라는데 생각보다 상당히 넓은 분야에서 사용되고 있는 것이다.

 

당장 소개한 내용으로만 보면 누구나 토니스타크가 될 수 있을 것 같지만, 아직 시기상조인 부분들도 있다. 바로 AI가 계산한 설계안을 인간이 그대로 현실에 복사할 수가 없기 때문이다. AI는 나사나 용접을 이용하여 붙인 물체가 아닌 처음부터 하나인 설계안을 내놓기에 아직은 그대로 재현해 내기가 어렵다. 엔지니어에게 요구되던 경험과 숙련도를 AI가 대신할 것이기 때문에 AI를 잘 활용하여 주어진 데이터를 분석하고 판단하는 능력이 더 중요해질 것 같다.