Dassault Systèmes는 2026 SIMULIA 커뮤니티 컨퍼런스 일본 개최를 발표했습니다. 이번 컨퍼런스는 인공지능 역량을 통합함으로써 모델링 및 시뮬레이션(MODSIM) 기술의 근본적인 발전을 선보이는 플랫폼이 될 것입니다. SIMULIA 브랜드의 CEO인 미셸 애쉬(Michelle Ash)는 업계가 디지털 모델과 물리적 현실 사이의 격차를 줄이기 위해 엔지니어링 설계 프로세스에 인공지능을 더욱 깊이 통합하는 방향으로 나아가고 있다고 밝혔습니다.
전통적인 엔지니어링에서 AI 기반 MODSIM으로의 전환
컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 프로세스는 오랫동안 Abaqus, PowerFLOW, CST, Simpack, Wave6와 같은 전문 시뮬레이션 도구를 사용하여 제품에 대한 정밀한 테스트를 수행해 왔습니다. 그러나 업계는 단순히 완성된 설계를 테스트하는 것을 넘어, 학습하고 진화할 수 있는 대화형 디지털 모델을 구축하는 MODSIM(모델링 및 시뮬레이션) 개념으로 전환하고 있습니다.
이러한 방향은 개발 주기 단축과 물리적 실험 및 연구소 테스트와 관련된 막대한 비용 절감이라는 제품 개발의 전통적인 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 인공지능을 통합함으로써 엔지니어는 복잡한 계산 프로세스를 가속화하고 시뮬레이션에서 생성된 방대한 데이터를 즉각적인 설계 통찰력으로 전환할 수 있습니다.
실질적으로 무엇이 변화하는가?
이번 컨퍼런스가 집중하는 근본적인 변화는 물리적 AI(Physical AI)를 통해 시뮬레이션을 '검증' 도구에서 '생성 및 개발' 도구로 전환하는 데 있습니다. 이는 다음을 의미합니다:
- 계산 가속화: 인공지능 알고리즘을 사용하여 물리적 결과를 예측함으로써, 수 시간 또는 수 일이 걸릴 수 있는 기존 시뮬레이션에 필요한 시간을 단축합니다.
- 데이터 통합: 전자기 및 기계 시뮬레이션과 같은 다양한 도구에서 추출된 데이터를 통합된 인공지능 환경 내에서 결합할 수 있는 능력입니다.
- 모델 정확도 향상: 머신 러닝을 사용하여 디지털 모델의 정확도를 높이고 복잡한 물리적 현상을 극도의 정밀도로 시뮬레이션할 수 있도록 합니다.
이러한 방향이 중요한 이유는 무엇인가?
이러한 전환은 자동차, 항공, 전자와 같은 첨단 산업의 요구에 대한 대응입니다. 이러한 산업에서는 시장 출시 속도(Time-to-Market)가 경쟁의 결정적인 요소가 되었습니다. MODSIM 환경에 인공지능을 통합할 수 있는 능력은 기업이 비용이 많이 드는 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이면서 더 복잡하고 안전한 제품을 기록적인 시간 내에 혁신할 수 있는 역량을 제공합니다.