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AI, 머신러닝(ML), 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?
이번 에피소드에서는 ‘AI’ 또는 인공 지능의 의미와 머신러닝, 딥러닝과 같은 다른 용어의 차이점을 정의하는 것으로 이야기를 시작합니다.
Shirish가 차이점을 설명합니다:
- AI(인공 지능): 기계가 인간처럼 생각하고, 학습하고, 문제를 해결하도록 설계된 전반적인 포괄적 개념입니다.
- 머신 러닝: 각 작업에 대해 특별히 프로그래밍하지 않고도 시스템이 데이터를 학습하여 의사 결정이나 예측을 내리는 AI의 한 유형입니다.
- 딥 러닝: 머신 러닝보다 더 발전된 이 유형의 AI는 계층화된 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 인식한 다음 의사 결정을 내리는 것을 설명합니다.
Shirish는 지멘스의 관점에서 볼 때, 지멘스는 작업을 자동화하고 더 현명한 결정을 내리고 예측 인사이트를 제공함으로써 인간이 더 많은 일을 할 수 있도록 AI 지원 도구와 기능을 소프트웨어에 구현한다고 설명합니다.
Siemens의 AI 도구를 사용할 때 내 데이터와 IP는 어떻게 보호되나요?
Shirish는 Siemens에서는 안전한 환경에서 AI 모델을 학습시키고, 데이터 교환을 암호화하며, 엄격한 액세스 제어 및 감사 추적을 실시하는 등 사용자의 지적 재산을 보호하기 위해 다층적인 접근 방식을 취하고 있다고 설명합니다. 또한 NX의 AI 컴포넌트를 통해 사용자는 온프레미스에서 머신러닝 모델을 학습할 때 자체 IP를 활용할 수 있습니다.
Scott은 Teamcenter를 사용하면 액세스 제어로 인해 추가적인 보호 계층이 있다고 덧붙입니다. 따라서 외부 세계뿐만 아니라 회사 내부에서도 데이터와 IP를 보호할 수 있습니다.
Siemens는 생산성과 사용자 경험을 향상하기 위해 어떻게 AI를 NX CAD에 통합했나요?
적응형 UI/명령 예측 기능을 CAD 소프트웨어에 최초로 도입한 Siemens가 더 많은 AI 및 머신 러닝 지원 기능을 추가하여 NX를 계속 발전시키는 것은 당연한 일입니다. “선택부터 제안 및 추천에 이르기까지 NX에 도입하는 기능에 AI가 훨씬 더 많이 통합될 것입니다. AI가 훨씬 더 개인화된 디자인 환경을 만들어 줄 것으로 기대합니다.” 그는 소프트웨어가 개별 사용자의 요구에 맞게 조정될 것이며, 사용자가 AI라는 사실을 인지하지 못할 정도로 백그라운드에서 작업을 수행하는 AI가 제2의 본능이 되어 더 빠르게 디자인하는 데 도움을 줄 것이라고 설명합니다.
Shirish와 Scott은 또한 CAD에서 AI를 통해 볼 수 있는 트렌드에 대해 논의하며, 둘 다 기계 공학 경력이 있는 만큼 제품 설계 프로세스에서 AI를 통해 얻고자 하는 것, 즉 중복 작업을 제거하여 일상적인 작업에 소요되는 클릭과 시간을 줄여 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있기를 희망한다고 밝혔습니다. 이 아이디어를 바탕으로 NX에 AI 기능을 추가하여 제품 개발 라이프사이클을 단축하고 제품 품질을 개선하며 디자인 프로세스를 더욱 직관적으로 만들 수 있습니다.
Scott과 Shirish는 시간이 지남에 따라 CAD에서 AI가 발전함에 따라 AI가 설계의 맥락에 따라 지능적인 제안을 통해 실시간으로 설계를 검증하고 안내하는 데 도움이 되기를 바라며, 제품 엔지니어링의 미래는 AI 기반이 될 것으로 예상하고 있습니다. 이에 발맞춰 유니티는 특정 제약 조건과 요구 사항에 따라 설계 또는 대안을 자동으로 생성할 수 있는 제너레이티브 AI를 NX에서 개발하기 위해 노력하고 있다고 Shirish는 언급했습니다. 또한 유니티는 다음 사항을 검토하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 사용자 상호 작용을 개선하는 방안도 검토 중입니다.엔지니어가 자연어를 사용하여 질문하고, 도움을 받고, 설계를 조작하고 개선할 수 있도록 지원합니다.
AI가 엔지니어링 일자리를 대체할까요?
Shirish는 AI가 엔지니어와 디자이너를 대체하는 것이 아니라 이들을 지원하고 업무의 효율성을 높여 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에 덜 집중하고 제품 개발과 창의적이고 복잡한 측면에 더 집중할 수 있도록 지원하는 것이라고 고객을 안심시킵니다. “AI는 디자인 옵션을 생성하거나 특정 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줄 수는 있지만, 디자인 의도에 대한 맥락적 이해는 부족합니다. 디자인의 이러한 측면을 주도하는 것은 언제나 사람입니다.”라고 말합니다. NX의 기능을 사용하더라도 AI가 제안한 변경 사항이나 제안을 사람이 미리 보고 올바른 정보/데이터가 반영되었는지 확인해야 합니다.
Scott은 높은 수준에서 기업들은 전체 인력의 생산성을 높이고자 한다고 덧붙입니다. NX의 AI 지원 기능을 통해 엔지니어가 같은 인원으로 더 많은 작업을 더 짧은 시간 내에 처리할 수 있도록 지원함으로써 기업이 이러한 목표를 달성할 수 있도록 돕고자 합니다.
CAD 소프트웨어의 AI 제너레이티브 설계 및 대화형 인터페이스의 미래
그렉은 에피소드 초반에 언급한 주제인 제너레이티브 디자인에 대해 스콧과 쉬리쉬에게 자세히 물어봅니다. Scott은 제너레이티브 디자인의 개념에 대해 설명합니다. 사용자가 원하는 입력을 시스템에 입력하면 시스템이 이를 기반으로 설계를 제공한다는 것이죠. Shirish는 제너레이티브 디자인의 목적은 즉시 명확하지 않을 수 있는 디자인을 탐색하고 최적화하여 요구 사항과 사양을 염두에 두고 보다 혁신적이고 가볍고 비용 효율적인 디자인으로 이끄는 것이라고 말합니다. 그는 앞으로 제너레이티브 디자인이 지속 가능성을 염두에 두고 설계하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿으며 “지속 가능성 점수를 염두에 둔 솔루션을 생각해낼 수 있나요?”라고 입력할 수 있다고 말합니다.
그런 다음 Greg는 Shirish와 Scott에게 제품 디자인을 위한 대화형 인터페이스가 곧 등장할 것으로 보는지 묻습니다. Scott과 Shirish는 당연히 가능한 일이며 NX와 함께 수년 동안 작업해 왔다고 확언하며, “‘모든 상사를 3천만 달러로 바꾸자’고 말하는 것은 시간 문제일 뿐입니다.”라고 말하며 이미 다음과 같이 말합니다. 음성 명령 을 사용하면 소프트웨어와 대화하듯 대화하면서 디자인을 만들 수 있습니다.
Shirish는 LLM이 통합되면 대화형 명령을 사용하여 소프트웨어와 더 쉽게 상호 작용할 수 있다고 덧붙입니다. 예를 들어, 어셈블리에서 가장 무거운 부품 10개를 식별하는 것은 획기적인 기능이 될 것입니다. 현재로서는 많은 단계와 명령이 필요합니다. 하지만 미래에는 소프트웨어와 대화를 나누며 “가장 무거운 부품 10개 강조 표시해줘”라고 말하면 소프트웨어가 해당 정보를 제공할 수 있습니다.
NX CAD의 AI 기능과 그 발전 방향
Shirish는 현재 개인화, 예측, 스마트 인간-컴퓨터 상호 작용, AI 서비스(고객이 자체 데이터로 AI 모델을 학습시킬 수 있는) 등 네 가지 핵심 워크스트림을 AI로 지원한다고 강조합니다. NX의 이러한 기능은 NX를 통해 핵심 모듈로 사용할 수 있습니다. NX X 디자인 솔루션를 통해 추가 모듈로 사용하거나 NX 및 NX X 가치 기반 라이선싱.
Shirish가 “개인화” 워크스트림에서 구체적으로 언급하는 모듈 중 하나는 다음과 같습니다. NX 명령 예측 (적응형 UI). 이 모듈은 사용자가 NX를 어떤 상황에서 어떻게 사용하는지 추적한 다음 사용자 인터페이스를 개인화하여 디자이너를 안내하고 디자인 프로세스를 더욱 효율적으로 만들어 줍니다. 또한 Scott은 AI를 통한 개인화는 기업이 IP와 디자인 워크플로우를 가져와 해당 워크플로우에 맞게 NX를 학습시킬 수 있기 때문에 신입 또는 주니어 엔지니어가 회사에 입사하여 디자인 프로세스를 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 덧붙입니다. 또한 필요한 경우 시스템을 재교육할 수도 있습니다.
예측 및 스마트 컴퓨터 상호 작용과 관련하여 Shirish는 NX 선택 예측과 같은 사례를 언급합니다, NX 유사한 얼굴 선택 등을 통해 사용자가 대규모 어셈블리를 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 또한 사용자가 NX를 사용한 방식이나 과거에 디자인했던 것을 기반으로 재료를 예측할 수 있는 기능도 있다고 덧붙입니다.
설계 프로세스에 AI를 더욱 깊숙이 통합하고 사용자의 요구에 더욱 지능적으로 반응하는 NX를 만드는 데 주력하고 있기 때문에 NX에서 AI의 미래는 매우 유망합니다. 제너레이티브 AI 기능을 확장하고 실시간 시뮬레이션 기능을 강화하며 대화형 인터페이스를 비롯한 사용자 상호 작용을 개선할 계획이므로 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
이 에피소드에서 Shirish는 NX의 AI 지원 기능뿐만 아니라 유니티가 AI 서비스를 제공하는 두 가지 방법에 대해서도 자세히 설명합니다.
NX 몰드 파트 디자이너는 AI를 어떻게 활용하나요?
이미 NX의 다른 AI 지원 기능 몇 가지를 살펴본 만큼, Greg는 다른 모듈에 대해 구체적으로 질문합니다, NX 몰드 파트 디자이너와 AI를 활용하는 방법을 소개합니다. NX Molded Part Designer를 사용하면 AI 기술을 활용하여 제품 설계 주기의 설계, 시뮬레이션 및 제조 단계를 고려하고 설계 프로세스를 가속화하기 때문에 설계 반복 횟수를 줄이고 처음부터 제조가 가능한 부품을 만들 수 있습니다.
NX Molded Part Designer는 집단 지성을 통해 사용자가 소프트웨어를 사용하는 방식을 추적하고 과거에 성형 부품을 어떻게 설계했는지 사용자의 행동을 통해 학습합니다. 이러한 지식과 모범 사례 캡처를 통해 NX는 설계에 대한 제안을 제공할 수 있는 ML 모델을 사용합니다. 여기에는 초기 설계와 설계 검증이 모두 포함됩니다. 예를 들어 구배 각도를 예측하고 빠른 유효성 검사를 수행하며 설계가 유효성 검사를 충족하지 않는 경우 변경 사항을 제안할 수 있습니다. 이는 AI 기술로 구현되는 NX의 모듈 중 하나에 불과합니다.
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