물리기반 AI로 복잡한 제조 공정 실시간 반영 가능
제조 분야 학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템' 게재
최근 제조 분야의 공정 고도화·첨단화에 따라 제조 환경이 더욱 복잡해지면서, 이를 정밀하게 모델링하거나 공정 변화를 실시간으로 반영하는 데 어려움이 커져 왔다.
이에 새로운 인공지능 기반 기술에 대한 요구가 확대되고 있으나, 기존 데이터 중심 인공지능 기술은 대규모 학습 데이터 확보의 어려움과 공정 조건 변화에 따른 성능 저하 등의 이유로 실제 제조 현장에 적용하는 데 한계를 가지고 있었다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 제조 인공지능의 특성과 한계를 종합적으로 분석하고, 제조 공정에 내재된 도메인 지식과 인공지능을 결합하는 '도메인 주도 인공지능 기술'을 개발했다.
연구팀은 특히 물리 법칙을 인공지능 모델에 통합하는 물리기반 인공지능을 중심으로, 적은 데이터만으로도 물리적으로 일관된 성능과 해석 가능성을 확보할 수 있는 제조 인공지능의 새로운 방향성을 제시했다.
이 교수는 "본 연구는 도메인 주도 인공지능 기술이 제조 현장의 실제 문제를 이해하고 해결하는 방향으로 발전할 수 있음을 보여주는 사례"라고 강조했다.
한편 중앙대 기계공학부 라동현·이재륜·이민우·곽성민 연구원, 한국과학기술원(KAIST) 이승철 기계공학과 교수와 함께 진행된 해당 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업과 산업통상부 알키미스트프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
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