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Jul 05, 2023

오전, AI를 만나다

빠르게 변화하는 제조 산업에서 더 많은 혼란을 겪을 준비가 되셨나요? 인공지능과 머신러닝이 3D 프린팅의 차세대 기술인 이유 인공지능(AI)은

빠르게 변화하는 제조 산업에서 더 많은 혼란을 겪을 준비가 되셨나요? 인공 지능과 기계 학습이 3D 프린팅의 차세대 기술인 이유

인공지능(AI)은 3D 프린팅의 기능을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 가능한 이점으로는 향상된 설계 최적화, 보다 효율적인 재료 사용, 보다 빠르고 정확한 품질 관리, 예측 유지 관리 수행 능력 등이 있습니다. 전반적으로 AI와 3D 프린팅의 통합은 재료, 디자인 및 응용 분야의 새로운 혁신은 물론 보다 효율적이고 비용 효율적인 제조 프로세스로 이어질 것으로 예상됩니다.

이전 단락은 "AI가 3D 프린팅에 어떤 영향을 미칠까요?"라는 질문에 지능적이고 적절하게 응답한 온라인 AI 기반 서비스인 ChatGPT에서 나온 것입니다.

봇의 답변은 장황했기 때문에 약간의 다듬기가 필요했지만 AI는 다른 형태의 자동화와 마찬가지로 어느 시점에서는 나와 수많은 다른 사람들을 실직하게 만들 가능성이 높습니다. 하지만 당분간 나는 디지털 벨트 아래에서 몇 달 간의 경험을 갖고 있는 언어 모델 AI 엔진보다 더 나은 작가라고 자신있게 말할 수 있습니다. 그리고 이를 염두에 두고 이 기사의 나머지 단어는 모두 인간이 생성한 것임을 약속합니다.

글쓰기 기술의 진화는 제쳐두고, AI와 머신러닝(ML)은 작업자가 주말을 그리워하게 만드는 지루하고 반복적인 작업에 빛을 발합니다. 그 중 하나는 엄청난 양의 데이터세트를 정렬하는 것입니다. “구멍과 잡음으로 가득 찬 거대한 스프레드시트를 분석한 다음 해당 정보를 사람들이 의사 결정에 사용할 수 있는 강력한 모델로 바꾸는 능력을 상상해 보십시오. 이것이 바로 우리 소프트웨어가 하는 일입니다.”

영국 케임브리지 대학교 물리학과에서 분사된 Intellegens Ltd.의 제품 마케팅 책임자인 Stephen Warde는 이렇게 말했습니다. 현재 Warde의 동료들은 적층 제조(AM) 및 기타 데이터 집약적인 기술을 더 스마트하고 빠르게 만들며 시간이 많이 걸리는 시행착오 실험과 프로토타입 제작에 대한 의존도를 훨씬 낮추는 고급 ML 분석 플랫폼을 개발하는 데 하루를 보내고 있습니다.

ML과 그 큰 형인 AI는 새로운 것이 아닙니다. 실제로 이러한 용어 중 첫 번째는 1959년으로 거슬러 올라갑니다. 당시 IBM 직원 Arthur Samuel은 차고 두 대 크기의 컴퓨터에 체커 게임을 훈련시켰습니다. 그러나 ML은 오랫동안 Intellegens와 다른 사람들의 작업을 통해 최근에야 해결된 격차 메우기라는 심각한 단점으로 인해 어려움을 겪었습니다.

“역사적으로 머신러닝 엔진은 훈련에 사용된 데이터가 불완전하면 제대로 작동하지 않습니다.”라고 Warde는 말했습니다. “여기 있는 우리 중 다수는 물리학, 재료 과학, 화학 제제에 대한 배경 지식을 갖고 있으며 부족한 데이터가 제한 요인이 될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이것이 우리 팀이 최적이 아닌 데이터 세트에서 사용 가능한 모델을 구축하는 데 성공적인 기계 학습 방법을 구축하려는 동기를 부여한 이유입니다.”

이 작업을 통해 Intellegens는 회사의 Alchemite 엔진을 매개변수 최적화에 사용할 수 있는 첨가제 분야로 진출했습니다. “제조업체는 일반적으로 프로세스, 사용하는 분말, 레이저 설정 등에 대해 많은 양의 데이터를 수집합니다. 기계 학습은 이 모든 정보를 분석하여 빌드 챔버에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 원하는 결과에 대한 입력을 맞춤화할 수 있도록 도와줍니다."

Warde는 이 기술의 전반적인 사용이 아직 초기 단계에 불과하다는 점을 인정하지만 상업 부문에서 큰 관심을 보이고 있으며 적층 제조업체는 새로운 재료와 프로세스를 개발할 때 값비싼 실험의 필요성을 줄이기 위해 이미 ML 소프트웨어를 사용하고 있다고 말했습니다.

캘리포니아주 발렌시아와 노스캐롤라이나주 캐리에 미국 지사를 두고 있는 소프트웨어 제공업체인 Oqton Inc.의 비즈니스 개발 관리자인 Benoit Soete도 AM에서 AI의 역할이 커지는 것에 대해 마찬가지로 낙관적입니다. 그는 "저는 여기서 치과 응용에 초점을 맞추고 있으며 치과 기공소와 생산 센터에서 AI 사용이 매우 보편화되고 있다고 말씀드릴 수 있습니다."라고 말했습니다.