AI 대리 모델이란 무엇인가? 역사와 시작 방법.

AI 대리 모델은 엔지니어링 설계 주기를 가속화하는 강력한 도구로 등장했습니다. 이는 고충실도 시뮬레이션의 빠르고 데이터 중심적인 근사치를 제공하며 엔지니어가 대규모 설계 공간을 보다 효율적으로 탐색할 수 있도록 합니다.

AI 물리학에 기대는 팀은 이미 R&D를 가속화하고, 비용을 절감하고, 의사 결정 방식을 변화시켜 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 예를 들어, 다음을 포착했습니까? 슬로베니아(SLB)Schlumberger) NVIDIA GTC에서? 그들의 데모는 미래에 대한 엿보기를 제공했습니다. 100배 더 빠른 결과, 실시간 추론, 복잡하고 비용이 많이 드는 엔지니어링 과제를 보다 효율적으로 해결함으로써 연간 최대 1억 달러의 잠재적 가치를 제공합니다.

일부 엔지니어는 여전히 주저하고 있지만, 진짜 위험은 뒤처지는 것입니다. 좋은 소식은 Navier-Stokes, Maxwell 및 기타 복잡한 물리 방정식의 수학과 이를 해결하는 데 사용되는 계산 알고리즘에 익숙하다면 딥 러닝을 마스터하는 것이 자연스러운 다음 단계가 될 것입니다.

이 블로그에서는 무엇을 살펴보겠습니다. AI 대리 모델 이러한 기술이 무엇이고, 이를 시작하는 방법과 그 역사를 설명하여 작업에서 획기적인 발전을 어떻게 가속화할 수 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

AI 대리 모델이란?

AI 대체 모델은 일반적으로 회귀 방법이나 신경망을 사용하여 구축된 고충실도 시뮬레이션의 수학적 근사치입니다. 

회귀 모델은 통계적 방법을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 변수 간의 관계를 추정합니다. 신경망은 데이터 입력과 출력 간의 연결 강도를 조정하는 딥 러닝(DL) 알고리즘의 한 유형입니다. 훈련 예측 오류를 최소화하기 위해. 두 기술 모두 복잡하고 비선형적인 관계를 효과적으로 학습하고 확률적 신뢰 구간으로 예측을 생성합니다.

AI 대리자는 일반적으로 Python으로 구현되며 사용자 입력을 수락하고 머신 러닝 모델을 통해 처리하고 예측을 반환하는 애플리케이션으로 배포될 수 있습니다. 이 프로세스는 추론, 계산적으로 많은 비용이 드는 시뮬레이션의 실시간 근사치를 제공할 수 있습니다.

AI 대리 모델은 기존 모델을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 실험 설계(DOE) 그리고 몬테카를로 방법. 완전 충실도 CAE 시뮬레이션은 종종 너무 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들기 때문에 과학자와 엔지니어는 시뮬레이션 수나 물리의 복잡성을 제한해야 하며, 이는 설계 최적화 범위를 제한합니다.

이와 대조적으로 AI 대리자는 더 작은 전체 충실도 데이터 집합에서 훈련을 받은 다음 더 광범위한 설계 변형과 복잡한 물리 시나리오에서 결과를 빠르게 추정하는 데 사용됩니다. 이 접근 방식은 한때 완전히 조사하기에는 너무 계산적으로 비용이 많이 들었던 설계 공간을 더 빠르고 포괄적으로 탐색할 수 있게 해줍니다.

이러한 이유로 AI 대체물이 주요 산업 혁신을 주도하게 될 것이며, 최적화를 통해 보다 혁신적인 솔루션이 탄생하고 출시 기간이 획기적으로 단축될 것입니다.

AI 대리 모델의 정확도는 얼마인가요?

AI 대리 모델은 학습 데이터 편향, 모델 분산, 불확실성과 같은 잠재적인 문제를 식별하기 위한 명확한 오류 측정 항목을 제공하므로, 정확도를 높이고 모델 예측에 대한 확신을 높이기 위해 미세 조정하는 데 도움이 됩니다.

딥 러닝에서 Root Mean Squared Error(RMSE)와 같은 오류 계산은 모델의 예측이 부정확하거나 데이터에 과대적합하거나 과소적합할 때를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 RMSE가 높거나 정확도가 95% 미만인 경우 더 많은 학습 데이터를 추가하거나 모델의 하이퍼파라미터를 조정하거나 피처 엔지니어링을 개선하여 편향과 분산을 줄여야 할 수 있습니다.

데이터는 AI 대리 모델의 정확성에서 중요한 역할을 합니다. 고품질의 다양한 데이터 세트는 더욱 신뢰할 수 있는 예측으로 이어지기 때문입니다. 정확하고 관련성 있는 데이터가 모델에 공급되도록 데이터 파이프라인을 지속적으로 평가하고 업데이트하고, 시간이 지나도 신뢰성을 유지하기 위해 주기적으로 재교육하는 것이 중요합니다.

이러한 오류 측정 기준을 이해하면 딥 러닝 기반 모델을 개선하여 전체 충실도 시뮬레이션과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있으며, 광범위한 애플리케이션에 대해 빠르고 안정적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

엔지니어링에서 AI 대리 모델의 진화

머신 러닝은 2010년대부터 수학, 공학, 컴퓨터 과학 커리큘럼에 통합되어 문제 해결에 대한 접근 방식에 큰 변화를 가져왔습니다.

경력 중반에 머신 러닝을 탐구하고 있다면 걱정하지 마세요. 이러한 개념은 익숙한 통계 및 최적화 기술을 기반으로 하며, 이를 이해하고 효과적으로 적용하는 데 도움이 되는 리소스가 많이 있습니다. 

수학적으로 말하면 우리가 여기까지 온 과정은 다음과 같습니다.

1950-1960 – 초기 통계 학습

• 선형 회귀는 온도나 응력 분포와 같은 시뮬레이션에서 연속 값을 예측하는 데 사용되는 방법이었습니다. 그러나 이 기술은 복잡하고 비선형적인 행동을 다룰 때 한계가 있으며 여러 물리적 변수 간의 상호 작용을 쉽게 설명할 수 없습니다.

1970-1980 – 머신 러닝의 발전

• 의사결정 트리 및 최근접 이웃(k-NN)과 같은 분류 알고리즘은 레이블이 지정된 과거 데이터를 기반으로 결과를 예측할 수 있는 능력으로 인해 인기를 얻었습니다. 그러나 두 방법 모두 과적합에 어려움을 겪어 어떤 경우에는 새 데이터로 일반화하기 어렵습니다.

1990 – 지원 벡터 머신(SVM)의 등장

• SVM은 강력한 분류 도구로 등장하여 복잡하고 고차원의 데이터를 효과적으로 처리함으로써 결정 트리 기반 알고리즘을 개선하였으며, 특히 물리학과 비선형 관계가 있는 다른 분야에서 유용하게 쓰이고 있습니다.

2000 – 신경망(NN)의 도입

• 신경망은 레이블이 지정되거나 지정되지 않은 데이터로부터 계층적 특징을 학습하기 위해 여러 계층을 사용함으로써 복잡하고 비선형적인 관계를 모델링하는 데 빠르게 인기를 얻었으며, 유체 역학과 같은 응용 프로그램에서 결과를 예측하는 데 이상적입니다.

2010 – 딥러닝의 부상

• 2010년대는 합성곱 신경망(CNN) 및 강화 학습과 같은 계산 방법의 발전과 함께 딥 러닝의 부상을 알렸습니다. 이러한 혁신은 대규모 데이터 세트와 고성능 컴퓨팅을 활용하여 이전에는 해결하기 어려웠던 문제를 해결하여 항공우주, 자동차 및 재료 과학의 발전을 가속화했습니다.

2020 – AI 기반 물리학 혁신

• 현대로 우리를 데려온 Physics-Informed Neural Networks(PINN)는 물리 법칙을 신경망 훈련에 직접 임베드하여 복잡한 물리 기반 문제를 해결하는 혁신적인 AI 접근 방식으로 등장했습니다. 이 획기적인 발전은 새로운 수준의 정확도와 효율성을 열어서 이전에는 해결하기 어려웠던 엔지니어링 과제를 전례 없는 속도와 신뢰성으로 해결할 수 있게 했습니다.

시작하는 방법

머신 러닝에 뛰어드는 것은 어려울 수 있지만, 작은 성과에 집중하는 것이 자신감과 추진력을 쌓는 올바른 접근 방식입니다.

시작하기 위한 세 가지 실용적인 단계는 다음과 같습니다.

파이썬을 직접 사용해 보세요

Python은 엔지니어링 분야에서 머신 러닝을 위한 필수 언어입니다. 다음과 같은 라이브러리를 사용하여 편안함을 얻으세요. 눔 파이, 판다, 파이비스타글렌데일 매트플롯립 시뮬레이션 데이터를 조작하고 시각화하는 데 도움이 됩니다. 좋은 첫 번째 목표는 Python을 사용하여 CAE 데이터 세트를 읽고, 요약하고, 해석하는 탐색적 통계 분석을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 열 시뮬레이션에서 평균 온도 분포를 계산하거나 FEA에서 응력 및 변형 분산을 분석하면 머신 러닝 모델을 적용하기 전에 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

주피터 수첩 무료이며 사용자 친화적인 통합 개발 환경(IDE)으로, 파이썬 프로그래밍과 데이터 분석을 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 머신 러닝 모델을 빌드하고 테스트하는 데 이상적이며, 사용자가 데이터를 쉽게 탐색하고, 추세를 파악하고, 대화형 공유 형식으로 코드를 실험할 수 있도록 해줍니다.

빠른 프로토타입 제작을 위한 Low-Code AI 도구 사용해보세요

시각적인 드래그 앤 드롭 워크플로를 선호하는 분들을 위해 로우코드 AI 도구 데이터 전처리, 기능 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 학습을 자동화하여 대체 모델을 프로토타입화하는 빠르고 직관적인 방법을 제공합니다. 최상의 솔루션에는 사전 구축된 템플릿과 자동화 스크립트가 포함되어 있어 복잡성을 추상화하여 고급 머신 러닝을 보다 쉽게 ​​접근할 수 있게 하는 동시에 광범위한 코딩의 필요성을 제거합니다.

하지만 사용 편의성은 스마트 AI 기능에 대한 것만은 아닙니다. 플랫폼이 여러 소스에서 데이터를 효율적으로 끌어오고, 정리하고, 통합할 수 없다면 AI가 제공할 수 있는 전체 가치를 얻을 수 없습니다.

뛰어난 AI 플랫폼은 데이터를 수집하여 저장하는 모델을 구축할 수 있습니다. 중앙화된 데이터 효율적이고 신뢰할 수 있는 계산 파이프라인을 만듭니다. 데이터 수집에서 배포까지 모든 것을 간소화함으로써, 로우코드 도구는 AI 대리 모델을 더 빠르고 쉽게 프로토타입화합니다.

AI 중심 리소스 탐색

대규모 데이터 세트로 작업하는 경우 TensorFlow 파이 토치 확장성, 유연성 및 사전 구축된 모델의 광범위한 생태계로 인해 훌륭한 선택입니다. 이러한 라이브러리는 NVIDIA GPU에서 더욱 빠르게 실행되어 가속화된 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 모델을 보다 효율적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다. 물리 기반 시뮬레이션의 경우, NVIDIA PhysicsNeMo GitHub에서 사전 최적화된 참조 아키텍처와 실제 사례를 제공합니다. 이러한 모든 리소스는 엔지니어가 효율적인 AI 기반 모델로 고충실도 시뮬레이션을 증강하여 확장하고 더 크고 복잡한 문제를 실시간으로 해결할 수 있도록 도와줍니다.

대리 모델의 진화
머신 러닝은 2010년대부터 수학, 공학, 컴퓨터 과학 커리큘럼에 통합되어 문제 해결에 대한 접근 방식에 큰 변화를 가져왔습니다.

경력 중반에 머신 러닝을 탐구하고 있다면 걱정하지 마세요. 이러한 개념은 익숙한 통계 및 최적화 기술을 기반으로 하며, 이를 이해하고 효과적으로 적용하는 데 도움이 되는 리소스가 많이 있습니다.

맺음말

AI 대리 모델은 현대 엔지니어링에서 매우 귀중한 도구로, 시뮬레이션 런타임을 줄이고 더 큰 설계 공간을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 수학적 관점에서 볼 때, 이는 간단하고 이미 작업에 적용한 엔지니어링 원리보다 복잡하지 않습니다.

시작하려면 Rescale의 사용 가능한 기능을 확인하세요. AI 리소스 그리고 AI에 대한 전문 개발 과정(예: 다음에서 제공하는 과정)을 탐색하는 것을 고려하십시오. MIT or 스탠포드. 이러한 과정을 통해 AI 기반 솔루션을 마스터하는 데 필요한 전문성을 더욱 강화하고 진행 속도를 높일 수 있습니다.

AI 대체 모델에 대해 자세히 알아보는 시간을 갖는 것은 여러분의 기술을 향상시키고 엔지니어링에 대한 열정을 되살리는 데 도움이 될 것입니다.