AI 엔지니어링 혁신: 생성적 디자인 및 물리학 기반 신경망 탐색

인공지능(AI)은 엔지니어링을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으켰습니다. 복잡한 문제 해결에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 제공하고 있습니다. 최신 혁신 중 하나 AI 엔지니어링 생성적 디자인과 물리학 기반 신경망(PINN)을 사용하는 것입니다. 

이 흥미로운 기술은 깊은 학습 최적화된 설계를 생성하고 복잡한 엔지니어링 문제를 해결할 수 있는 모델을 만들기 위해 물리학의 기본 원리를 사용합니다. 이번 블로그에서는 세계를 탐험해보겠습니다. AI 엔지니어링, 생성적 설계, 기계 학습(ML) 및 PINN이 엔지니어가 설계 및 문제 해결에 접근하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요. 

우리는 이 새로운 기술의 기본 개념, 응용, 이점 및 과제를 자세히 살펴보고 엔지니어링 산업에 미치는 잠재적인 영향에 대해 논의할 것입니다.

AI 및 ML 엔지니어링이란 무엇입니까? 

AI 및 ML 엔지니어링 세상에 대해 인식하고 추론하고, 인간 또는 다른 에이전트와 상호 작용하고, 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템이 포함됩니다. 여기에는 자연어 처리(NLP) 시스템, 컴퓨터 비전 알고리즘 또는 지능형 개발이 포함될 수 있습니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링 의사결정 과정.

머신 러닝 (ML)

반면에 ML 엔지니어링은 데이터로부터 학습하고 해당 학습을 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있는 기계 학습 모델의 개발 및 배포와 관련이 있습니다. 여기에는 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 구축 및 훈련하고, 성능을 최적화하고, 프로덕션 환경에 배포하는 작업이 포함될 수 있습니다.

전반적으로 AI 및 ML 엔지니어링에는 컴퓨터 과학과 통계에 대한 깊은 이해는 물론 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅에 대한 전문 지식이 필요합니다. 업계 전반의 조직이 AI 및 ML의 기능을 활용하여 운영을 개선하고 경쟁 우위를 확보하려고 함에 따라 이러한 기술에 대한 수요가 높습니다.

고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI)의 융합

수렴 고성능 컴퓨팅(HPC) 인공 지능(AI)은 더 빠르고 강력한 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 이 두 기술의 통합이 증가하는 것을 의미합니다. 

HPC는 복잡한 문제를 해결하기 위해 고급 컴퓨팅 기술을 사용하는 반면, AI는 디지털 테스트 및 시뮬레이션을 간소화하여 컴퓨터 연구를 가속화하기 위해 인간 지능을 모방할 수 있는 알고리즘 및 소프트웨어 개발을 포함합니다.

AI 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 막대한 양의 컴퓨팅 성능과 데이터가 필요하기 때문에 HPC와 AI의 융합이 일어나고 있습니다. HPC 기술 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하여 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있도록 합니다. 

이러한 융합은 의료, 금융, 의료 등 분야에서 획기적인 발전을 가져올 것으로 예상됩니다. 제조, 항공 우주 와 자동차에서 AI 애플리케이션은 운영 개선, 비용 절감, 혁신 가속화에 도움이 될 수 있습니다.

이러한 융합의 예는 다음의 개발에서 볼 수 있습니다. AI 전문 하드웨어HPC 기술을 활용하여 AI 모델의 훈련 및 추론을 가속화하는 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 것입니다. 또한 고속 네트워크 및 스토리지 시스템과 같은 HPC 인프라는 여러 노드와 데이터 센터에서 데이터를 처리할 수 있는 분산 AI 애플리케이션을 지원하고 있습니다.

AI 엔지니어링에 필요한 것은 무엇입니까?

AI 엔지니어링에는 대규모 데이터세트, 복잡한 모델, 계산 집약적인 알고리즘 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 아키텍처 와 전문 소프트웨어 효과적이다. 다음은 AI 엔지니어링에 일반적으로 사용되는 HPC 아키텍처 및 소프트웨어의 몇 가지 주요 구성 요소입니다.

고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터

AI 워크로드를 위한 높은 처리 능력, 스토리지 용량 및 메모리 대역폭을 제공하기 위해 함께 작동하는 상호 연결된 컴퓨터 클러스터입니다.

GPU 가속기

GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 워크로드에 필수적인 병렬 처리에 매우 적합한 강력한 프로세서입니다. GPU는 AI 엔지니어링의 핵심 구성 요소인 딥 러닝 알고리즘을 가속화하는 데 자주 사용됩니다.

고속 상호 연결

HPC 클러스터의 노드 간 빠른 통신을 위해 고속 상호 연결이 사용됩니다. 이는 클러스터 전체에 워크로드를 분산하고 데이터 집약적인 애플리케이션에 중요합니다.

분산 스토리지

분산 스토리지 시스템은 AI 워크로드에 필요한 대규모 데이터 세트를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 이러한 시스템은 높은 처리량과 낮은 대기 시간의 데이터 액세스를 제공하도록 설계되었습니다.

AI 소프트웨어 프레임워크

다음과 같은 AI 소프트웨어 프레임워크 TensorFlow, 파이 토치, Caffe는 AI 엔지니어링에서 일반적으로 사용됩니다. 이러한 프레임워크는 AI 모델을 구축 및 훈련하고 프로덕션 환경에 배포하기 위한 라이브러리와 도구를 제공합니다.

워크플로 오케스트레이션 도구

워크플로 조정 도구는 데이터 전처리, 모델 교육, 배포 등 여러 작업이 포함된 복잡한 AI 워크플로를 관리하는 데 사용됩니다. 이러한 도구의 예로는 Apache Airflow, Kubeflow, Argo Workflows가 있습니다.

생명과학 혁신을 위한

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 엔지니어링에 필요한 확장 가능한 HPC 리소스, AI 소프트웨어 프레임워크 및 워크플로 조정 도구에 대한 액세스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅은 AI 워크로드를 대규모로 실행하고 협업 AI 프로젝트를 지원하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전반적으로 AI 엔지니어링에 필요한 HPC 아키텍처와 소프트웨어는 프로젝트의 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 그러나 위의 구성 요소는 효과적인 AI 솔루션을 구축하고 배포하는 데 필수적입니다.

엔지니어링을 위한 AI 학습의 네 가지 유형은 무엇입니까?

지도 학습 

지도 학습에서는 입력 데이터가 해당 출력 또는 목표와 쌍을 이루는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련합니다. 알고리즘은 예측과 실제 출력 간의 차이를 최소화하여 입력을 출력으로 매핑하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습 

비지도 학습에서는 알고리즘에 레이블이 지정되지 않은 데이터가 제공되며 지침 없이 데이터에서 패턴이나 구조를 찾아야 합니다. 알고리즘은 데이터 포인트 간의 관계와 상관 관계를 식별하고 유사성을 기반으로 그룹화하는 방법을 학습합니다.

준지도 학습

준지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합에 대해 훈련됩니다. 레이블이 지정된 데이터는 학습 프로세스를 안내하는 데 사용되는 반면 레이블이 지정되지 않은 데이터는 모델의 정확도를 향상하는 데 사용됩니다.

강화 학습

강화 학습에서 알고리즘은 환경과 상호 작용하고 해당 작업에 따라 보상이나 처벌을 받음으로써 학습합니다. 알고리즘은 최상의 결과로 이어지는 행동을 선택하여 보상을 극대화하는 방법을 학습합니다.

AI의 HPC 이해

AI에서의 HPC는 슈퍼컴퓨터와 병렬 처리 기술을 사용하여 기존 컴퓨팅 방법보다 훨씬 빠른 속도로 계산 집약적인 AI 작업을 수행하는 것을 의미합니다.

AI 알고리즘을 처리하고 분석하려면 엄청난 양의 데이터가 필요한 경우가 많으며, 이는 단일 프로세서에서 수행할 경우 극도로 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. AI의 HPC를 사용하면 연구원과 실무자는 워크로드를 여러 프로세서에 분산하여 계산을 확장할 수 있으므로 훨씬 짧은 시간에 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

AI의 HPC는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 딥 러닝 등을 포함한 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. AI 연구자와 실무자는 HPC의 강력한 기능을 활용하여 보다 정확하고 효율적인 알고리즘을 개발하여 더 빠른 혁신과 발견을 가져올 수 있습니다.

고성능 AI

고성능 AI는 더 빠르고 효율적인 AI 처리를 달성하기 위해 고급 컴퓨팅 기술 및 기법을 사용하는 것을 의미합니다. 여기에는 GPU(그래픽 처리 장치), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이), ASIC(주문형 집적 회로)와 같은 특수 하드웨어를 사용하여 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 AI 작업에 필요한 계산 속도를 높이는 것이 포함됩니다.

고성능 AI는 연구원과 실무자가 더욱 복잡하고 정교한 개발을 돕습니다. AI Physics 모델을 만들고, 더 큰 데이터 세트를 처리하고, 더 빠르고 정확한 예측을 수행합니다. 고성능 AI는 의료, 금융, 운송, 제조에 이르기까지 광범위한 분야에서 중요합니다. 또한 고성능 AI는 AI에 대한 액세스를 민주화하여 전 세계 연구자와 실무자가 AI를 더 많이 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

엔지니어가 AI로 대체될 것인가?

일부에서는 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체할 것이라고 우려할 수도 있지만 가까운 미래에 그런 일이 일어날 가능성은 낮습니다. AI는 특정 작업을 자동화할 수 있지만 인간 엔지니어가 보유한 창의성, 문제 해결 및 비판적 사고 기술을 대체할 수는 없습니다. 대신 AI와 ML은 일상적인 작업을 자동화하고 엔지니어가 작업할 수 있는 새로운 도구와 기능을 제공함으로써 엔지니어의 작업을 향상시킬 가능성이 높습니다.

AI는 데이터 분석, 품질 관리, 예측 유지 관리 등 반복적이고 데이터 기반이며 자동화할 수 있는 작업에 가장 적합합니다. 그러나 엔지니어링에는 설계, 혁신, 복잡한 문제 해결 등 인간의 전문 지식과 경험이 필요한 많은 작업이 포함됩니다. 이러한 작업에는 비판적 사고, 창의성, 엔지니어링의 기술적 측면과 실무적 측면에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

더욱이 AI는 많은 엔지니어링 프로젝트에서 요구되는 인간 상호작용과 의사소통을 대체할 수 없습니다. 협업과 팀워크는 엔지니어링에 필수적이며, AI는 아직 이러한 프로세스에서 인간 요소를 완전히 대체할 만큼 충분히 발전하지 않았습니다.

HPC의 제너레이티브 디자인

고성능 컴퓨팅(HPC)의 맥락에서 생성적 설계는 컴퓨팅 알고리즘을 사용하여 엔지니어링 및 제조 애플리케이션을 위한 복잡한 설계를 탐색하고 평가하는 것을 의미합니다.

HPC의 생성 설계에는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 재료 특성, 구조 하중, 제조 제약 조건과 같은 다양한 요소를 고려하여 다양한 설계 옵션을 생성하고 평가하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 디자이너가 기존 설계 방법을 사용하여 가능한 것보다 훨씬 더 넓은 설계 공간을 탐색할 수 있도록 하는 고급 알고리즘과 최적화 기술에 의존합니다.

제너레이티브 디자인은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 학습한 후 새로운 디자인을 생성하는 데 사용됩니다. 이 프로세스는 반복적입니다. 즉, 알고리즘은 각각의 새로운 디자인 세트가 생성될 때마다 문제 공간에 대한 이해를 개선합니다.

알고리즘이 잠재적인 디자인 세트를 생성하면 디자이너는 디자인 제약 조건과 목표에 대한 준수 여부를 기반으로 각 디자인을 검토하고 평가할 수 있습니다. 디자이너는 디자인 기준을 수정하고, 알고리즘을 다시 실행하고, 새로운 디자인 세트를 생성하여 다양한 디자인 옵션을 탐색할 수도 있습니다.

HPC의 생성 설계는 복잡한 구조의 최적화를 통해 성능을 크게 향상시키고 무게를 줄일 수 있는 항공우주 및 자동차 엔지니어링과 같은 분야에서 특히 유용합니다. 이 기술은 또한 제품 성능을 향상시키고 제조 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있는 소비자 제품 설계에서도 점점 더 대중화되고 있습니다.

제너레이티브 디자인의 3가지 유형

자동 회귀 모델 

이러한 모델은 이전 값을 기준으로 시퀀스에서 다음 값의 확률 분포를 예측하여 데이터를 생성합니다. 자동 회귀 모델의 예로는 GPT-3(Generative Pre-Trained Transformer 3)과 같은 언어 모델과 PixelCNN과 같은 이미지 생성 모델이 있습니다.

VAE(변형 자동 인코더)

이러한 모델은 인코더를 사용하여 입력 데이터를 저차원 잠재 공간에 매핑하고 디코더를 사용하여 잠재 공간의 분포에서 샘플링하여 새로운 데이터를 생성합니다. VAE는 일반적으로 이미지 및 비디오 생성 작업에 사용됩니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

GAN은 게임과 같은 방식으로 함께 훈련되는 생성기와 판별기라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성기는 판별자를 속여 그것이 진짜라고 생각하도록 하는 새로운 데이터를 생성하는 반면, 판별자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하려고 시도합니다. GAN은 이미지, 비디오 및 오디오 생성 작업에 널리 사용됩니다.

이러한 생성 모델 각각에는 고유한 강점과 약점이 있으며, 모델 선택은 생성되는 데이터의 특정 애플리케이션과 유형에 따라 달라집니다.

생성 학습의 네 가지 주요 개념

생성 학습은 정신 모델을 만들고 이를 사용하여 새로운 지식을 생성하고 문제를 해결하는 학습 접근 방식입니다. 생성 학습의 네 가지 주요 개념은 다음과 같습니다.

적극적인 참여: 생성적 학습에는 질문하기, 연결하기, 예시 생성 등 자료에 적극적으로 참여하는 것이 포함됩니다. 이를 위해서는 수동적 학습보다 더 깊은 수준의 처리가 필요하며 자료에 대한 더 나은 유지 및 이해로 이어질 수 있습니다.

의미 있는 학습: 생성적 학습에는 새로운 정보와 기존 지식 사이에 의미 있는 연결을 만드는 것이 포함됩니다. 이는 새로운 정보를 개인적인 경험과 연관시키거나, 비유를 사용하거나, 정신 모델을 만들어서 수행할 수 있습니다.

메타인지: 생성적 학습에는 자신의 사고와 학습 과정을 인식하는 것이 포함됩니다. 여기에는 자신의 이해력을 모니터링하고, 혼란스러운 부분을 식별하고, 학습 장애를 극복하기 위한 전략을 사용하는 것이 포함됩니다.

자기 설명: 생성 학습에는 자기 설명, 즉 자신의 말로 자료를 설명하는 것이 포함됩니다. 이를 위해서는 자료를 적극적으로 처리해야 하며 이해를 명확히 하고 혼란스러운 부분을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 핵심 개념을 통합함으로써 생성적 학습은 정보를 더 깊이 이해하고 더 잘 보존할 수 있을 뿐만 아니라 지식을 새로운 상황에 전달하고 문제를 더 효과적으로 해결하는 능력으로 이어질 수 있습니다.

제너레이티브 디자인의 예

제너레이티브 디자인의 한 예는 다음과 같습니다. 오토데스크의 프로젝트 드림캐쳐는 가구, 자동차 부품, 건축 구조물 등 다양한 제품과 구조물의 설계에 사용되어 온 제너레이티브 디자인 시스템입니다.

예를 들어, 프로젝트 드림캐쳐를 이용해 의자를 디자인할 때 디자이너는 원하는 의자의 크기와 모양, 지지해야 할 무게, 사용할 소재 등 디자인 기준을 입력하게 된다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 기준을 충족하는 수천 개의 잠재적 디자인을 생성하고 디자이너는 선호도에 따라 옵션을 평가하고 개선할 수 있습니다.

또 다른 예는 제너레이티브 디자인을 사용한 암스테르담의 보행자 다리 설계입니다. 건축가는 교량의 경간, 하중 지지력, 원하는 미적 특성 등 다양한 매개변수를 포함했습니다. 그런 다음 제너레이티브 디자인 알고리즘은 구조 요소와 모양의 구성이 서로 다른 교량에 대한 여러 옵션을 생성했습니다. 그런 다음 건축가는 프로젝트 요구 사항에 따라 최상의 설계 옵션을 평가하고 선택할 수 있습니다.

생성적 설계는 구조적 성능과 에너지 효율성을 최적화하기 위해 건물 설계에도 사용됩니다. 예를 들어, 초고층 빌딩 설계에서 알고리즘은 바람과 태양 노출, 구조적 안정성, 에너지 소비와 같은 요소를 고려하여 건물의 구조와 외관에 대한 다양한 옵션을 생성합니다. 그런 다음 디자이너는 자신의 선호도와 프로젝트 요구 사항에 따라 가장 적합한 디자인 옵션을 선택할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인이 새로운 표준이 될 수 있을까요?

생성 설계는 이미 전산 공학 및 연구에 상당한 이점을 제공하고 있습니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다.

효율성 생성 설계를 사용하면 특정 설계 기준을 충족하는 수많은 설계 옵션을 신속하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 설계자는 시간을 절약하고 더 넓은 범위의 가능성을 탐색하여 보다 효율적인 설계 프로세스를 수행할 수 있습니다.

최적화 생성적 설계는 구조적 안정성, 에너지 효율성 또는 미적 매력과 같은 특정 성능 기준에 맞게 설계를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 특정 요구 사항에 맞는 더 나은 성능의 설계가 가능해집니다.

혁신 생성적 설계를 통해 새로운 설계 가능성을 탐색할 수 있으며 복잡한 설계 문제에 대한 혁신적인 접근 방식을 이끌어낼 수 있습니다. 이는 디자이너가 전통적인 디자인 패러다임에서 벗어나 새로운 아이디어를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지속 가능성 제너레이티브 디자인은 디자이너가 에너지 효율성, 재료 사용 및 환경 영향을 최적화하여 보다 지속 가능한 디자인을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

개인화 제너레이티브 디자인을 사용하면 개인화된 의료 기기나 맞춤형 의류 등 개별 사용자의 특정 요구와 선호도를 충족하는 맞춤형 디자인을 만들 수 있습니다.

협업 생성적 설계는 설계 가능성을 탐색하고 옵션을 평가하기 위한 공통 플랫폼을 제공함으로써 설계자, 엔지니어 및 기타 이해관계자 간의 협업을 촉진할 수 있습니다.

전반적으로 제너레이티브 디자인은 디자이너가 사용자와 이해관계자의 요구 사항을 더 잘 충족하는 보다 효율적이고 최적화되었으며 혁신적인 디자인을 만들 수 있도록 하는 강력한 도구입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 건축, 제품 디자인, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 제너레이티브 디자인이 점점 더 보편화될 것으로 예상됩니다.

물리학 기반 신경망: 장점, 학습 방법 및 응용 이해

일반적으로 PINN이라고 하는 물리 정보 신경망은 심층 신경망과 물리적 원리를 결합하여 예측의 정확성과 견고성을 향상시키는 기계 학습 알고리즘 클래스입니다. 이러한 알고리즘은 물리 기반 제약 조건을 훈련 프로세스에 통합하여 일반화를 강화하고 예측 성능을 향상시키는 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 상당한 주목을 받았습니다.

물리학 기반 신경망의 다양한 사용 사례

물리학 기반 신경망은 유체 역학, 역학, 양자 물리학 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이러한 네트워크는 유체 역학 모델링 및 다양한 조건에서 재료의 거동 예측과 같은 물리학 기반 문제에서 발생하는 복잡한 미분 방정식을 해결하는 데 사용할 수 있습니다. PINN은 관찰된 동작에서 물리적 시스템의 매개변수를 식별하는 등 최적화, 제어 및 역 문제에도 사용할 수 있습니다.

물리학 기반 신경망 이론 이해

물리 기반 신경망의 기본 이론에는 물리 기반 제약 조건을 훈련 프로세스에 통합하는 것이 포함됩니다. PINN은 일반적으로 물리적 시스템의 출력을 예측하는 신경망과 물리 기반 제약 조건을 나타내는 잔여 네트워크의 두 부분으로 구성됩니다. 이 두 부분을 결합함으로써 PINN은 기본 물리적 관계를 학습하고 이를 사용하여 정확한 예측을 할 수 있습니다. 잔차 네트워크는 또한 정규화 항의 역할을 하여 과적합을 방지하고 네트워크의 일반화를 개선합니다.

신경망의 3가지 학습 방법

신경망의 가장 일반적인 세 ​​가지 학습 방법은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습입니다. 

지도 학습에서 네트워크는 올바른 출력이 알려진 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련됩니다. 비지도 학습에서 네트워크는 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 훈련되며 데이터에서 패턴과 구조를 찾는 것은 네트워크에 달려 있습니다. 강화 학습에는 보상 신호를 최대화하기 위해 환경에서 조치를 취하도록 네트워크를 훈련시키는 것이 포함됩니다.

물리학 기반 신경망의 장점

PINN의 주요 장점은 물리적 원리를 학습 과정에 통합하여 보다 정확하고 강력한 예측을 가능하게 하는 능력입니다. 이는 데이터가 제한되거나 잡음이 있을 수 있는 복잡한 물리적 시스템으로 작업할 때 특히 유용합니다. PINN은 고차원 데이터도 처리할 수 있으므로 광범위한 애플리케이션에 적합합니다. 게다가 제한된 데이터세트로 훈련할 수 있는데, 이는 많은 물리적 시스템에서 흔히 발생하는 일입니다.

물리학 기반 신경망이 정확할 수 있습니까?

물리학 기반 신경망은 다양한 응용 분야에서 매우 정확한 것으로 나타났습니다. 대부분의 경우 다음과 같은 전통적인 수치 방법보다 성능이 뛰어납니다. 유한요소해석 (FEA) 또는 전산 유체 역학 (CFD). 그러나 정확도는 실제 모델의 품질과 사용 가능한 데이터에 따라 달라집니다. 따라서 모델을 주의 깊게 검증하고 데이터가 물리적 시스템을 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다.

특정 애플리케이션에 대한 물리학 정보 신경망

Python 및 PINN

Python은 기계 학습 및 과학 컴퓨팅에 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. Python에는 TensorFlow, PyTorch 및 Keras를 포함하여 물리 기반 신경망을 구축하기 위해 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리는 신경망을 구축 및 훈련하고 물리적 제약을 학습 프로세스에 통합하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.

Tesla는 신경망을 어떻게 사용합니까?

Tesla는 자율 주행 기술, 예측 유지 관리, 에너지 제품 등 제품의 다양한 측면에서 신경망을 사용합니다.

자율 주행 기술

Tesla의 Autopilot 시스템은 심층 신경망을 사용하여 자동차 센서의 데이터를 처리하고 운전 결정을 내립니다. 신경망은 자동차의 카메라, 레이더, 초음파 센서의 데이터를 분석하여 장애물, 보행자, 기타 차량을 감지합니다. 도로 표시, 교통 표지판, 신호등도 식별할 수 있습니다. 이 기술은 끊임없이 진화하고 있으며 Tesla는 신경망을 더욱 안전하고 안정적으로 만들기 위해 지속적으로 개선하고 있습니다.

예측 유지 보수

Tesla는 또한 신경망을 사용하여 차량 유지 관리가 필요한 시기를 예측합니다. 신경망은 배터리 전압, 온도, 충전 패턴 등 자동차 센서의 데이터를 분석하여 부품이 고장나거나 유지 관리가 필요한 시기를 예측합니다. 이를 통해 Tesla는 문제가 더 심각해지기 전에 사전에 해결하여 소유자의 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

에너지 제품

Powerwall 및 Powerpack과 같은 Tesla의 에너지 제품도 신경망을 사용하여 에너지 사용을 최적화합니다. 신경망은 태양광 패널 출력, 에너지 사용 패턴, 일기 예보 등 에너지 시스템의 데이터를 분석하여 에너지가 얼마나 필요할지, 언제 필요할지 예측합니다. 이를 통해 에너지 시스템이 보다 효율적으로 작동할 수 있어 소유자의 비용이 절감되고 전반적인 에너지 지속 가능성이 향상됩니다.

물리학 기반 신경망의 약속

PINN의 미래는 매우 유망해 보입니다. 인공 지능 분야가 계속 발전함에 따라 물리 기반 제약 조건을 기계 학습 알고리즘에 통합하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. PINN의 미래에 대한 몇 가지 잠재적인 방향은 다음과 같습니다.

정확도 향상 : PINN 훈련에 사용되는 데이터 세트가 더 크고 다양해짐에 따라 모델의 정확도는 계속해서 향상될 가능성이 높습니다. 이는 정확한 예측이 중요한 복잡한 물리적 시스템에 특히 중요합니다.

더 빠른 계산: 딥 러닝 분야가 계속 발전함에 따라 PINN을 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있는 새로운 아키텍처와 최적화 방법이 개발될 것입니다. 이는 계산이 실시간으로 수행되어야 하는 자율 주행과 같은 실시간 애플리케이션에 특히 중요합니다.

더 많은 응용 프로그램: 연구자들이 PINN의 기능을 계속 탐색함에 따라 새로운 응용 프로그램이 나타날 가능성이 높습니다. 여기에는 복잡한 물리적 현상을 이해하는 데 정확한 예측이 중요한 천체 물리학, 양자 역학, 기후 과학과 같은 분야의 응용 프로그램이 포함될 수 있습니다.

다른 기계 학습 기술과 통합: PINN은 강화 학습이나 비지도 학습과 같은 다른 기계 학습 기술과 결합되어 더욱 강력한 모델을 만들 수 있습니다. 이는 PINN이 훨씬 더 복잡한 물리적 시스템과 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 물리학 기반 신경망의 미래는 유망하며, 이러한 알고리즘은 컴퓨터 연구 및 엔지니어링이 더욱 효과적이 되도록 돕는 데 점점 더 중요한 역할을 할 가능성이 높습니다.