Intelligent models for smarter decision-making

현명한 의사결정을 위한 지능형 모델

많은 조직은 시뮬레이션 강화를 위해 인공지능에 기대를 걸고 있으며, 이는 곧 빠른 혁신과 좋은 제품으로 이어질 전망이다.

이 기사는 지멘스와 협업으로 작성되었습니다.

현재 엔지니어들은 혁신, 최신기술 따라잡기, 시급한 문제에 대한 창의적인 해결방안 설계를 요구하는 유례 없는 압력을 받고 있다. 이에 따라 설계, 구축 및 테스트라는 기존 엔지니어링 접근 방식의 인기는 저물고 있다.

자율 주행 시스템을 예로 들어 보자. 자율주행 차량은 이동성을 크게 개선한다고 하지만, 엔지니어는 안전성 및 시스템 오작동 가능성 등 중요한 기능을 테스트해야 한다. 토요타는 안전한 무인시스템을 목표로 연구 중인 자동차 제조업체 중 하나다. 2016년 토요타의 회장 겸 CEO 아키오 토요다(Akio Toyoda)는 약 88억 마일(약 142억㎞)의 시험 주행이라는 목표 완수를 위해 테스트를 더 많이 해야한다고 주장했다.

다행스럽게도 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)의 슈테판 요쿠쉬(Stefan Jockusch) 전략 담당 부사장은 시뮬레이션이 도움이 된다고 언급한다. 시뮬레이션 기술은 눈길 주행부터 조심성 없는 보행자에 이르기까지 수백만 개의 실제 상황 시나리오를 가상 테스트함으로써, 자율주행 차량의 성능을 분석하는 동시에 개발을 가속화하고 비용을 절감할 수 있다.

시뮬레이션은 현재와 미래의 제품을 디지털로 개발하고 제조하는 데 매우 중요하다. 그러나 도메인 지식(Domain Knowledge) 부족과 갈수록 더 복잡해지는 문제로 인해 조직은 인공지능(AI)을 통한 시뮬레이션 강화에 나서고 있다.

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