[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (31)] 자동차 산업 (上) - 토요타, 생성형 AI 도구로 디자인과 엔지니어링의 간극을 줄이다
최봉 산업경제 전문기자 입력 : 2023.08.30 00:30 ㅣ 수정 : 2023.08.30 00:30
[기사요약] 자동차 기업들, 차량 설계, 엔지니어링, 제조, 마케팅과 판매 개선 위해 Generative AI 탐구하고 있어.. Generative AI, 텍스트와 텍스트, 텍스트와 이미지, 3D 등 다양한 데이터 스트림 함께 연결하는 데 도움 토요타 연구소, 자동차 디자이너의 창의적 프로세스 향상 위한 혁신적인 Generative AI 도구 공개 창의성 촉진, 엔지니어링과 설계 간 반복 루프 단축 등 역할 기여 전 세계 자동차 디자이너들의 디자인 아이디어 힘 확장 및 디자인 개발 속도의 획기적 향상 기대
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[출처=hazehunt]
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 생성형 AI(Generative AI)는 거의 모든 산업에서 작업흐름을 간소화하고 새로운 비즈니스를 추진하는 데 있어 생산성과 창의성의 도약을 가능하게 하는 ‘능력자’라고 평가해도 이의를 제기하는 사람이 많지 않을 것이다.
특히 운송 분야에서 기대하는 바가 크다. 자동차 산업 전반에 걸쳐 기업들은 차량 설계, 엔지니어링, 제조는 물론 마케팅과 판매를 개선하기 위해 Generative AI를 탐구하고 있다.
텍스트 생성을 위한 ChatGPT, 이미지 생성을 위한 Stable Diffusion과 같은 기본 모델은 여러 작업이 가능한 AI 시스템을 지원할 수 있으며, 이것은 자동차 산업에도 많은 가능성을 열어준다.
Generative AI는 텍스트와 텍스트, 텍스트와 이미지뿐만 아니라 비디오나 3D와 같은 입력 및 출력을 통해 다양한 데이터 스트림을 함께 연결하는 데 도움이 될 수 있다.
[출처=hazehunt]
• 토요타 연구소, 자동차 설계용 혁신적인 Generative AI 도구 공개
전통을 중시한다는 이미지가 강한 일본 토요타자동차가 우리의 예상을 깨고 Generative AI 도구를 발 빠르게 활용하고 있다.
토요타 연구소(TRI, Toyota Research Institute)는 자동차 디자이너의 창의적 프로세스를 향상시키는 것을 목표로 하는 혁신적인 Generative AI 도구를 공개했다.
이 도구를 사용하면 디자이너는 ‘매끄러운’, ‘SUV와 같은’ 및 ‘현대적인’과 같은 정확한 스타일 특성을 통합하여 텍스트 프롬프트를 통해 디자인 스케치를 생성할 수 있다. 또한 설계자는 정량적 성능 지표를 최적화하여 초기 프로토타입 스케치를 생성할 수 있다("Toyota research institute unveils generative ai powered vehicle design tool", Venture Beat, 2023.6).
토요타 디자이너가 새로운 Generative AI 도구를 사용하고 있다. [출처=Toyota]
연구소 관계자에 따르면, 사용자가 프롬프트를 입력하고 이에 대한 응답으로 제공된 스타일 지침에 맞는 이미지를 생성할 수 있는 텍스트-이미지 Generative AI 도구의 발전에 힘입어 이 프로젝트는 2022년 초에 시작되었다고 한다.
• 설계와 엔지니어링 사이의 본질적인 갈등 최소화에 기여
토요타를 비롯하여 자동차 회사의 차량 디자이너들은 디자인 프로세스에서 어려운 부분 중 하나가 새로운 디자인에 대한 영감(inspiration)을 얻는 것이라고 말한다.
그리고 그들은 또한 미학적으로 만족스러울 뿐만 아니라 원하는 엔지니어링 성능과 안전 조치를 갖춘 디자인을 만들기 위해 디자인과 엔지니어링 사이를 오가는 ‘반복 프로세스’가 어렵다고 한다.
이러한 반복 프로세스는 설계와 엔지니어링 사이의 본질적인 갈등(일종의 기 싸움)과 결합되어 설계 기간을 연장하는 주요인으로 작용한다.
[출처=Toyota]
따라서 Generative AI 도구를 활용한 영감은 창의성을 촉진할 뿐만 아니라 엔지니어링과 설계 간의 반복 루프를 단축하는 역할에도 기여한다.
TRI는 컴퓨터 지원 공학(CAE, Computer-Aided Engineering)에서 광범위하게 사용되는 최적화 이론의 원리를 텍스트-이미지 기반 Generative AI와 병합했다.
결과적으로 이 알고리즘을 통해 디자이너는 Generative AI 프로세스에 대한 텍스트 기반 스타일 프롬프트를 유지하면서 엔지니어링 제약 조건을 최적화할 수 있다.
이제 설계자는 연비에 직접적인 영향을 미치는 항력(抗力)과 같은 차량 제약 조건과 핸들링, 인체 공학 및 안전에 영향을 미치는 승차 높이 및 객실 크기와 같은 섀시 치수를 암시적으로 통합하여 이미지 생성을 향상할 수 있다.
[출처=Toyota]
• 전 세계 자동차 디자이너들의 디자인 개발 속도 획기적 향상 기대
토요타는 Generative AI 도구를 활용한 혁신을 통해 디자이너들이 자신의 창의성을 탐구하는 동시에 효율적이고 효과적인 디자인 개발을 보장할 수 있을 것이라고 주장했다.
TRI는 이 기술이 현재 연구 단계에 있지만 토요타 내 팀과 협력하여 이 도구를 차량 설계 및 개발 프로세스에 통합하고 있다고 발표했다.
TRI의 한 관리자는 “이 Generative AI 도구를 사용함으로써 전 세계 자동차 디자이너들이 디자인 아이디어의 힘을 확장하는 동시에 디자인 개발 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있기를 희망한다.”라고 말했다.
