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생성형 AI가 산업 디자인과 제조를 혁신하다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.16 18:27
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


생성형 인공지능은 산업이 제품을 설계하고 제조 시설을 운영하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고, 2025년 11월 14일 Discovery Artificial Intelligence 저널에 발표된 새로운 연구가 밝혔습니다. Valencia-Arias 외 연구진의 연구는 이 기술이 설계자와 엔지니어들이 전례 없는 창의적 가능성을 탐구할 수 있게 하는 동시에, 낭비를 줄이고 생산성을 향상시키는 데이터 기반 접근 방식을 통해 생산 공정을 최적화한다는 점을 강조합니다.


창의적 지평을 확장하면서 낭비를 줄이기

이 연구는 제조 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 인간의 창의성과 기계 지능 간의 공생 관계를 강조합니다. 미리 정의된 규칙을 따르는 전통적인 AI 시스템과 달리, 생성형 AI는 기존 제품을 분석하고 특정 매개변수를 충족하는 변형을 생성하여 엔지니어가 수천 가지의 설계 반복을 동시에 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 기능은 제품 개발 주기를 가속화하는 동시에 재료 낭비를 최소화합니다. 제조업체들은 AI로 최적화된 절단 패턴과 생산 계획을 통해 최대 10%의 절감 효과를 보고하고 있습니다.

이 기술의 영향은 설계를 넘어 확장됩니다. AI 알고리즘은 현장 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 자원을 극대화하고 낭비를 줄이는 개선 사항을 제안합니다. 여러 제조업체가 효율성 향상을 문서화했으며, 일부는 AI 기반 자동화를 통해 주기 시간이 20-30% 개선되고 오류율이 25% 감소했다고 보고하고 있습니다.


산업 도입 가속화

이 연구는 주요 산업 기술 기업들이 제조업을 위한 새로운 생성형 AI 기능을 도입하는 가운데 발표되었습니다. 2025년 11월 13일, 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation, Inc.)은 공장 환경의 엣지 기반 생성형 AI를 위해 NVIDIA(NVIDIA Corporation)의 Nemotron Nano의 통합을 발표했으며, 이는 한정된 공간과 전력으로 동작하는 제조 장비에 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 이와 유사하게, 지멘스(Siemens AG)와 NVIDIA는 2025년 11월, AI를 활용해 수백 개의 공장 레이아웃을 시뮬레이션하여 설계 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축시키는 첨단 디지털 트윈 기술을 선보였습니다.

업계 설문조사에 따르면 AI의 도입이 광범위하게 이루어지고 있습니다. 제조업체의 77%가 2025년에 어느 정도 AI를 도입했으며, 이는 2023년의 70%에서 증가한 수치로 생산 최적화, 품질 관리, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 29%는 시설 또는 네트워크 단위에서 AI 및 머신러닝을 사용하고 있으며, 24%는 같은 규모로 생성형 AI를 배치했습니다.

발렌시아-아리아스(Valencia-Arias) 연구는 제조업에서 AI의 보급이 확대됨에 따라 인간의 감독이 여전히 매우 중요하다는 점을 강조합니다. 이 기술은 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 확장해주는 역할로, 인간의 창의성이 AI가 생성한 결과물을 해석하고, 기계가 간과할 수 있는 정성적 요인을 바탕으로 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 이러한 협력적 접근 방식은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 혁신과 윤리적 판단이라는 필수적인 인간적 요소를 유지할 수 있게 해준다고 연구는 제안합니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)Terray Therapeutics는 월요일 소분자 치료제를 처음부터 설계하기 위해 인공지능과 고처리량 실험을 결합한 신약 발견 플랫폼 EMMI를 출시한다고 발표했다.로스앤젤레스에 본사를 둔 이 바이오테크 기업은 “실험이 기계 지능을 만나다(Experimentation Meets Machine Intelligence)“의 약자인 이 플랫폼이 회사가 설명하는 고급 화학 기반 모델로 구동되는 생성(Generate), 예측(Predict), 선택(Select) 기능을 갖추고 있다고 밝혔다. 11월 17일에 발표된 이번 소식은 전통적으로 화합물당 25억 달러를 초과하는 비용을 절감하고 신약 개발을 가속화하기 위해 AI를 배치하는 점점 더 많은 기업들과 함께 Terray를 위치시킨다.독점 데이터 기반 구축Terray는 독자적인 tArray 마이크로어레이 기술을 사용하여 3년 동안 50억 개 이상의 표적-리간드 상호작용을 측정했으며, 이는 공개적으로 이용 가능한 모든 화학 데이터보다 약 50배 더 큰 데이터셋을 생성했습니다. 이 회사는 이전에 2024년 초에 발표된 화학 기초 모델인 COATI를 공개했으며, 이는 대조 학습을 사용하여 약물 유사 분자를 인코딩하고 생성합니다.나노기술과 합성화학 전문성을 갖춘 전 City of Hope 교수인 CEO Jacob Berlin은 10월 회사의 1억 2천만 달러 시리즈 B 펀딩 발표 시 “우리는 우리 엔진의 속도, 정밀도 및 규모를 통해 긴급한 환자 요구를 충족하는 약물을 예측 가능하게 만들 수 있는 미래를 구축하고 있습니다”라고 말했습니다.EMMI 플랫폼은 면역학에 초점을 맞춘 Terray의 내부 파이프라인과 Gilead Sciences, Bristol Myers Squibb, Calico 및 Odyssey Therapeutics와의 파트너십을 지원합니다. 12월 Gilead와의 협력에 따라 Terray는 제약 대기업이 선택한 표적에 대한 저분자 화합물을 발견하며, Gilead는 독점적인 개발 및 상업화 권리를 보유합니다.경쟁 환경2025년 69억 3천만 달러로 평가된 AI 신약 발견 시장은 2034년까지 165억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 경쟁사로는 바이오제약 업계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터라고 불리는 BioHive-2를 운영하는 Recursion Pharmaceuticals와 2024년 8월 발표된 5억 6천5백만 달러 규모의 거래로 Recursion과 합병한 Exscientia가 있습니다. 다른 참여자로는 AI로 설계한 후보물질 INS018_055가 2023년 2상 임상시험에 진입한 Insilico Medicine, 물리 기반 시뮬레이션을 AI와 함께 사용하는 Schrödinger, 그리고 항체 설계에 집중하는 Absci가 있습니다.Terray는 2019년 설립 이후 NVIDIA의 벤처 투자 부문인 NVentures의 지원을 포함하여 2억 달러를 유치했습니다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Philips는 일요일 최소 침습 심장 판막 수리를 수행하는 의사들을 실시간으로 지원하도록 설계된 인공지능 솔루션인 DeviceGuide를 소개했습니다. London Valves 2025에서 공개된 이 기술은 시술이 진행되는 동안 적극적으로 중재 시술을 안내하는 회사의 첫 번째 AI 기반 도구입니다.DeviceGuide는 AI 알고리즘을 사용하여 승모판 경카테터 엣지-투-엣지 수리 시술 중 박동하는 심장을 통과하는 수리 기기를 자동으로 추적하며, 실시간 심초음파 및 X-ray 영상을 지능적으로 융합합니다. 이 소프트웨어는 실시간 심장 영상에 중첩된 치료 기기의 가상 3D 모델을 생성하여 시술 중 임상의에게 정확한 기기 위치와 방향을 보여줍니다.기술적 과제 해결이 솔루션은 중재 심장학에서 가장 까다로운 시술 중 하나인 승모판 역류 복구를 다룹니다. 이는 전 세계적으로 3,500만 명 이상의 성인에게 영향을 미치는 질환입니다. 이 질환을 가진 환자들은 심장의 승모판을 통해 혈액이 역류하는 현상을 경험하며, 이는 종종 호흡 곤란과 피로를 유발합니다.M-TEER 시술 중, 의사들은 전통적으로 작은 절개를 통해 복구 장치를 조작하면서 별도의 X-레이와 초음파 화면을 보며, 심장의 해부학적 구조를 머릿속으로 재구성해야 합니다. 필립스의 진단 및 치료 부문 최고 의료 책임자인 Atul Gupta 박사는 시술의 복잡성을 설명하며 “회전하고 있고 벽이 투명한 움직이는 테니스 공 안의 목표물을 맞추려고 하는 것을 상상해 보십시오”라고 말했습니다.필립스의 EchoNavigator 플랫폼을 기반으로 구축된 DeviceGuide는 회사의 Azurion 이미지 유도 치료 시스템에서 실행됩니다. 이 기술은 임플란트가 움직일 때 자동으로 그 윤곽을 인식하고 강조하며, 모든 작은 움직임을 실시간으로 분석합니다.산업 협력Philips는 PASCAL Ace 수리 장치 제조업체인 Edwards Lifesciences와 협력하여 DeviceGuide를 개발했습니다. 이 솔루션은 현재 승모판 수리를 위한 Edwards의 PASCAL Ace 임플란트와 독점적으로 작동합니다.Philips의 Image Guided Therapy Systems 사업 책임자인 Mark Stoffels는 “DeviceGuide는 선도적인 이미징 및 치료 전문 기술을 결합하여 시술 워크플로우를 중심으로 설계된 솔루션을 개발하는 것의 영향력을 보여줍니다”라고 말했습니다.이 기술의 이용 가능 여부는 현지 규제 승인에 따라 달라지며, 아직 모든 국가에서 판매 승인을 받지 못했습니다. 이 시스템은 Philips가 심장을 위한 GPS와 유사한 내비게이션이라고 설명하는 기능을 제공하며, 시술 중 수동 조정을 잠재적으로 줄일 수 있습니다.11월 16-18일에 개최된 London Valves 2025는 판막 심장 질환에 대한 경카테터 치료에 초점을 맞춘 주요 연례 회의입니다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)일본의 선도적인 연구기관인 RIKEN은 SC25 컨퍼런스에서 NVIDIA Blackwell GPU로 구동되는 두 대의 새로운 슈퍼컴퓨터를 배치할 것이며, 2026년 봄부터 운영을 시작할 예정이라고 발표했습니다. 이 시스템들은 일본의 자주적 AI 전략을 지원하고, 과학 컴퓨팅 및 양자 연구 분야에서 일본을 선도국가로 자리매김하게 할 것입니다.듀얼 시스템용 2,140개의 Blackwell GPU첫 번째 시스템은 RIKEN의 과학을 위한 AI 이니셔티브의 일환으로 GB200 NVL4 플랫폼을 사용하는 1,600개의 NVIDIA Blackwell GPU를 탑재하며, NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 네트워킹으로 상호 연결됩니다. NVIDIA에 따르면, 이 시스템은 생명과학, 재료과학, 기후 및 날씨 예측, 제조 및 실험실 자동화 분야의 연구를 발전시킬 것입니다.양자 컴퓨팅 전용인 두 번째 시스템은 동일한 플랫폼과 네트워킹 기술을 갖춘 540개의 Blackwell GPU를 배치할 예정입니다. 양자 중심 슈퍼컴퓨터는 양자 알고리즘, 하이브리드 시뮬레이션 및 양자-고전 컴퓨팅 방법의 연구를 가속화하는 것을 목표로 합니다.RIKEN 계산과학센터의 소장인 마쓰오카 사토시(Satoshi Matsuoka)는 “NVIDIA GB200 NVL4 가속 컴퓨팅 플랫폼을 차세대 슈퍼컴퓨터와 통합하는 것은 일본의 과학 인프라에 있어 중추적인 발전을 의미합니다”라고 말했습니다. “우리의 파트너십은 AI, 양자 및 고성능 컴퓨팅을 위한 세계 최고 수준의 통합 플랫폼 중 하나를 구축하여, 연구자들이 기초과학부터 비즈니스와 사회를 위한 산업 응용에 이르기까지 다양한 분야에서 발견을 실현하고 가속화할 수 있도록 할 것입니다.”Pathway to FugakuNEXT두 개의 새로운 시스템은 세계적으로 유명한 Fugaku 슈퍼컴퓨터의 후속 모델로 계획된 FugakuNEXT를 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 애플리케이션의 코드 서명 및 개발을 위한 프록시 머신으로 사용될 예정입니다. 8월에 발표된 FugakuNEXT는 RIKEN, Fujitsu 및 NVIDIA 간의 협력 프로젝트로 2030년까지 운영을 목표로 하고 있습니다.2021년 3월에 전면 운영을 시작한 Fugaku는 2020년과 2021년 TOP500 슈퍼컴퓨터 순위에서 1위를 차지했습니다. 이 시스템은 현재 전 세계적으로 7위를 기록하고 있습니다.NVIDIA의 하이퍼스케일 및 고성능 컴퓨팅 부문 부사장인 Ian Buck은 “RIKEN은 오랫동안 세계 최고의 과학 기관 중 하나였으며, 오늘날 컴퓨팅의 새로운 시대 최전선에 서 있습니다”라고 말했습니다. “우리는 함께 일본이 세계에서 가장 복잡한 과학 및 산업 과제를 해결하기 위한 혁신을 주도할 주권적 혁신의 기반을 구축하도록 돕고 있습니다.”NVIDIA는 RIKEN과 협력하여 전통적인 과학 컴퓨팅을 위해 Tensor Core GPU 성능을 활용하는 부동 소수점 에뮬레이션 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이 연구소는 또한 400개 이상의 GPU 가속 라이브러리 및 도구를 제공하는 NVIDIA CUDA-X를 사용할 계획입니다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)AlertD는 오늘 스텔스 모드를 벗어나며 사이트 신뢰성 엔지니어링 및 DevOps 팀에게 클라우드 운영에 대한 즉각적인 가시성을 제공하도록 설계된 에이전틱 인공지능 플랫폼을 출시했으며, True Ventures의 파트너 Puneet Agarwal이 주도한 300만 달러의 프리시드 펀딩을 유치했다고 발표했습니다.업계 베테랑인 Geoff Hendrey와 Freddy Mangum이 2024년에 설립한 샌프란시스코 베이 에리어 스타트업은, 창립자들이 레거시 관측성 및 모니터링 도구로는 적절히 해결할 수 없는 클라우드 환경의 증가하는 운영 복잡성이라고 설명하는 문제를 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 특화된 AI 에이전트와 자연어 쿼리를 사용하여 Amazon Web Services 환경에서 인사이트를 도출하며, DevOps 전문가들이 “toil”이라고 부르는 것—그들의 시간 중 거의 절반을 소비하는 반복적이고 가치가 낮은 작업—을 제거하는 것을 목표로 합니다.업계 베테랑들이 대시보드 피로 문제를 해결하다Hendrey는 AlertD의 최고경영자이자 Splunk의 전 수석 아키텍트, Cisco 산하 AppDynamics의 최고 아키텍트 출신으로, 전통적인 관찰성 도구들이 풍부한 데이터를 제공했지만 여전히 광범위한 수동 구성이 필요했다고 말했다. “이러한 레거시 도구들은 풍부한 계측 기능을 제공했지만, 프로덕션 문제의 조기 지표 역할을 할 수 있는 알림을 구성하기 위해 여전히 광범위한 수동 설정이 필요했습니다”라고 Hendrey는 PR Newswire에 따르면 말했다. “그러나 애플리케이션 개발 속도가 가속화되고 복잡한 마이크로서비스 아키텍처가 등장하면서, SRE와 DevOps 팀은 이제 프로덕션 가동 시간 유지의 규모와 요구 사항을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다.”이 플랫폼은 Unix 데몬에서 영감을 받은 백그라운드 프로세스를 실행하여 고객의 클라우드 환경을 지속적으로 인덱싱하고 AI 에이전트를 사용하여 정적 문서가 아닌 실제 AWS 배포 상태를 기반으로 대시보드를 동적으로 생성한다. 대화형 인터페이스는 데이터베이스 비용 최적화에서 규정 준수 검사에 이르기까지 특정 쿼리를 처리하는 150개 이상의 특화된 하위 에이전트에 작업을 할당한다.지리공간 정보 회사인 Privateer의 DevOps 선임 이사인 Ryan Raines는 개발 과정에서 설계 파트너로 참여했다. “SRE와 DevOps는 비효율성 때문이 아니라 프로덕션 가동 시간을 관리하기 위한 오늘날의 도구가 지나치게 복잡한 반면 우리의 환경은 계속 확장되고 있기 때문에 거의 50%의 시간을 저부가가치 작업에 소비합니다”라고 Raines는 말했다.조기 결과 및 가용성베타 테스트 기간 동안 AlertD는 비용 최적화 에이전트를 통해 이름을 밝히지 않은 한 기업 고객에게 10%의 비용 절감 효과를 제공했으며, DevOps 엔지니어가 쿼리를 위해 스크립트를 작성하는 데 8시간이 걸렸던 작업을 AlertD는 37초 만에 해결한 것을 포함하여 측정 가능한 성과를 보고했습니다.이 플랫폼은 AWS Marketplace에서 30일 무료 체험판으로 이용할 수 있으며, Stanford StartX 인큐베이터, Amazon Web Services 및 Meta Llama 프로그램의 지원을 받고 있습니다. AlertD의 아키텍처는 클라우드, 대규모 언어 모델 및 소프트웨어 제공 수명 주기에 구애받지 않으며, 초기 AWS 중심을 넘어 확장되도록 설계되었습니다.
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2025.11.18 등록
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