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MIT, AI가 CAD를 작동시켜 스케치를 3D 모델로 변환하는 연구 발표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:29
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


MIT 엔지니어들은 인간 사용자처럼 컴퓨터 지원 설계 소프트웨어를 작동시키는 AI 시스템을 개발했으며, 이 시스템은 프로그램 내에서 버튼을 클릭하고 메뉴를 탐색하여 2D 스케치를 3D 모델로 자동 변환합니다. 연구팀은 올해 12월 샌디에이고에서 열리는 신경 정보 처리 시스템 학회에서 그들의 연구를 발표할 예정입니다.​

이 시스템은 CAD 모델을 구축하는 데 관련된 모든 마우스 클릭, 드래그, 키 입력을 기록한 41,000개 이상의 비디오를 포함하는 데이터셋인 VideoCAD에 의존합니다. "선 스케치" 또는 "돌출"과 같은 상위 수준의 명령만 캡처한 이전 데이터셋과 달리, VideoCAD는 정확한 픽셀 위치와 UI 작업을 기록하여 AI가 소프트웨어 인터페이스와 정확히 어떻게 상호작용하는지 학습시킵니다.​


CAD의 학습 곡선 해결하기

컴퓨터 지원 설계 소프트웨어는 수천 개의 명령어를 탐색하고 숙련도를 개발하는 데 상당한 시간을 투자해야 하므로 숙달하기가 매우 어려운 것으로 악명 높습니다. MIT 팀은 대학원생 Ghadi Nehme와 부교수 Faez Ahmed가 이끌며, 이러한 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다.​

Nehme는 성명에서 "AI가 엔지니어의 생산성을 높이고 더 많은 사람들이 CAD에 접근할 수 있도록 만들 기회가 있습니다"라고 말했습니다. Ahmed는 이 기술이 "설계에 대한 진입 장벽을 낮춰 수년간의 CAD 교육을 받지 않은 사람들도 3D 모델을 더 쉽게 만들고 창의성을 발휘할 수 있도록 돕기 때문에 중요합니다"라고 덧붙였습니다.​

연구원들은 이 시스템이 사용자에게 다음 단계를 제안하거나 그렇지 않으면 지루한 수동 클릭이 필요한 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 "CAD 부조종사"로 진화할 것으로 예상하고 있습니다. AI는 단순한 브래킷부터 더 복잡한 주택 배치도에 이르기까지 다양한 객체를 성공적으로 처리했으며, 팀은 현재 점점 더 복잡한 설계를 학습시키고 있습니다.​


산업 대응

이 연구에 참여하지 않은 Autodesk Research의 수석 연구 과학자 Mehdi Ataei는 VideoCAD를 "새로운 사용자의 온보딩을 돕고 익숙한 패턴을 따르는 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 AI 어시스턴트를 향한 가치 있는 첫걸음"이라고 평가했습니다. 그는 미래의 시스템이 여러 CAD 플랫폼에 걸쳐 작동하고 조립 및 제약 조건과 같은 보다 정교한 작업을 처리할 수 있을 것이라고 언급했습니다.​

이 연구는 스프레드시트에서 데이터를 정리하는 것과 같은 작업을 위해 소프트웨어 프로그램을 사용하도록 훈련된 AI 기반 사용자 인터페이스 에이전트의 최근 발전을 확장합니다. 그러나 CAD는 AI가 특정 도구를 선택하고, 영역을 정의하고, 확대/축소하고, 각도를 조정하고, 형상 작업을 실행해야 하는 훨씬 더 복잡한 과제를 제시합니다.​

대학원생 Brandon Man과 박사후연구원 Ferdous Alam도 이 연구에 기여했습니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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