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생성형 AI가 산업 디자인과 제조를 혁신하다

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작성자 xtalfi
작성일 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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(퍼플렉시티기정리한기사)부산대학교와서울대학교의연구진들이올해저명한통계학저널에발표한연구결과에따르면,데이터왜곡에대항하여인공지능및의료영상시스템을강화할수있는새로운통계적방법을개발했습니다.휴버평균(Hubermean)이라고불리는이방법은현대데이터과학의지속적인과제를다룹니다:평평한표면이아닌곡면기하학적공간에존재하는정보를분석하는것입니다.3차원의료스캔부터로봇방향데이터에이르기까지,오늘날의복잡한데이터대부분은수학자들이리만다양체라고부르는공간에존재하며,여기서전통적인통계도구들은노이즈나이상치에직면했을때종종실패합니다.​정확한분석을위한장벽허물기부산대학교통계학과이종민교수는서울대학교정성규교수와함께2025년8월25일JournaloftheRoyalStatisticalSociety:SeriesB에연구를발표했다.​연구발표에따르면이교수는"우리연구는리만다양체에서고전적인프레셰평균의강건한일반화를소개한다"며"이는이상치에대한더큰안정성을제공하고기하학적데이터에대한통계분석의신뢰성을향상시킨다"고말했다.​Huber평균은데이터구조에자동으로적응하여,일반적인관측값에대해서는최소제곱손실을사용하고큰편차에대해서는절대편차손실을사용한다.이러한균형을통해0.5의붕괴점을달성할수있으며,이는데이터의절반이이상치이거나극단값이더라도추정량이신뢰할수있음을의미한다.​산업전반의응용분야이방법의잠재적응용분야는과학및공학분야전반에걸쳐확장됩니다.의료영상분야에서Huber평균은뇌나장기형상데이터의평균화를개선하여더정확한진단으로이어질수있습니다.로봇공학분야에서는시스템이소음이많거나예측불가능한환경에서도움직임및방향데이터를더잘해석하는데도움이될수있습니다.AI및머신러닝분야에서는기하학적데이터를다루는모델을더견고하게만들수있습니다.​이교수는"강건하고기하학적으로인식하는데이터분석의기반을제공함으로써,이연구는신뢰할수있는차세대AI,정밀의료,그리고실제세계와상호작용하는지능형기술을조용히뒷받침할수있을것"이라고덧붙였습니다.​이연구는추정량의존재성,유일성,수렴성,불편성에대한이론적보장과함께실제로빠르게수렴하는새로운계산알고리즘을제공합니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)장수산업은"에이전틱AI(AgenticAI)"—지속적인학습과자율적의사결정이가능한적응형인공지능시스템—가개념에서임상적용으로이동하면서새로운장을맞이하고있습니다.11월11일발표된바에따르면,전문가들은이러한자가개선시스템을개인의생물학적데이터와생활습관데이터를지속적으로분석하는지능형건강동반자로묘사하며,이는단순히정적보고서를생성하는기존AI모델과는차별화된다고설명합니다.​TechIPM의수석컨설턴트인AlexLee는기존AI가일회성예측을생성하는계산기처럼작동하는반면,에이전틱AI는혈액검사결과,웨어러블데이터,영양기록과같은입력값으로부터지속적으로학습하는살아있는시스템처럼행동한다고설명합니다.이기술은Hevolution과같은재단과RetroBiosciences,AltosLabs와같은기업들로부터수십억달러가장수연구에투입되는시점에등장했으며,이들은생물학적노화를늦추거나역전시키는데투자하고있습니다.​데이터에서동적건강관리로여러기업들이이미에이전틱AI플랫폼의기반을마련하는인프라를구축하고있습니다.토니로빈스와피터디아만디스박사가공동설립한FountainLife는11월11일,자사의ZoriAI의료보조시스템이이제OuraRing,Watch,WHOOP을포함한모든주요웨어러블기기와통합된다고발표했습니다.이플랫폼은이미징,유전체학,대사체학과같은고급진단과함께라이프스타일데이터를종합하여패턴을식별하고잠재적인건강위험을알려줍니다.FountainLife는8월에시리즈B펀딩으로1,800만달러를유치하여연간21,500달러부터시작하는멤버십을제공하는장수센터를확장했습니다.​유전체학선구자인J.크레이그벤터박사가공동설립한HumanLongevityInc.는2024년8월에AI기반건강위험플랫폼을발전시키고전세계로확장하기위해3,980만달러를유치했습니다.한편,InsideTracker는10월에웨어러블과일일저널에서최대15개의변수를분석하여장수개선에가장영향력있는주간습관을식별하는HealthspanHabitsScore기능을출시했습니다.​FDA는2015년부터2025년3월사이에1,000개이상의AI지원의료기기를승인했으며,규제당국은AI지원의료기기용소프트웨어도구를점점더인정하고있습니다.FHIR과같은상호운용성표준은이제웨어러블데이터,검사결과및건강기록을안전하게연결할수있게하여,장수기술을부티크웰니스에서합법적인예방의학으로전환시키고있습니다.​건강수명-기대수명격차해소에이전틱AI에대한추진은전세계적으로건강수명-기대수명격차(질병이나장애를안고살아가는기간)가2000년8.5년에서2019년9.6년으로확대된가운데이루어지고있습니다.미국의경우,이격차는2000년10.9년에서2024년12.4년으로증가하여전세계평균보다29%높습니다.​에이전틱AI의잠재력은개인치료를넘어확장됩니다.연합학습을활용하여이러한시스템은수천명의사용자를연결하여개인데이터를노출하지않고도공통된건강패턴을발견할수있으며,이를통해공중보건기관이질병이발생하기전에예방전략을권장할수있게합니다.의빌게이츠는8월에알츠하이머연구를가속화하는에이전틱AI솔루션을위한100만달러상금경진대회를후원했으며,주최측은이기술이"수년간의연구를압축"할수있는능력을가지고있다고설명했습니다.​그러나전문가들은자동화에대한과도한의존,투명성부족,시스템이너무비싸게유지될경우건강불평등이심화될가능성등의위험에대해경고합니다.Lee는설명가능하고,윤리적이며,포용적인AI,즉사람들이이해하고신뢰할수있는기술을구축하는것이과제라고지적합니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)여행계획을위한인공지능사용은지난1년간거의두배증가하여2024년10%에서2025년18%로상승했으며,젊은여행객들이채택을주도하고있고지리적패턴은기술에대한편안함수준에서뚜렷한차이를드러내고있다.​Z세대와밀레니얼세대가이러한변화를주도하고있으며,25세에서34세사이여행객의18%가여행조사를위해AI도구를사용하는반면,55세에서64세사이의경우단3%에불과하다.사용률은중국에서40%로가장높고,미국이27%로그뒤를잇고있어시장간디지털습관이극적으로다르다는것을보여준다.​Claude,최고의AI여행어시스턴트로부상다섯가지주요AI챗봇—ChatGPT,Gemini,Claude,Deepseek,MicrosoftCoPilot—에대한종합테스트결과,여행계획능력에서눈에띄는차이가드러났습니다.Claude는활동,식사,교통비를포함한여행의모든측면에대해상세한예산내역을제공하며두각을나타냈습니다.이챗봇은또한목적지와계절에맞춘짐싸기목록과함께어떤예약을가장미리해야하는지에대한예약팁을제공했습니다.​ChatGPT는각단계마다출처를인용한포괄적인일별여행일정을제공했으며,Gemini는스프레드시트를선호하는여행자를위해"시트로내보내기"기능과함께더깔끔한레이아웃을제공했습니다.MicrosoftCoPilot은각활동과식사에대해여러옵션을제공하는데뛰어났으며,Deepseek는예산을고려하는여행자를위해특정여행사추천과식료품점옵션을제공했습니다.​그러나모든플랫폼은항공편과휴가용렌탈숙소를찾는데한계를보였으며,이는여전히인간여행사와전통적인예약사이트가우위를유지하고있는영역입니다.​신뢰와우려가지속되다채택이증가하고있음에도불구하고,여행자들은AI기반여행계획에대해상당한우려를품고있습니다.33개시장에서37,000명이상의소비자를대상으로조사한Booking.com의글로벌AI감정보고서에따르면,47%는AI가고정관념이나차별을강화하는편향을도입할수있다고우려하고있습니다.또한38%는예산여행자들이이기술에의해우선순위에서밀릴수있다고믿고있습니다.​그러나열의는여전히높으며,89%의소비자가향후여행계획에AI를사용하는것에관심을표명했습니다.여행자의3분의2는AI가여행을더쉽고효율적으로만들것이라고믿으며,67%는이미여행계획이나여행중일부측면에서AI도구를사용했습니다.​이기술은주요여행플랫폼에빠르게통합되고있습니다.2025년10월,OpenAI는Expedia및Booking.com과의파트너십을특징으로하는앱을ChatGPT내에서출시하여,사용자들이챗봇을통해직접여행을검색하고예약할수있도록했습니다.Expedia는11월실적발표에서AI기반개인화및가상상담원이현재고객서비스문의의절반이상을해결하고있다고보고했습니다.​AI가여행산업을계속재편함에따라,기업들의과제는공정성과정확성에대한지속적인우려를해결하는동시에AI를필수적인계획도구로점점더인식하는세대의기대를충족시키기위해혁신과투명성의균형을맞추는것이될것입니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)IBM은11월13일기업리더들이인공지능투자를우선시하고있지만,대부분의조직은자사의데이터인프라가AI기반매출성장을지원할수있다는확신이부족하다는연구결과를발표했다.​IBM비즈니스가치연구소(IBMInstituteforBusinessValue)가옥스퍼드이코노믹스(OxfordEconomics)와협력하여실시한이연구는2025년7월부터9월사이에27개국19개산업분야의최고데이터책임자(ChiefDataOfficers)1,700명을대상으로설문조사를진행했다.조사결과에따르면,CDO의81%는AI역량을가속화하는투자를우선시하고있으며,78%는독점데이터활용을최우선전략목표로꼽았다.그러나단26%만이자사의데이터가AI기반의새로운수익원을지원할수있다고확신하고있다.​IBM의부사장이자최고데이터책임자인에드러블리(EdLovely)는"대규모엔터프라이즈AI는손이닿는거리에있지만,성공은조직이올바른데이터로이를구동하는지에달려있다"고말했다."이를제대로수행하는조직은단순히AI를개선하는것을넘어,운영방식을혁신하고,더빠른의사결정을내리며,변화에더신속하게적응하고경쟁우위를확보하게될것이다."​증가하는인재위기이연구는자격을갖춘데이터전문가를확보하기위한경쟁이심화되고있음을강조합니다.CDO의거의절반인47%가현재고급데이터인재를유치하고,개발하며,유지하는것을최대과제로꼽고있으며,이는2023년32%에서증가한수치입니다.또한77%는핵심데이터역할을채우는데어려움을겪고있다고보고하는반면,채용노력이필요한기술과경험을제공한다고답한비율은53%에불과하며,이는2024년75%에서급격히감소한것입니다.​이연구는데이터접근성,완전성,무결성,정확성및일관성을조직이AI를위해기업데이터를완전히활용하는것을방해하는주요장벽으로식별합니다.이러한장애물에도불구하고,CDO의83%는AI에이전트배포의잠재적이익이위험보다크다고믿고있습니다.​도전과제속에서의전략적진전이연구는일부영역에서진전을보여줍니다.조사결과에따르면,CDO의81%가자신의조직의데이터전략이이제기술로드맵및인프라투자와통합되어있다고보고했으며,이는2023년52%에비해증가한수치입니다.또한84%는자신들의고유한데이터제품이이미경쟁우위를제공했다고말합니다.​이연구는또한CDO의92%가자신의역할에서성공하기위해서는비즈니스성과에집중해야한다고말한다는것을발견했습니다.그러나데이터가비즈니스결과를촉진하는방법을명확하게전달할수있다고강력히동의하는비율은3분의1에불과하며,데이터기반비즈니스성과의가치를결정할명확한측정기준을가진비율은단29%에불과합니다.
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