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- AI 엔지니어는 가설을 세우고, 실험을 계획하며, 정확하고 재현 가능한 결과를 도출
- 초기 테스트에서 이 시스템은 물 흐름, 오일 배출, 오토바이 공기역학 관련 문제를 해결
- 시스템은 다양한 유체 역학 문제를 100% 재현성 있게 성공적으로 해결
- 아이디어부터 완성된 논문까지 모두 AI

인공지능, 엔지니어 대체
AI 에이전트 시스템, 복잡한 시뮬레이션 계획, 실행 및 작성 가능

인간은 곧 쓸모없게 될까?
슈투트가르트 연구진은 세계 최초의 AI 엔지니어를 개발했다. 이 인공지능은 네 명의 AI 에이전트로 구성되어 있으며, 복잡한 유체 역학 문제를 공동으로 연구하고 해결할 수 있다. AI 엔지니어는 가설을 세우고, 실험을 계획하며, 정확하고 재현 가능한 결과를 도출하고, 심지어 관련 학술 논문을 작성할 수도 있다. 초기 테스트에서 이 시스템은 물 흐름, 오일 배출, 오토바이 공기역학 관련 문제를 해결했다. 

▲ 시속 100km로 주행하는 오토바이 주변의 흐름 패턴. 이 그래픽은 AI 엔지니어가 자신의 계산을 바탕으로 자율적으로 생성했다. © Chu et al./arXiv, CC-by 4.0

인공지능 분야에서는 복잡하고 장기적인 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 디지털 비서인 AI 에이전트가 점점 더 주목받고 있다. 이러한 AI 시스템은 카메라, 마이크 또는 센서에서 정보를 처리하고 온라인 웹사이트와 상호 작용할 수 있는 기능을 제공한다. 이는 일반적으로 서로 다른 기술에 특화된 여러 AI 모델을 연결하는 것을 포함한다.

슈투트가르트 대학교 연구진은 이러한 다중 에이전트 시스템을 사용하여 세계 최초의 AI 엔지니어를 개발했다. 이 엔지니어는 특히 까다롭지만 다양한 응용 분야에서 중요한 분야인 유체역학을 전문으로 한다. 유체역학은 기계공학, 화학, 항공, 수자원 및 에너지 관리, 기상학 등 다양한 분야에서 활용된다. 하지만 많은 유체역학 문제들이 아직 해결되지 않은 상태다.

4개의 AI 에이전트가 협업하는 시스템

따라서 Xu Chu와 그의 팀은 엔지니어처럼 이 분야의 과제를 독립적으로 해결할 수 있는 인공지능 OpenFOAMGPT를 개발했다. AI 엔지니어는 서로 협력하고 보완하는 4개의 AI 에이전트로 구성된다.

전처리 에이전트는 사용자의 요청을 분석하고 복잡한 과제를 프롬프트 생성 에이전트에게 전달한다. 이 에이전트는 할당된 과제를 개별 단계로 나누고 구체적인 지침을 수립하여 프롬프트 풀에 저장한다.

세 번째 AI 에이전트인 OpenFOAMGPT는 실제 실행자다. OpenFOAM 시뮬레이션 소프트웨어를 기반으로 이 AI 에이전트는 필요한 프레임워크를 사용하여 문제에 적합한 시뮬레이션을 개발하고 실행한다. 네 번째 AI 에이전트는 후처리에 사용된다. 시뮬레이션 결과를 분석하고, 비교 다이어그램을 생성하고, 그래프로 시각화한다.

▲ AI 엔지니어의 구조. 빨간색은 사용자 인터페이스를 나타낸다. 녹색은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트를, 파란색은 통합 코드 모듈을 나타낸다. 노란색 필드는 워크플로우 중에 제공되는 정보와 상태를 나타낸다. 주황색은 텍스트 기반 출력을 나타낸다. © Chu et al./arXiv, CC-by 4.0

물 흐름부터 움직이는 오토바이의 공기역학까지

AI 엔지니어를 테스트하기 위해 추와 그의 팀은 다양한 복잡성을 가진 다섯 가지 사례 연구를 선정했다. 가장 간단한 과제에서 인공지능은 압력 기울기 하에서 직선 채널을 통과하는 유체의 흐름을 설명하도록 요청받았다. 더 까다로운 과제에는 석유 공학의 배수 공정에서 발견되는 것과 같은 다공성 매질의 다상 유동을 시뮬레이션하는 것이 포함되었다. 가장 어려운 과제는 다양한 속도에서 오토바이의 공기역학에서 발생하는 난류 유동이었다.
여기서 핵심은: 공학에서 인공지능은 환각을 일으키거나 매번 다른 대략적인 답을 제공하지 않아야 한다는 것이다. 대신, 결과는 재현 가능해야 한다. 동일한 조건에서 시뮬레이션은 항상 동일한 결과를 생성해야 한다. 따라서 연구진은 최대 100회까지 테스트를 수행했다.

100% 재현성"

결과:
OpenFOAMGPT는 실제로 정확하고 재현 가능한 결과를 제공했다. 추 씨는 "저희 AI 엔지니어는 슈바벤 지역 엔지니어처럼 매우 철저하고 안정적으로 작업한다"며 "반면에 제 사진을 ChatGPT에 업로드하고 잘 어울리는지 열 번 물어보면 열 가지 다른 답변을 받는다. 물론 공학 관련 질문에서는 그렇지 않다.“

테스트 결과, AI 엔지니어가 이러한 과제를 수행할 수 있음을 보여주었다. 연구팀은 "저희 시스템은 다양한 유체 역학 문제를 100% 재현성 있게 성공적으로 해결했다"고 보고했다. "이는 저희를 놀라게 했고, 동시에 약간의 충격을 주었다." 연구팀은 이 시스템을 통해 시뮬레이션 모델과 공식에 대한 심층적인 전문 지식 없이도 자연어로 질문을 던지고 과제를 제시하는 것만으로 복잡한 물리 문제를 해결할 수 있는 새로운 기회가 열렸다고 밝혔다.

아이디어부터 완성된 논문까지 - 모두 AI

하지만 이게 전부는 아니다. 이 새로운 AI 엔지니어는 자신의 결과를 처리하고 자율적으로 학술 논문을 작성할 수도 있다. 추 연구원은 다공성 매질의 2상 변위 공정에 대한 첫 번째 논문이 이미 완성되었다고 밝혔다. 이후 연구원은 통합 AI 에이전트를 추가하여 시스템을 더욱 확장했다. "Turbulence.ai"는 배경 조사, 전문 서적 및 출판물 열람, 새로운 연구 아이디어 개발, 가설 수립, 자체 설계 시뮬레이션을 통한 검증 등 다양한 기능을 제공한다.

연구팀은 이를 통해 Turbulence.ai를 유체역학 분야 최초의 AI 과학자로 보고했다. 추 연구원은 "유체역학은 아직 풀리지 않은 의문이 많은 연구 분야이기 때문에 AI 과학자는 과학을 무한히 풍요롭게 할 수 있다"고 말했다.
(arXiv-Preprint, 2025; doi: 10.48550/arXiv.2504.19338)
출처: 슈투트가르트 대학교

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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