‘물리기반 AI’로 제조 공정 고도화…중앙대, 제조AI 새 해법 제시

중앙대학교(총장 박상규)는 이수영 기계공학부 교수 연구팀이 제조 공정에 물리 법칙과 도메인 지식을 결합한 '물리기반 인공지능(피직스 인폼드 AI)' 적용 방향을 제시했다고 15일 밝혔다.

최근 제조 공정이 고도화되면서 공정 변화를 실시간으로 반영하거나 정밀하게 모델링하는 데 한계가 제기돼 왔다. 기존 데이터 중심 인공지능은 대규모 학습 데이터 확보가 어렵고 공정 조건 변화에 따라 성능이 저하되는 문제가 있어 현장 적용에 제약이 있다.

연구팀은 제조 공정에 내재된 도메인 지식과 인공지능을 결합하는 '도메인 주도 인공지능' 접근을 바탕으로, 물리 법칙을 인공지능 모델에 통합하는 물리기반 인공지능을 활용했다. 이를 통해 적은 데이터로도 물리적으로 일관된 성능을 확보하고, 결과 해석 가능성을 높일 수 있는 방안을 제시했다고 중앙대는 전했다.

이번 연구는 전통적 기계 제조뿐 아니라 적층 제조와 반도체 제조 공정 등으로 확장 가능성이 있으며, 공정 최적화·품질 예측·생산성 향상 등에 활용될 수 있다고 연구팀은 밝혔다.

이수영 교수는 "도메인 주도 인공지능 기술이 제조 현장의 실제 문제 해결로 이어질 수 있음을 보여주는 사례"라며 "AI 기반 디지털 트윈과 자율 제조 분야 연구개발을 진행하며 반도체·자동차·이차전지·중공업·철강 분야에서 실증 사례를 축적하고 있다"고 말했다.

해당 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업과 산업통상부 알키미스트 프로젝트 지원을 받아 수행됐으며, 제조 분야 학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈'(Journal of Manufacturing Systems)에 '피직스 인폼드 머신 러닝 어크로스 매뉴팩처링 프로세시스: 리센트 어드밴시스, 챌린지스, 앤드 디렉션스'라는 제목으로 게재됐다.