“생성형 AI”… 자동차 산업의 새로운 시대를 연다

생성형 AI는 거의 모든 산업, 특히 워크플로우를 간소화하고 새로운 비즈니스를 추진하는 운송 업계에서 생산성과 창의성을 비약적으로 향상시킬 수 있는 힘의 배율이다. 자동차 산업 전반에 걸쳐 기업들은 차량 설계, 엔지니어링, 제조는 물론 마케팅과 영업을 개선하기 위해 생성형 AI를 모색하고 있다.

NVIDIA KOREA에 따르면, 생성형 AI는 자동차 제품 수명 주기를 넘어 자율주행차(AV) 개발에도 새로운 돌파구를 마련하고 있다. 이러한 연구 분야에는 기록된 센서 데이터를 완전한 인터랙티브 3D 시뮬레이션으로 전환하기 위해 신경 방사장(NeRF) 기술을 사용하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 트윈 환경과 합성 데이터 생성은 엄청난 규모의 AV를 개발, 테스트 및 검증하는 데 사용될 수 있다.

텍스트 생성을 위한 ChatGPT와 이미지 생성을 위한 Stable Diffusion과 같은 기본 모델은 여러 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 지원할 수 있습니다. 이는 많은 가능성을 열어준다.

초기 iPhone 앱 개발자가 GPS, 가속도계 및 기타 센서를 사용하여 모바일 애플리케이션을 개발하기 시작했을 때와 마찬가지로, 이제 AI 개발자는 파운데이션 모델을 활용하여 새로운 경험과 기능을 구축할 수 있다.

생성형 AI는 텍스트와 텍스트, 텍스트와 이미지뿐만 아니라 비디오나 3D와 같은 입력과 출력 등 다양한 데이터 스트림을 하나로 묶을 수 있다. 이 강력한 새 컴퓨팅 모델을 사용하면 텍스트 프롬프트에 물리적으로 정확한 조립 공장의 레이아웃을 반환할 수 있다.

세계 최대 자동차 제조업체 중 하나인 Toyota는 초기 설계 스케치에 엔지니어링 파라미터를 통합하기 위해 생성형 AI 기술을 개발했다.

한편 메르세데스-벤츠는 ChatGPT를 지원하는 음성 어시스턴트를 시연했다.

다른 자동차 업계 기업들도 설계 반복을 가속화하고 더 나은 결과를 제공하기 위해 생성형 AI를 도입하고 있다.

디자이너와 아티스트의 워크플로우에 큰 도움이 될 것

현재 디자이너와 아티스트는 초기 콘셉트 구상 및 스케치부터 실제 모델 개발까지 진행하기 위해 수개월에 걸친 준비와 디자인 검토를 거쳐야 한다. 호환되지 않는 도구, 사일로화된 데이터, 연속적인 워크플로우로 인해 이러한 작업은 종종 방해를 받는다.

아티스트는 자동차 스타일링의 트렌드에 따라 ‘스크랩’ 또는 시각적 참고 자료를 찾는 것으로 디자인 프로세스를 시작하는 경우가 많습니다. 키워드를 기반으로 이미지 라이브러리에서 디자인 단서에 대한 영감을 얻는다.

이 과정에는 현존하는 차량이든 역사적인 차량이든 업계 전반의 차량을 살펴보는 것이 포함된다. 그런 다음 수많은 사람의 큐레이션을 통해 인기 있는 디자인과 회사의 스타일링에 기반한 새로운 영감을 혼합하여 새로운 디자인이 탄생합니다. 이를 바탕으로 아티스트가 손으로 그린 2D 스케치를 3D 모델과 클레이 프로토타입으로 재창조한다.

이러한 선형적이고 시간이 오래 걸리는 디자인 컨셉 프로세스는 그릴, 후드, 휠과 같은 외부 부품과 대시보드, 시트, 인체공학 및 사용자 인터페이스와 같은 내부 측면에 활용된다.

이러한 3D 모델을 개발하기 위해 자동차 스타일링 팀은 엔지니어와 함께 Autodesk Alias 또는 Maya와 같은 툴을 사용하여 비균일 합리적 B-스플라인의 줄임말인 “NURBS” 모델을 개발한다. 그 결과 3D 지오메트리의 수학적 표현은 2D 초안에서 모양을 캡처합니다. 최종 결과물은 맞춤형 스타일링, 디자인 및 엔지니어링 작업의 결과물인 3D 표현으로, 컴퓨터 지원 설계 애플리케이션에서 표면을 정의하는 데 사용할 수 있다.

이제 자동차 업계는 생성형 AI를 사용하여 2D 스케치를 NURBS 모델로 즉시 변환하여 생산성을 비약적으로 높일 수 있는 기회를 얻었다. 이러한 툴은 디자이너를 대체하지는 않지만 다양한 옵션을 더 빠르게 탐색할 수 있도록 지원한다.

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