이번 Altair AI Workshop 2025에서는AI 기반 시뮬레이션의 실무 적용 사례뿐만 아니라Generative AI, AI 에이전트, Knowledge Graph등업계에서 주목받고 있는 최신 AI 기술과 그 활용 방법을 다룰 예정입니다.
참석하셔서 유익한 지식과 새로운 인사이트를 얻어가시기 바랍니다.
*참석해주신 모든 분들 감사합니다. 곧 발표자료를 이메일로 공유해드릴 예정입니다. 참고부탁드리겠습니다.
AGENDA
*아젠다는 계속 업데이트 될 예정입니다. 시간 및 발표자가 변경될 수 있습니다.
사전등록 및 현장등록이 진행됩니다.
AI 기반 시뮬레이션은 엔지니어링의 효율성과 정확성을 혁신적으로 향상시키고 있습니다. 알테어의 최신 AI 기술과 Altair One 플랫폼을 통해 복잡한 설계 문제를 더 빠르고 정밀하게 해결할 수 있습니다.
본 발표에서는 AI 기반 자동화, 생성형 AI, 디지털 트윈의 역할과 엔지니어의 새로운 역량을 살펴봅니다. AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리 잡는 과정과 미래 대응 전략을 확인하세요!
이번 세션에서는 Graph Database의 강력한 기능을 활용하여 차량 안전을 위한 시뮬레이션 및 테스트 결과에서 검색성과 패턴 발견을 가능하게 하는 접근 방식을 다룹니다. 또한, Altair Graph Studio를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 위한 지식 그래프를 구축하는 방법을 탐색합니다. 더불어, 지식 그래프가 소형 언어 모델(sLLM)의 정확성을 향상시키고 모델 환각(hallucination)을 방지하는 방식에 대해서도 살펴볼 예정입니다.
정형화된 아이템의 구조해석 결과 예측하기 위한 알테어 AI 적용 사례를 공유드립니다.
- 형상 데이터 기반 설계자용 빠른 구조해석 예측 모델 도입을 위한 PhysicsAI 검토
- 설계 변수와 해석 데이터 기반 AI Studio의 구조해석 예측 in-house 프로그램 대체 검토
AI 기반 시뮬레이션은 FEM 해석 시간 단축과 설계 자동화 이점으로 활용할 수 있습니다. 알테어의 최신 AI 기술을 활용하여 베어링 설계 이슈를 좀 더 효과적으로 개선하고자 합니다. 본 발표에서는 FEM 기반 휠 베어링 강성 결과를 활용하여 PhysicsAI와 AI Studio의 강성 예측 성능을 비교 평가했습니다. PhysicsAI는 FE 해석 결과를 직접 학습했으며, AI Studio는 설계 도면 치수 데이터를 학습했습니다. 평가에는 학습 범위 내 5가지 데이터와 학습 범위 밖 3가지 데이터를 사용했습니다.
AI 증강(AI Augmentation)의 역할이 점점 더 중요해지면서, 제품 개발 프로세스의 혁신적인 변화가 이루어지고 있습니다. 설계, 시뮬레이션, 테스트, 현장 고장 데이터, 보증 분석 등 다양한 데이터를 통합함으로써 제품 개발의 초기 단계에서부터 보다 신속하고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 또한, 부서 간 기술의 민주화가 혁신을 촉진하고 있습니다.
이번 세션에서는 맞춤형 솔루션 접근 방식과 경량화된 뷰잉 플랫폼에서 적용할 수 있는 다양한 기술의 하이브리드 조합을 탐색할 예정입니다. 이러한 플랫폼은 AI 기반의 인사이트를 제공하여 Contour 분석부터 글로벌 KPI 예측까지 다양한 설계 게이트웨이 단계에서 보다 신속한 의사 결정을 지원할 것입니다.
엔지니어와 같은 현업 담당자를 위한 생성형 AI 전략으로 sLLM을 활용한 사례를 다룹니다. 구체적으로 사내 문서를 기반으로 검색 증강 생성(RAG) 기법을 적용하고 기술지원 봇과 인사지원 봇을 구축하는 과정에서, AI Studio의 Low-Code 환경을 통해 엔지니어도 생성형 AI 솔루션을 효과적으로 구현할 수 있는 방법을 제시합니다. 이를 통해 생성형 AI가 실무에 어떻게 적용할 수 있는지, sLLM 기반의 AI 솔루션 구현이 현업에 미치는 효과를 사례를 통해 설명합니다.
다량의 해석 결과를 처리하는 과정에서 반복적인 작업으로 인해 피로감을 느끼신다면, PhysicsAI를 고려해 볼 필요가 있습니다. 본 발표에서는 PhysicsAI의 다양한 적용 사례 중 선형 해석, 비선형 해석, 그리고 광학 제품 제조 공정에서 필수적인 접착제 도포 공정에 대한 활용 사례를 다룹니다. 이를 통해 PhysicsAI가 해석 과정에서 제공하는 전체적인 경험과 그 효과를 공유하고자 합니다.
AI는 현재 가장 큰 화두 중 하나로, CAE에도 스며들며, 어떻게 활용할지 그 '쓸모'에 대해서 많은 고민을 합니다.
이번 발표에서는 CAE에 활용되는 AI 중 Physics AI와 romAI에 대해 어떻게 생성하며 어떻게 써야 '쓸모' 가 있을지 소개하고 제안 드려 보겠습니다.
AI 활용 방안에 대한 아이디어를 가져가시길 바랍니다.
제조업 AI 프로젝트의핵심과제는복잡한데이터처리및모델학습속도입니다. HPC(고성능컴퓨팅)를활용하면이러한문제를해결할수있지만, 운영비용및효율성을고려한전략이필요합니다. 본발표에서는 Altair One을기반으로한클라우드및온프레미스 HPC 운영전략을분석하고, AI 기반데이터분석과의결합을통해컴퓨팅리소스를최적화하는방법을설명합니다.
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