오늘은 OpenAI 모델이 엔지니어의 물리적 제품 설계, 시뮬레이션, 제작을 지원하는 데 이룬 발전을 소개합니다. 이러한 역량은 기계·전기공학과 시스템 설계 전 과정에 걸쳐 있으며, 이미 내부 팀이 아이디어를 시험하고 더 빠르게 개선하는 데 도움이 되고 있습니다.
이러한 프로젝트에서 엔지니어는 전문 도구를 사용해 기계 설계, 전자장치, 소프트웨어, 제조 요구 사항을 통합해야 합니다. 저희는 도면 작성과 시뮬레이션 설정부터 분야 간 변경 사항 조율까지, 이러한 작업을 지원하도록 모델을 학습시키고 있습니다. 엔지니어가 아이디어를 탐색하고 설계를 개선하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 하는 것이 저희의 목표입니다.
지난 1년간 프런티어 모델의 역량이 향상되면서 내부 팀은 새로운 아이디어를 시험하고 더 빠르게 개선할 수 있었습니다. 이러한 역량이 산업 현장의 전문 업무 흐름도 개선하고 있다는 초기 증거도 확인하고 있습니다. 저희는 협력 파트너들과 함께 이러한 역량이 가장 큰 효과를 낼 수 있는 영역과 개선이 필요한 부분을 파악하고 있습니다. 복잡한 물리적 제품의 설계, 시뮬레이션, 제조 또는 생산에 관여하는 엔지니어, 엔지니어링 기업, 소프트웨어 공급업체라면 저희와 함께해 주세요. 여러분이 사용하는 도구와 해결해야 할 문제를 중심으로 이 노력을 구체화하고자 합니다.
사람이 직접 수정하지 않고도 기기를 만들 수 있는지 확인하여, 멀티모달 및 컴퓨터 사용 작업 흐름에서 Astra의 최첨단 성능을 시험했습니다. 이를 위해 GPT‑6로 기능 요구 사항을 정의하고, 사용자가 Codex와 대화할 수 있는 기기를 만드는 데 필요한 외장 케이스, 인쇄회로기판(PCB), 소프트웨어 연동을 설계했습니다.
외관과 디자인: Astra는 최근 진행한 Work Louder(새 창에서 열기)와의 협업, 게임과 장난감을 참고해 기기의 외관을 개발했습니다.
기구 설계: Astra는 외장 케이스(새 창에서 열기)와 부품을 고정하는 내부 구조를 설계했습니다.
전기 설계: Astra는 전기 부품을 선정하고, 외장 케이스 안에 들어가도록 부품 배치와 연결을 포함한 인쇄회로기판(PCB)을 설계했습니다.
UI/UX와 소프트웨어: Astra는 사용자 인터페이스를 설계하고, 기기를 Codex에 연결하는 데 필요한 펌웨어와 소프트웨어 연동 기능을 생성했습니다.
팀원 두 명이 부수적인 프로젝트로 Astra와 함께 작업해 일주일도 채 안 되어 이 테스트 기기를 설계했습니다. 위탁 제조업체는 한 달도 채 안 되어 소량의 시제품을 제작했습니다.
다만 기기를 제조할 수 있는 상태로 준비하기까지는 여전히 여러 차례의 검토와 개선이 필요했습니다. Astra는 제조업체의 생산 제약, 공차, 조립에 필요한 세부 사항을 일관되게 고려하지 못했습니다. 이러한 한계는 향후 모델에서 무엇을 개선해야 하는지 파악하는 데 도움이 되고 있습니다.
OpenAI의 하드웨어 및 인프라 팀은 Codex와 ChatGPT를 사용해 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 생성·수정하고, 제조 도면을 작성하며, 시뮬레이션을 설정하고, 설계를 검토합니다. 이러한 작업은 로보틱스와 컴퓨팅 인프라에 걸쳐 이루어집니다. 2월 이후 하드웨어 팀 전체의 모델 사용량은 토큰 기준으로 23배 증가했습니다.
코딩과 엔지니어링 지식을 결합한 작업에서 새로운 모델의 성능이 얼마나 향상되었는지도 측정하고 있습니다. BenchCAD 2.0은 모델이 3D 부품과 조립체를 재구성하고 회로기판의 연결 관계를 식별할 수 있는지 평가합니다. 새로운 내부 모델은 평균 0.875점을 기록했습니다. 이에 비해 추론 설정을 최고 수준으로 높인 GPT‑6 Astra는 0.594점을 기록했습니다. 엔지니어링 수명주기에는 설계 외에도 많은 요소가 포함되지만, 저희는 이 영역의 역량 향상을 AI 모델이 전문 업무 흐름에서 반복 개선 속도를 높일 수 있다는 초기 증거로 보고 있습니다.
저희는 소수의 업계 파트너들과 함께 실제 엔지니어링 문제에서 이러한 역량을 시험하고 있습니다. 파트너사의 엔지니어들은 모델 출력의 정확성과 실무 활용 가능성을 검토합니다. 이를 통해 현재 모델이 지원할 수 있는 작업이 무엇인지, 안전하고 신뢰할 수 있는 사용을 위해 무엇을 개선해야 하는지 파악하고 있습니다.
저희는 칩 가나시 레이싱(CGR)과의 협력을 확대해 OpenAI 모델이 엔지니어링과 시제품 제작을 어떻게 가속화할 수 있는지 탐색하고 있습니다. CGR의 R&D 팀과 함께 기존 부품의 3D 스캔을 편집 가능한 CAD 모델과 2D 제조 도면으로 변환하는 작업 흐름을 시험하고 있습니다. 이는 원본 설계 파일을 구할 수 없을 때 특히 유용합니다.
CGR 엔지니어들은 모델과 도면의 정확성 및 제조 가능성을 검토합니다. 이들의 피드백은 모델이 수작업을 줄일 수 있는 부분과 추가 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다.
마쓰다와의 새로운 연구 협력도 발표합니다. 저희 연구 팀과 현장 배치 엔지니어링 팀은 마쓰다의 공기역학 및 충돌 안전 엔지니어들과 함께 OpenAI 모델이 새로운 차량 설계의 개발과 평가를 어떻게 도울 수 있는지 탐색하고 있습니다.
이 작업에서는 공기 흐름과 구조 거동 시뮬레이션을 활용해 스타일과 비용을 고려하면서 성능을 개선할 방법을 탐색합니다. 앞으로 몇 달에 걸쳐 더 많은 진행 상황과 결과를 공유하겠습니다.
GPT‑6 Astra는 새로운 전면부 형상을 모델링하고, 공기 흐름을 시뮬레이션하며, 가장 유망한 설계를 개선함으로써 마쓰다의 공기역학 엔지니어들이 차량의 공기 저항을 줄일 방법을 탐색하도록 돕습니다. 마쓰다 주식회사로부터 사용 허가를 받았습니다. 다른 곳에 재게시하거나 재사용하는 행위는 엄격히 금지됩니다.
저희는 업계 파트너 및 초기 도입 기업들과 긴밀히 협력하며 하드웨어와 제조 분야에서 AI 에이전트가 할 수 있는 일의 범위를 넓혀 왔습니다. 초기 결과는 고무적인 가능성을 보여 주었습니다. 이제 이러한 역량의 발전을 가속화하고 산업 현장에 안전하게 도입할 수 있도록 협력할 파트너를 찾고 있습니다.
기계공학, 전기공학, 전기기계 설계, 메카트로닉스 또는 관련 분야에서 가치가 높은 활용 사례, 소프트웨어 도구, 미래 기회를 발굴하여 프런티어 모델의 학습과 개발 방향을 함께 만들어 가고 싶다면 이 양식을 작성해 주세요. 저희가 연락드리겠습니다.
