산업 공정 시스템은 끊임없이 변화하는 복잡한 환경입니다. 유량(stream)이 조절되거나 우회되고, 장치들은 유휴, 전환, 활성 상태를 오가며 작동합니다. 기존 모델들은 이러한 변화의 숨겨진 메커니즘을 파악하기 어려웠고, 단순히 측정된 데이터에만 의존해 물리적 의미 없는 예측을 내놓는 한계가 있었습니다. 이에 대한 해결책으로, 새로운 AI 모델인 CHGN(Conservative Hybrid Graph Network)이 등장했습니다.
CHGN은 데이터 기반으로 라우팅(routing), 작동 모드(regime assignment), 제거율(removal rates)을 학습하고, 이를 고정된 수송 방정식에 통합합니다. 이 방식 덕분에 예측된 라우팅이 어떤 형태이든 질량 보존 법칙(mass balance)이 항상 유지됩니다. 10~20개 노드(node)로 구성된 네트워크에서 훈련된 CHGN은 재훈련 없이도 25~40개 노드의 새로운 그래프에 적용될 수 있으며, 기존 GNN(Graph Neural Network) 모델 대비 2.1e-3의 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록해 GNN의 6e-2~9e-2보다 훨씬 높은 정확도를 보였습니다. 또한 게이트(gate) MAE(Mean Absolute Error)는 7.9e-3, 작동 모드 정확도는 94.3%에 달했습니다.
이 기술은 산업 현장에서 공정 시스템의 예측 정확도를 혁신적으로 높일 수 있습니다. 특히 재훈련 없이도 새로운 공정 토폴로지에 적용 가능하다는 점은 유지보수 비용과 시간을 크게 절감할 수 있음을 의미합니다. CHGN은 공장 운영의 숨겨진 메커니즘을 드러내어, 엔지니어들이 시스템 동작을 더 깊이 이해하고 잠재적인 문제점을 사전에 파악하는 데 도움을 줄 것입니다. 이는 궁극적으로 생산 효율성 향상과 안정적인 공정 운영에 기여할 것으로 기대됩니다.