최근 공개된 한 프로젝트에서 인공지능(AI)이 드론 프로펠러를 자율적으로 설계하고 최적화하는 놀라운 가능성을 보여주었습니다. 이 시스템은 엔지니어가 수동으로 프로펠러를 조정하고 테스트하는 대신, AI 모델들이 스스로 설계 루프를 반복하며 더 나은 프로펠러를 찾아내는 것을 목표로 합니다. 특히, 무료 로컬 대규모 언어모델(LLM)인 Ollama와 오픈소스 유체역학 시뮬레이션 도구인 OpenFOAM을 활용해 비용 효율적인 방식으로 작동합니다.
이 자율 시스템은 여러 AI 에이전트로 구성된 '연구팀'처럼 작동합니다. '주니어 멤버' 역할을 하는 저렴한 로컬 LLM들은 다양한 프로펠러 디자인을 제안하며 브레인스토밍을 담당합니다. '선임 연구원' 역할을 하는 'Antigravity' 에이전트는 이 제안들을 분석하고 패턴을 파악하여 다음 설계 방향을 결정합니다. 중요한 점은 AI가 디자인만 제안하고, 실제 성능 평가는 물리 시뮬레이션 코드(CadQuery, OpenFOAM)가 담당한다는 것입니다. 이는 AI의 '환각(hallucination)'을 방지하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위한 핵심 장치입니다. 시스템은 제안-구축(CAD 파일 생성)-평가(물리 시뮬레이션)-선정(파레토 최적 디자인)-반영(다음 설계 방향 결정)의 반복적인 루프를 통해 최적의 디자인을 찾아나갑니다.
이러한 자율 설계 및 최적화 시스템은 제품 개발 방식에 혁신을 가져올 잠재력이 큽니다. 특히 드론 프로펠러처럼 소음, 효율, 강도 등 상충하는 여러 목표를 동시에 만족해야 하는 복잡한 설계 문제에서 인간 엔지니어의 한계를 넘어설 수 있습니다. AI가 단순 반복 작업을 넘어 창의적인 설계와 검증 과정까지 주도함으로써, 개발 시간과 비용을 크게 절감하고 혁신적인 제품을 더 빠르게 시장에 내놓을 수 있게 될 것입니다. 이는 항공우주, 자동차, 로봇 공학 등 다양한 엔지니어링 분야에 적용될 수 있는 중요한 발전입니다.