최근 인공지능(AI) 기술이 설계 및 엔지니어링 분야로 확장되면서, AI 에이전트가 복잡한 물리 문제를 직접 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 새로운 도구 '피직스베이스(Physicsbase.ai)'가 등장했습니다. 이 플랫폼은 유한요소해석(FEA)을 기반으로 AI가 형상 생성부터 재료, 경계 조건, 하중 설정에 이르기까지 설계 전반에 걸쳐 물리 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 반복적인 최적화 작업을 진행할 수 있도록 지원합니다.
피직스베이스는 AI 에이전트가 CAD 파일을 직접 업로드하거나, 자체적으로 형상을 생성하여 분석을 요청할 수 있는 유연한 인터페이스를 제공합니다. 시스템은 필요한 경우 자동으로 메시(mesh)를 생성하고, 다양한 물리 법칙에 따라 문제를 해결한 뒤, 검증된 시뮬레이션 결과를 반환합니다. 예를 들어, 특정 브라켓에 100N의 하중을 가했을 때의 응력(stress)과 안전 계수(safety factor)를 계산하고, 메시 개선 필요성까지 알려주는 식입니다. 정적(statics), 모달(modal), 비선형(nonlinear), 열(thermal), 파괴(failure) 등 40가지 이상의 분석 유형과 25가지 요소 유형을 지원하며, 모든 결과에는 자체 검증(self-check) 기능이 포함되어 신뢰성을 높였습니다. 특히 '피직스베이스 코파일럿(Physicsbase Copilot)'은 자연어로 질문하면 전문가 수준의 FEA 분석을 수행하고, 시각적으로 인터랙티브한 결과 모델을 제공하여 사용자가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕습니다.
이러한 기술은 AI 기반 CAD 스타트업들에게 물리 시뮬레이션 기능을 손쉽게 통합할 수 있는 강력한 인프라를 제공합니다. AI 에이전트가 단순히 디자인을 생성하는 것을 넘어, 실제 물리적 제약 조건을 고려하여 설계를 검증하고 최적화하는 데 필요한 핵심 역량을 갖추게 되는 것입니다. 이는 제품 개발 주기를 단축하고, 설계 오류를 줄이며, 궁극적으로는 더 혁신적이고 효율적인 제품을 만들어내는 데 기여할 수 있습니다. 엔지니어링 AI 분야에서 설계, 시뮬레이션, 검증, 반복이라는 전 과정을 아우르는 일관된 수치 실행 계층을 제공함으로써, AI가 실제 세계의 복잡한 문제들을 해결하는 데 한 걸음 더 나아가게 될 것입니다.