현실의 공학 문제는 하나의 물리 현상만으로 설명되지 않습니다. 전자 부품은 전류가 흐르면서 열이 발생하고, 열팽창이 구조적 응력을 만들고, 그 응력이 접합부의 신뢰성을 좌우합니다. 자동차 브레이크는 마찰열, 열변형, 접촉 압력이 동시에 작용합니다. 이처럼 여러 물리 현상이 결합된 문제를 멀티피직스라고 합니다.
멀티피직스 해석은 전통적으로 매우 비용이 큰 작업입니다. 각 물리 도메인별로 별도의 솔버가 필요하고, 도메인 간의 커플링을 처리하는 방법이 복잡하며, 수렴에 걸리는 시간이 단일 물리 해석의 몇 배에서 수십 배에 이릅니다. 이런 환경에서 AI는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
왜 멀티피직스가 어려운가
단일 물리 해석에서는 입력과 출력의 관계가 비교적 직관적입니다. 하중을 주면 응력이 나오고, 열원을 주면 온도 분포가 나옵니다. 그러나 멀티피직스에서는 출력이 다시 입력이 됩니다. 열이 구조를 변형시키고, 변형된 구조가 유동 경로를 바꾸고, 바뀐 유동이 다시 열전달을 변화시킵니다.
이 순환적 상호작용은 해석의 복잡도를 급격히 높입니다. 메쉬는 더 세밀해야 하고, 수렴 조건은 더 까다로우며, 물리적으로 불안정한 영역에서 솔버가 발산할 가능성도 커집니다. 경험 많은 엔지니어도 멀티피직스 해석에서는 시행착오를 거칠 수밖에 없습니다.
AI가 대체하는 것과 대체하지 못하는 것
현재 AI 기반 멀티피직스 접근은 크게 두 가지 방향으로 나뉩니다.
첫 번째는 서로게이트 모델입니다. 정밀 시뮬레이션 결과를 학습 데이터로 사용하여, 유사한 조건에서의 결과를 빠르게 추정하는 모델입니다. 이 방식은 설계 탐색 단계에서 수백 개의 조건 조합을 빠르게 평가하는 데 효과적입니다. 다만 학습 범위를 벗어나는 조건에서는 신뢰도가 급격히 떨어집니다.
두 번째는 물리 기반 신경망(PINN)입니다. 지배 방정식을 손실 함수에 직접 포함시켜 물리 법칙을 위반하지 않는 해를 찾는 방식입니다. 이론적으로는 매력적이지만, 복잡한 형상과 다중 물리 커플링에서는 수렴이 불안정하고 학습 비용이 매우 큽니다.
두 접근 모두 전통 CAE를 완전히 대체하지는 못합니다. AI의 현실적인 역할은 정밀 해석을 없애는 것이 아니라, 정밀 해석이 필요한 조건을 빠르게 좁혀주는 것입니다.
탐색 속도를 바꾸는 것의 가치
멀티피직스 문제에서 가장 큰 병목은 조건 조합의 수입니다. 재료 3종, 두께 5단계, 냉각 방식 4가지, 하중 조건 6개를 조합하면 360개의 케이스가 됩니다. 각 케이스에 정밀 시뮬레이션을 돌리면 수 주가 걸립니다.
AI 서로게이트 모델이 이 360개 조건을 몇 분 안에 스크리닝할 수 있다면, 엔지니어는 유망한 10개 조건만 골라 정밀 해석을 돌릴 수 있습니다. 전체 해석 비용은 줄이면서 탐색 범위는 오히려 넓힐 수 있습니다. 이것이 AI가 멀티피직스에서 만드는 실질적인 가치입니다.
남아 있는 과제
멀티피직스 AI가 산업 현장에서 활용되려면 몇 가지 과제가 남아 있습니다.
- 도메인 간 데이터 정합성: 열 해석과 구조 해석의 메쉬가 다른 경우 데이터 매핑 방법이 표준화되어야 합니다.
- 외삽 경고: 학습 범위를 벗어나는 입력이 들어왔을 때 모델이 이를 감지하고 경고해야 합니다.
- 커플링 순서의 학습: 어떤 물리 현상이 지배적이고 어떤 커플링이 무시 가능한지를 모델이 판단할 수 있어야 합니다.
- 검증 체계: AI 추정 결과와 정밀 해석 결과의 비교가 체계적으로 이루어져야 합니다.
RHX.LAB의 접근
RHX.LAB은 멀티피직스를 처음부터 완전히 다루는 것을 목표로 하지 않습니다. 대신 구조 해석을 출발점으로 삼고, 열-구조 커플링, 유동-구조 커플링으로 점진적으로 확장하는 로드맵을 가지고 있습니다. 각 단계에서 AI 모델의 적용 범위와 한계를 명확히 정의하고, 정밀 해석과의 연결 구조를 유지하는 것이 중요합니다.
멀티피직스에서 AI의 진짜 가능성은 모든 물리를 한 번에 풀어주는 마법이 아닙니다. 설계자가 복잡한 물리 상호작용 속에서 더 빠르게 방향을 잡고, 더 적은 시행착오로 좋은 설계에 도달하도록 돕는 것입니다.