AI와 예측 분석 비교: 종합적인 분석
인공지능(AI)과 예측 분석은 모든 비즈니스 운영 방식을 재편하고 있습니다. 이 글에서는 AI와 예측 분석의 엔지니어링 적용 사례를 중점적으로 살펴보겠습니다. 먼저 인공 지능(AI)의 일반적인 개념부터 살펴보겠습니다. 엔지니어링에 적용된 예측 엔지니어링 분석 에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 인공 지능 접근 방식에 대해 자세히 설명합니다. 주요 차이점을 강조할 것입니다. 이 기사가 끝나면 혁신적인 딥 러닝 기술 이 어떻게 과거 데이터를 활용하고 길고 비용이 많이 드는 실험 테스트 또는 3D 시뮬레이션(CAE)의 결과를 정확하게 예측하는지 이해하게 될 것입니다.
다양한 분석 전략
설명적 분석은 과거 데이터를 조사하여 과거의 사건을 요약하고 설명하는 반면, 진단적 분석은 과거 데이터를 분석하여 문제나 이슈의 근본 원인을 파악하는 것을 목표로 합니다. 반면 예측 분석은 통계 모델을 활용하여 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측합니다. 설명적 분석은 과거에 어떤 일이 발생했는지 이해하는 데 초점을 맞추고, 진단적 분석은 왜 그런 일이 발생했는지 파악하기 위해 노력하며, 예측적 분석은 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하기 위해 노력하는 등 각기 다른 접근 방식에는 뚜렷한 목표와 방법이 있습니다.
설명적 분석과 진단적 분석은 강조하는 영역이 다릅니다. 설명적 분석은 과거 데이터를 수집하고 해석하여 과거에 발생한 사건에 대한 이해를 제공합니다. 반면 진단 분석은 데이터를 보다 포괄적으로 조사하여 특정 사건의 원인을 밝히고 인과 관계를 규명하는 것입니다.
엔지니어링의 예측 분석은 제품 개발 또는 생산에서 발생하는 미래의 결과를 예측하는 데 중점을 두며, 예를 들어 실험실에서 테스트되지 않은 품목의 성능을 예측하거나 이벤트가 발생하기 전에 장비 결함 및 유지보수 필요성을 찾아내는 데 중점을 둡니다.
규범적 분석은 예측 분석의 한 형태로, 향후 결과를 최적화하기 위해 취할 수 있는 조치에 대한 권장 사항을 제시하는 것입니다. 이러한 유형의 분석은 데이터 기반 인사이트를 사용하여 의사 결정 프로세스를 알리고 전반적인 성능을 개선하는 데 관심이 있는 엔지니어에게 특히 적합합니다.
AI와 인간 - 경쟁인가, 협력인가?
오히려 엔지니어가 디지털 스레드를 보다 기민하게 활용하면서 선택을 하거나 의사 결정에 더 큰 영향력을 발휘할 수 있도록 지원할 가능성이 높습니다.인공 지능의 통합은 엔지니어의 능력을 증폭시키고 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 강력한 도구로 작용합니다.
인공 지능과 예측 분석
인공 지능(AI)은 인간의 인지 능력을 모방하고 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것을 말합니다. AI의 하위 분야인 예측 분석은 통계적 방법, 데이터 분석 및 머신 러닝 기술을 사용하여 과거 및 현재 정보를 기반으로 미래 발생에 대한 예측을 생성합니다. 예측 분석은 이전 패턴과 추세를 분석하여 미래의 이벤트, 행동 패턴 또는 추세를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 모델을 구축하기 위해 여러 가지 머신 러닝 알고리즘이 사용됩니다.
인공지능 및 예측 분석 개요
인공지능은 포괄적인 정의를 통해 인간의 지능을 모방하고 일반적으로 인간의 사고 과정에 기인하는 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춘 지능형 기계의 생성과 관련이 있습니다. 인공 지능의 영역은 기계가 지식을 습득하고 판단을 내리고 독립적으로 행동할 수 있도록 하기 위한 광범위한 방법론과 알고리즘으로 구성됩니다.
인공 지능(AI)은 대량의 정보를 처리하고 패턴을 인식하며 가치 있는 결론을 도출하여 의사 결정을 용이하게 하고 프로세스를 자동화할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
예측 분석은 고급 통계 모델과 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과에 대한 예측을 생성하는 데 중점을 둡니다. 다른 비즈니스 인텔리전스 도구와 차별화되는 이 접근 방식은 데이터 마이닝을 통해 이전에 수집한 정보를 바탕으로 향후 상황을 예측하는 동시에 실행 가능한 인사이트를 위한 권장 사항을 제공하여 이러한 결과를 구체화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
인공지능 이전의 예측 분석: 전통적인 3D 시뮬레이션(CAE)
1990년대 인공지능이 등장하기 전에는 엔지니어가 통계 또는 물리 기반 모델을 통해 세계에 대한 이해를 바탕으로 예측 분석 툴을 제공할 수 있었습니다.
예측 모델링에 대한 기존의 접근 방식은 풍동에서 자동차를 물리적으로 제작하고 테스트하지 않고도 컴퓨터 지원 설계(CAD) 기술을 활용하여 차량의 공기역학적 특성을 예측하는 것이었습니다.이 프로세스는 물리학의 원리, 특히 유체 흐름을 지배하는 나비어-스토크스 방정식에 의해 안내되지만, 엔지니어링 예측 분석에 필요한 복잡한 알고리즘은 병렬 컴퓨팅 기능을 갖춘 하드웨어에 상당한 투자가 필요하므로 합리적인 시간(즉, 며칠 또는 몇 시간) 내에 결과를 얻을 수 있습니다.
AI를 활용한 예측 분석: 3D 시뮬레이션(NCS)
뉴럴 컨셉은 2018년부터 딥러닝의 힘을 활용하여 데이터 마이닝 기법을 활용하여 과거 CAE 데이터를 기반으로 자체 예측 모델을 구축할 때 알고리즘을 교육함으로써 기존의 CAE(전산 탄성 해석) 방법을 대체하는 역할을 하고 있습니다.
강력한 예측 분석은 인간 분석가의 의사 결정 프로세스를 지원할 수 있는 혁신적인 예측 기술을 생성하기 위해 CAD(컴퓨터 지원 설계) 및 CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링)의 과거 및 실시간 데이터와 독점 데이터 분석 알고리즘 및 최첨단 머신 러닝 기법을 철저히 통합하는 데 크게 의존합니다.
인공 지능을 통합한 최신 예측 분석 프로세스는 설계 도면(CAD 입력)을 시작점으로 활용한다는 점에서 초기 모습에서는 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)과 유사합니다. 그러나 세 가지 주목할 만한 차이점이 있습니다.
예측 분석 결과는 완료하는 데 몇 시간이 걸리던 기존 방법과 달리 이제 몇 초 안에 얻을 수 있습니다. 이 소프트웨어 도구는 신경망을 사용하여 이전에 복잡했던 모든 수학적 계산을 수행하기 때문에 전문 지식이나 기술이 필요하지 않습니다. 따라서 사전 경험이 없는 사용자도 쉽게 조작하고 새로 도입된 입력 데이터를 기반으로 예측 모델을 생성하는 프로그램의 기능을 활용할 수 있습니다.
제품 설계 업무에 종사하는 애플리케이션 엔지니어 데이터 분석과 관련된 AI 전문가가 될 필요가 없습니다.
준비 전문가 단계는 뉴럴 컨셉 팀과 같이 데이터 과학 전문 지식 을 갖춘 내부 또는 외부 리소스를 통해 유연하게 관리할 수 있습니다.
해당 분야의 전문 지식이 없어도 기업 내 대다수의 엔지니어가 실시간 예측 도구에 액세스할 수 있습니다.
데이터 분석가의 업무
예측 분석 영역에서 데이터 분석가는 정보에서 중요한 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 분석가는 과거 정보를 분석하고 패턴과 추세를 식별하여 데이터 과학자가 고안한 예측 모델의 기초가 됩니다. 데이터를 준비한 후에는 다양한 통계 방법과 알고리즘을 활용하여 데이터에서 인사이트를 추출하고 예측 분석 머신을 개발하는 데 활용할 수 있는 추세를 파악합니다. 요약하면, 데이터 분석가는 예측 모델링 전략을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트를 예측할 수 있는 모델을 구축합니다.
머신러닝과 딥러닝
머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 매우 중요한 두 가지 하위 분야로, 각각의 응용 분야를 통해 예측 모델링에 중요한 역할을 합니다.
머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 암시적 프로그래밍을 통해 데이터로부터 지식을 습득할 수 있도록 하는 알고리즘을 만드는 것입니다. 반대로 딥러닝은 ML의 전문 하위 분야로, 심층 신경망에 인간의 인지 과정을 복제하도록 지시하여 복잡하고 체계화되지 않은 정보를 매우 정밀하게 관리할 수 있도록 하는 데 집중합니다.
머신 러닝 - 세부 정보
머신 러닝의 범위는 광범위하며 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 알고리즘을 포괄합니다. 이러한 알고리즘은 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다.
적절한 데이터를 수집하는 것은 머신러닝의 중요한 측면이며, 관련 알고리즘의 효율성에 중대한 영향을 미칩니다. 머신러닝 모델을 최적으로 학습시키기 위해서는 양질의 정보를 활용하는 것이 필요합니다. 이 프로세스에는 데이터베이스 또는 웹 스크래핑 기술을 포함한 다양한 소스에서 관련 데이터를 식별하고 검색하는 작업이 포함됩니다.
딥러닝 - 세부 정보
딥러닝은 처리되지 않은 데이터로부터 자동 학습을 통해 계층적 표현을 추론하는 기능에서 이점을 얻을 수 있으며, 이는 처리를 수행하는 여러 개의 상호 연결된 노드로 구성된 심층 신경망에 의해 촉진됩니다.
딥러닝 알고리즘은 특히 시각적 및 언어적 예시를 포함한 복잡한 데이터 세트를 관리하는 데 능숙하여 이미지 분석 및 자연어 처리 애플리케이션에서 널리 활용되고 있으며, 기존 머신러닝 기술보다 우수성을 입증했습니다.
인공지능을 활용한 예측 분석 솔루션 배포
뉴럴 컨셉은 유체 역학, 구조 공학, 전자기학 등의 분야에서 광범위한 항공우주 및 방위 분야의 과제를 해결하기 위한 혁신적인 설계 솔루션을 개발하기 위해 에어버스 과 의 협업을 체결했습니다.
인공 지능의 도입은 특히 비행기 외부 표면의 압력장 평가와 관련하여 예측 분석에 상당한 영향을 미쳤습니다. 기존의 CCAE 기법을 사용하면 이 작업을 완료하는 데 약 1시간이 소요됩니다. 하지만 머신러닝을 활용하면 처리 시간이 30밀리초로 대폭 단축됩니다. 이는 예측 분석의 효율성이 10,000배 이상 향상된 것을 의미합니다.
이러한 가속화의 증가는 제품 설계 팀이 해당 기간 내에 최대 1만 개의 추가 설계 옵션을 탐색할 수 있는 잠재력을 제공합니다.
규범적 분석 - 사용 사례
열교환기 애플리케이션에서 NCS AI 모델을 활용하면 시스템 출구에서 효율, 온도 및 압력 강하를 포함한 전반적인 성능 파라미터를 예측하는 데 탁월한 역량을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 이러한 예측 분석의 검증을 통해 엔지니어들은 지오메트리 및 토폴로지 수정이 모두 포함된 새로운 열교환기 설계를 탐색하는 데 있어 협업을 촉진할 수 있었습니다.
비선형 볼록 최적화(NCO) 알고리즘 라이브러리의 통합으로 제너레이티브 설계를 통한 열교환기 구성의 최적화 프로세스가 크게 개선되었습니다. 이 두 가지 방법을 결합한 결과 기하학적 모핑 기법을 적용하여 얻은 최종 설계가 크게 개선되었습니다.
신경 개념 형상화를 활용한 열교환기의 최적화된 구성이 개발되었습니다.
요약
요약 인공지능(AI)과 예측 분석의 활용은 다양한 산업 분야, 특히 엔지니어링 영역에 큰 영향을 미치고 있습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 기술을 통합함으로써 AI는 과거 데이터를 분석하여 신뢰할 수 있는 예측을 생성할 수 있으므로 비용이 많이 드는 실험이나 시뮬레이션에 대한 요구 사항이 줄어듭니다.
예측 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래의 사건이나 추세를 정확하게 예측하는 것으로, 이 목표를 달성하기 위해 설명적 접근 방식과 규범적 접근 방식을 모두 사용합니다.또한 엔지니어는 작업의 다양한 측면을 최적화하기 위한 권장 사항을 제공하는 규범적 분석 방법론을 활용할 수 있습니다.
예측 분석에 인공 지능(AI)이 통합되면서 엔지니어링 영역의 패러다임이 변화하여 제너레이티브 설계와 같은 혁신적인 접근 방식을 통해 더 빠른 결과와 향상된 설계를 촉진하고 있습니다.
엔지니어를 위한 새로운 가능성
입증된 발전은 엔지니어링 전문가의 지평을 넓힐 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
엔지니어는 별도의 교육 과정 없이도 파이썬과 데이터 과학 원리에 익숙해지는 것만으로도 의사 결정 과정에 대한 기여도를 높이고 제품 개발의 모든 측면에서 탁월한 성과를 거둘 수 있습니다. 그 결과 ‘회사의 영웅’으로 인정받을 수 있습니다.
참고: 위의 사고 리더십/교육 관련 기사를 제공해 주신 Neural Concept 팀에게 감사드립니다. Neural Concept 가 이 콘텐츠를 지원했습니다.
사용자가 주어진 프롬프트에 따라 그림으로 된 내러티브를 만들 수 있는 새로운 기능이 StoryBird.ai에 추가되었다는 흥미로운 소식을 전해 들었습니다. 제공된 링크를 클릭하여 잠시 시간을 내어 이 혁신적인 도구를 살펴보는 것을 추천합니다. 이 콘텐츠는 후원을 받았습니다.