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생성형AI로 산업 계측 분야의 혁신 가능할까?

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정밀도와 정확성이 가장 중요한 산업 계측 분야에서 생성형AI의 출현은 기존의 측정 기술과 프로세스에 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 인공 지능(AI)의 하위 집합인 생성형AI는 제조 환경에서 측정, 분석 및 활용 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 

 

생성형AI의 이해

 

생성형AI는 기존 데이터와 유사한 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야다. 분류 또는 예측 작업을 위해 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하는 기존의 머신러닝 알고리즘과 달리, 생성형AI 모델은 학습 데이터와 유사한 특성을 나타내는 새로운 데이터 샘플을 생성하도록 학습된다.

 

생성형AI의 작동 방식

 

생성형AI 모델은 제너레이터와 판별자라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 생성기는 새로운 데이터 샘플을 생성하고, 판별기는 이러한 샘플의 진위 여부를 평가한다. 반복적인 훈련과 피드백 과정을 통해 제너레이터는 점점 더 사실적인 데이터 샘플을 생성하는 방법을 학습하고, 판별기는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 데 더욱 능숙해진다.

 

산업 계측 분야에서 생성형AI의 응용 분야

 

생성형AI는 산업 계측 분야에서 오랜 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하고 정밀 측정 및 분석을 위한 새로운 기회를 열어주는 등 수많은 응용 분야가 잠재적으로 존재한다. 

 

데이터 증강: 생성형AI는 합성 데이터 샘플을 생성하여 머신러닝 모델 학습을 위한 기존 데이터 세트를 보강하는 데 사용할 수 있다. 이 접근 방식은 특히 실제 데이터가 부족하거나 확보하기 어려운 경우에 더욱 강력하고 정확한 모델을 만들 수 있다.

 

이상 징후 탐지: 생성형AI 모델은 제조 공정에서 정상적인 작동 조건의 기본 패턴과 분포를 학습할 수 있다. 실시간 센서 데이터를 이러한 학습된 패턴과 비교하여 이상 징후나 정상 동작과의 편차를 조기에 감지하여 사전 예방적 유지보수 및 품질 관리를 수행할 수 있다.

 

이미지 향상: 육안 검사 애플리케이션에서 생성형AI는 계측 시스템으로 캡처한 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다. 생성형AI 알고리즘은 저해상도 입력에서 고해상도 이미지를 생성하거나 노이즈와 아티팩트를 제거함으로써 시각 데이터에서 얻은 측정의 정확성과 신뢰성을 향상시킨다.

 

차원 분석: 생성형AI는 복잡한 형상의 합성 모델이나 시뮬레이션을 생성하여 치수 분석 작업을 지원할 수 있다. 이러한 가상 모델은 측정 시나리오를 시뮬레이션하고, 측정 불확실성을 평가하고, 물리적 측정을 수행하기 전에 측정 전략을 최적화하는 데 사용할 수 있다.

 

산업 계측에 미치는 영향

 

생성형AI를 산업 계측에 통합하면 제조 환경에서 측정을 수행하고 활용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력이 있다. 

 

정확도 및 정밀도 향상: 생성형AI 알고리즘은 실제 측정에 존재하는 기본 패턴과 가변성을 포착하는 합성 데이터 샘플을 생성하여 측정의 정확도와 정밀도를 향상시킬 수 있다.

 

최적화된 측정 전략: 가상 시뮬레이션과 차원 분석을 통해 생성형AI는 측정 전략을 최적화하여 측정 불확실성을 줄이고 계측 결과의 신뢰성을 향상시킨다.

 

효율성 향상: 생성형AI는 데이터 증강, 이상 감지, 이미지 향상 작업을 자동화함으로써 계측 프로세스를 간소화하여 수동 개입을 줄이고 워크플로 효율성을 개선한다.

 

사전 예방적 유지 관리: 생성형AI는 제조 공정의 이상이나 편차를 조기에 감지하여 문제가 확대되기 전에 사전 예방적 유지보수 및 품질 관리 조치를 구현할 수 있도록 지원한다.

 

도전 과제 및 고려 사항

 

산업 계측 분야에서 생성형AI의 잠재적 이점은 상당하지만, 몇 가지 과제와 고려 사항을 해결해야 한다.

 

데이터 품질 및 다양성: 생성형AI 모델은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하기 위해 고품질의 다양한 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터의 가용성과 무결성을 보장하는 것은 생성형AI 애플리케이션의 성공을 위해 필수적이다.

 

기존 시스템과의 통합: 기존 계측 시스템 및 워크플로우에 생성형AI 솔루션을 통합하려면 상당한 시간과 리소스가 필요할 수 있다. 성공적인 구현을 위해서는 다른 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소와의 원활한 통합과 상호 운용성이 필수적이다.

 

지속적인 학습 및 적응: 발전하는 제조 환경과 요구사항에 적응하기 위해 생성형AI 모델을 지속적으로 학습하고 업데이트해야 한다. 최적의 성능과 안정성을 보장하려면 지속적인 유지 관리와 모니터링이 필요하다.

 

산업 계측을 위한 혁신적 힘

 

생성형AI는 오랜 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하고 정밀 측정 및 분석을 위한 새로운 기회를 열어주는 산업 계측의 혁신적 힘을 잠재적으로 대표한다. 제조업체는 생성형AI의 힘을 활용하여 계측 프로세스의 정확성, 효율성, 신뢰성을 향상시켜 궁극적으로 품질, 생산성, 경쟁력을 개선할 수 있다.

 

기술이 계속 발전함에 따라 생성형AI를 산업 계측에 통합하면 제조의 미래를 재편하고 혁신과 우수성의 새로운 시대를 열 수 있을 것으로 기대된다.

 

헬로티 김진희 기자 |










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