OpenAI가 11월 3일(현지시간) 기계·전기 설계, 시스템 설계, 시뮬레이션, 제작 과정에서 자사 모델을 쓰는 방법을 담은 연구를 공개했다. 모델이 엔지니어의 작업인 도면 준비, 시뮬레이션 설정, 분야 간 설계 변경 조율을 지원하도록 가르치는 중이며, 이미 내부 팀이 아이디어를 시험하고 반복하는 데 쓰고 있다고 밝혔다.
OpenAI는 복잡한 물리 제품의 설계·시뮬레이션·제조·생산에 관여하는 엔지니어, 엔지니어링 기업, 소프트웨어 업체를 협력 대상으로 모집한다. 참여를 원하면 공개된 양식을 작성하면 된다. 기계공학, 전기공학, 전기기계 설계, 메카트로닉스 같은 분야에서 활용 사례와 소프트웨어 도구를 찾아 모델 학습과 개발 방향에 반영하겠다는 취지다. 요금이나 일반 공개 일정은 밝히지 않았다.
사람 손 없이 만든 Codex 연동 기기
OpenAI는 멀티모달과 컴퓨터 사용 워크플로에서 Astra의 최고 수준 성능을 시험하려고, 사람이 직접 고치지 않고 기기 하나를 만들 수 있는지 확인했다. GPT-6 Astra가 기능 요구사항을 정하고, 사용자가 Codex와 대화할 수 있는 기기의 외관, 케이스, 인쇄회로기판(PCB), 소프트웨어 연동을 설계했다.
- 외관: 최근 진행한 Work Louder 협업과 게임·장난감 자료를 참고해 모양을 잡았다.
- 기계 설계: 케이스와 부품을 고정하는 내부 구조를 설계했다.
- 전기 설계: 전자 부품을 고르고, 케이스 안에 들어가도록 부품 배치와 연결을 포함한 PCB를 설계했다.
- UI/UX와 소프트웨어: 사용자 인터페이스를 설계하고 기기를 Codex에 연결하는 펌웨어와 소프트웨어 연동을 만들었다.
직원 두 명이 부업 프로젝트로 일주일이 안 되는 기간에 이 기기를 Astra와 설계했고, 위탁 제조업체가 한 달 안에 소량의 시제품을 만들었다. 다만 양산 준비에는 검토와 수정이 여러 차례 더 필요했다. Astra가 제조사의 생산 한계, 공차, 조립에 필요한 세부 사항을 일관되게 반영하지 못했기 때문이다. OpenAI는 이 부족한 부분이 앞으로 모델이 개선해야 할 과제를 알려 준다고 설명했다.
내부 사용량과 벤치마크
OpenAI의 하드웨어·인프라 팀은 Codex와 ChatGPT로 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 만들고 고치며, 제조 도면을 준비하고, 시뮬레이션을 설정하고, 설계를 검토한다. 작업 범위는 로보틱스와 컴퓨트 인프라에 걸쳐 있다. 2월 이후 하드웨어 팀들의 모델 사용량은 토큰 기준으로 23배 늘었다. 이 회사 Forward Deployed Engineer인 Grace Lam은 CAD 반복, 3D 설계의 2D 생산 도면 변환, 시뮬레이션과 유한요소해석(FEA) 설정에서 수작업이 크게 줄었다고 말했다.
OpenAI는 코딩과 공학 지식을 합친 과제로 새 모델의 진척도 재고 있다. BenchCAD 2.0은 모델이 3D 부품과 조립체를 복원하고 회로 기판의 연결을 찾아내는지 시험한다. 이 시험에서 더 새로운 내부 모델은 평균 0.875점을 받았고, 가장 높은 추론 강도로 설정한 GPT-6 Astra는 0.594점이었다. OpenAI는 공학 전 과정에는 설계 밖의 요소가 많다고 단서를 달면서도, 이 향상을 AI 모델이 전문 업무의 반복 속도에 긍정적 영향을 줄 수 있다는 초기 증거로 본다고 밝혔다.
Chip Ganassi Racing과 Mazda 협업
OpenAI는 소수의 산업 협력사와 실제 공학 문제에서 이 기능을 시험하고 있다. 협력사 엔지니어가 모델 결과물의 정확도와 실용성을 검토해, 지금 모델이 지원할 수 있는 작업과 안전하고 믿을 만하게 쓰려면 고쳐야 할 점을 알려 준다.
레이싱 팀 Chip Ganassi Racing(CGR)과는 협력을 넓힌다. CGR 연구개발팀과 기존 부품의 3D 스캔을 편집 가능한 CAD 모델과 2D 제조 도면으로 바꾸는 작업 흐름을 시험하고 있다. 원래 설계 파일이 없을 때 특히 쓸모가 있다고 OpenAI는 설명했다. CGR 엔지니어는 모델과 도면의 정확도와 제조 가능성을 검토한다. CGR의 R&D 엔지니어 Matthew Ortman은 스캔 데이터에서 솔리드 바디를 만드는 데 모델이 유용했고, CAD 안에서 Codex와 직접 작업하며 피드백이 곧바로 반영되어 과정이 더 빠르고 손이 덜 간다고 말했다.
Mazda와는 새 공동 연구를 시작했다. OpenAI 연구팀과 Forward Deployed Engineering 팀이 Mazda의 공기역학·충돌안전 엔지니어와 함께 신차 설계의 개발과 평가에 모델을 쓰는 방법을 탐색한다. 공기 흐름과 구조 거동의 시뮬레이션으로 스타일링과 비용을 고려하면서 성능 개선안을 찾으며, 진행 상황과 결과는 앞으로 몇 달 안에 공유할 계획이다.
공기역학 쪽에서는 GPT-6 Astra가 새 차량 앞부분 형상을 모델링하고 공기 흐름을 시뮬레이션해 유망한 안을 다듬으며 공기저항을 줄일 방법을 찾는다. Mazda의 수석 엔지니어 Akihiro Nakata는 Codex 안의 Astra가 수십 가지 변형을 탐색하고 시뮬레이션해, 공기역학에 중요한 특징과 디자이너가 자유롭게 손댈 수 있는 범위를 파악하게 해 준다고 말했다. 그는 Mazda 고유의 디자인과 공기역학 성능을 어느 쪽도 희생하지 않고 함께 가져가는 데 도움이 된다고 덧붙였다.
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