Neural Concept(NC)는 제품 개발 과정의 중심에 딥러닝을 적용하여,
설계자들이 더 빠르고 획기적인 설계 아이디어에 도달할 수 있도록 돕습니다.
직관 중심 설계 방식을 데이터 기반 설계로 전환
· 제품 출시 기간 단축
· 부서 간 협업 최적화
· 더 나은 의사결정과 비용 효율
· 지속 가능한 경쟁력 확보
학습을 통한 실시간 결과 예측
· 3D 형상과 동시에 입력하여 학습 시 Surrogate model을 생성
· Surrogate model은 웹 브라우저에서 작동 가능
· 신경망 기반 최적화 설계 응용
· Generative Design 응용
시뮬레이션 엔지니어와 데이터 과학자가 데이터 파이프라인, 3D 머신러닝 모델, 최적화 캠페인을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 인터랙티브 개발 플랫폼입니다. 이를 통해 업계 최고 수준의 AI를 기반으로 차세대 제품 개발 프로세스를 구현할 수 있습니다.
Neural Concept는 70개 이상의 OEM 기업과 다수의 F1 팀에서 혁신 가속화를 위해 사용되고 있습니다.
글로벌 스마트 에너지 선도 기업인 LS일렉트릭은 Neural Concept가 기존 설계 공식에 비해 몰드 변압기의 전기적 특성을 더욱 정밀하게 예측함으로써, 엔지니어링 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주는 기술 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 Neural Concept가 자동화된 전기 설계 환경에 성공적으로 적용될 수 있음을 입증하며, 3D 딥러닝 기술이 설계 리드 타임을 단축하고, 엔지니어링 효율을 비약적으로 향상시키며, 설계 실패로 인한 비용을 줄일 수 있는 가능성을 강조합니다. Neural Concept의 솔루션은 매우 높은 학습 신뢰성을 보여주었으며, 세 가지 목표 변수 모두에서 99% 이상의 예측 정확도를 달성했습니다.
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Visa Cash App Racing Bulls Formula One™ 팀은 차량 설계 속도를 높이고 공력 성능을 최적화하기 위해 세계 선도적인 엔지니어링 설계용 AI 플랫폼인 Neural Concept를 도입했습니다. AI 기반의 데이터 중심 엔지니어링 워크플로우를 통해 더 빠른 설계 반복과 보다 정교한 의사결정을 가능하게 합니다. Neural Concept의 독자적인 엔지니어링 AI 플랫폼은 기존의 전산유체역학(CFD)을 보완하며, 고속 예측 시뮬레이션을 제공합니다. 엔지니어들은 디지털 트윈 기술을 활용해 실제 서킷의 바람, 온도 차이 등 복잡한 다중물리(multi-physics) 환경 속에서 수천 가지 설계 변형을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 VCARB는 더 많은 설계안을 탐색하며, 각 반복마다 새로운 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다.
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차세대 차량 개발 가속화를 위한 노력의 일환으로, 스바루(SUBARU)는 파트너사인 Cybernet Systems Corporation을 통해 Neural Concept의 예측 성능을 평가했습니다. 그 결과, NC는 금형 면 형상 설계의 해석 시간을 기존 3시간에서 단 2분으로 대폭 단축하면서도, 기존 CAE 도구에 필적하는 높은 정확도를 유지했습니다. 이러한 인상적인 결과를 바탕으로 스바루는 개발 프로세스에 NC를 통합했습니다. 딥러닝 기반 접근 방식은 다양한 설계안을 빠르고 정확하게 탐색할 수 있도록 하여, 개발 기간을 획기적으로 단축시키고 제품 성능을 향상시킵니다. Neural Concept의 혁신 덕분에 스바루는 2028년까지 차세대 차량을 더욱 효율적으로 시장에 출시할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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미쓰비시 케미컬 그룹(MCG)은 자동차 산업을 포함한 다양한 산업 분야에 소재 기술 및 솔루션을 제공하는 세계적인 선도 기업입니다. MCG의 고성능 폴리머 소재는 쾌적함과 웰빙, 전동화, 연결성, 환경 규제 및 자원 보존과 같은 자동차 산업의 주요 과제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 산업과 고객의 지속적으로 변화하는 요구에 대응하기 위해, MCG는 유한요소해석(FEA)을 활용한 고속 충돌 시뮬레이션의 입력 데이터로 활용되는 소재 특성 데이터를 파트너사에 지속적으로 제공하고 있습니다. 이러한 데이터의 정확성은 특히 자동차 안전 분야(에어백 등)에 사용되는 MCG의 고성능 열가소성 엘라스토머(TPE) 제품에 있어 매우 중요한 요소입니다.
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전력 관리 전문 기업 Eaton과 Neural Concept는 지오메트릭 딥러닝(Geometric Deep Learning)을 활용해 수 초 내로 파워 모듈용 냉각판의 열 성능을 정밀하게 예측할 수 있는 모델을 구축한 사례를 다룬 기술 논문을 공동 발표했습니다. 이 논문은 Neural Concept의 기술이 AI 기반 엔지니어링을 가속화할 수 있는 잠재력을 강조하며, 더 빠르고 정밀한 AI 중심의 엔지니어링 결과를 제공함으로써 혁신적인 워크플로우를 가능하게 함을 보여줍니다. 해당 워크플로우를 통해 개발된 냉각 모듈은 압력 강하를 30% 이상 개선하고, 전체 중량을 10% 이상 줄이는 성과를 달성했습니다.
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