공학과 기술
날개 위의 공기 흐름, 하중을 받는 구조물, 제조 전의 칩, 만들기 전의 로봇.
요즘은 먼저 시뮬레이션해 보지 않고 만드는 것이 거의 없어요. 지난 50년 동안 시뮬레이션이 대부분의 물리적 시제품을 대체했어요. 가장 오래된 형태인 물리적 축척 모형은 지금도 쓰여요.
공기역학
날개, 자동차, 건물, 풍력 터빈 위를 흐르는 공기.
답하는 질문: 항력은 얼마나 되고 양력은 얼마나 되며, 흐름은 어디에서 떨어져 나갈까요?
빠진 것: 난류는 풀어내지 않고 모델링하기 때문에, 미세한 분리 세부는 근사예요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 또는 기업 HPC 클러스터, 사례당 며칠처음 등장: 1962 헤스와 스미스의 항공기 형상 패널법
난류
난류의 모든 소용돌이를 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 직접 분해해요.
답하는 질문: 더 값싼 모델이 근사할 수 있도록, 난류는 실제로 무엇을 하고 있을까?
빠진 것: 적당한 레이놀즈 수까지만 가능하고, 실제 흐름은 가장 큰 기계로도 따라잡지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1017 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터, 큰 몫으로 몇 주처음 등장: 1972 오르삭과 패터슨의 최초의 3차원 직접 수치 시뮬레이션
물리적 축척 모형
풍동, 파랑 수조, 하천 모형, 진동대. 가장 오래된 시뮬레이션이고, 지금도 수치 시뮬레이션을 확인하는 데 써요.
답하는 질문: 실제 흐름이 컴퓨터가 예측한 것과 맞을까요?
빠진 것: 규모 효과 때문에 작은 모형이 실물 크기와 늘 똑같이 행동하지는 않아요.
돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 디지털 연산은 없고, 대신 실제 공기, 물, 진동대를 써요처음 등장: 1871 Frank Wenham이 최초의 풍동 중 하나를 지음
공동 현상 시뮬레이션
선박 프로펠러, 펌프, 밸브 둘레의 빠르게 움직이는 액체에서 거품이 생기고 격렬하게 붕괴해요.
답하는 질문: 공동 현상은 이 프로펠러나 펌프를 어디서 깎아 먹을까, 그리고 어떻게 피해 설계할까?
빠진 것: 거품 붕괴는 대부분의 시뮬레이션이 모든 곳에서 분해할 수 있는 것보다 더 미세한 규모에서 일어나요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 또는 조선소 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1988 1988년까지, 프로펠러 둘레 공동 유동의 초기 계산 모델
다상 흐름과 파이프라인 흐름
석유, 가스, 물, 슬러리가 파이프라인과 유정, 공정 설비를 함께 지나가요.
답하는 질문: 파이프라인은 매끄럽게 흐를까, 아니면 액체와 기체 덩어리(슬러그)가 막을까?
빠진 것: 갑작스러운 슬러그 형성은 여전히 믿을 만하게 예측하기 어려운 현상 가운데 하나예요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 에너지 회사의 클러스터, 송유관 사례당 몇 시간처음 등장: 1979 1979년까지, 해양 석유와 가스 관로의 초기 다상 유동 모델
착빙 시뮬레이션
과냉각된 물방울이 비행 중인 항공기 날개나 바람 속 풍력 터빈 날개에 얼어붙는 현상.
답하는 질문: 얼음은 얼마나 쌓이고, 제빙이 그것을 따라잡을 수 있을까요?
빠진 것: 실제 구름 방울의 크기와 혼합상 얼음은 표준 시험 조건이 가정하는 것보다 더 다양해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 항공우주 연구소 클러스터, 착빙 사례당 몇 시간처음 등장: 1988 1988년까지, 항공기 인증을 뒷받침하는 초기 착빙 계산 코드
물리 정보 신경망
출력이 지배 미분방정식과 관측 데이터를 동시에 만족하도록 신경망을 훈련해요.
답하는 질문: 신경망이 메시가 거의 또는 전혀 없이 편미분방정식의 해를 학습할 수 있을까요?
빠진 것: 뻣뻣하거나(stiff) 난류인 문제에서는 학습이 느리고 믿을 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 자동 미분을 이용한 경사 기반 훈련처음 등장: 2017 Physics informed deep learning, part I (2017) 출처
신경 연산자
신경망이 경계 조건 같은 함수에서 편미분방정식의 해로 가는 사상을 학습해, 새 입력에 한 번에 답해요.
답하는 질문: 훈련된 모델이 편미분방정식 한 부류 전체를 즉시 풀 수 있을까요?
빠진 것: 훈련에 풀이 실행이 많이 필요하고, 외삽에는 약해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 비싼 데이터 생성, 그다음 빠른 추론처음 등장: 2019 DeepONet: learning nonlinear operators (2019), followed by Fourier neural operators (2020) 출처
그래프 네트워크 기반 학습 시뮬레이터
시뮬레이션 데이터로 훈련한 그래프 신경망이 입자나 메시 노드를 한 걸음씩 나아가게 해, 유체, 천, 고체를 흉내 내요.
답하는 질문: 신경망이 유체와 변형 물체에 대해 물리 풀이기를 대신할 수 있을까요?
빠진 것: 긴 롤아웃에서 오차가 쌓이고, 보존은 보장되지 않아요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 풀이기 데이터로 학습, 더 빠른 롤아웃처음 등장: 2020 Learning to simulate complex physics with graph networks (2020) 출처
학습된 유체 풀이기
합성곱 신경망이 격자 유체 풀이기의 압력 투영 단계를 대신해 연기와 액체 시뮬레이션을 빠르게 해요.
답하는 질문: 훈련된 신경망이 비압축성 유동 풀이기를 훨씬 빠르게 만들 수 있을까요?
빠진 것: 안정성과 정확도는 학습 때와 비슷한 흐름에서만 시험했어요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 풀이기 데이터로 학습, 빠른 추론처음 등장: 2016 Accelerating Eulerian fluid simulation with convolutional networks (2016) 출처
유체 흐름을 위한 격자 기체 오토마타
단순한 충돌 규칙을 따라 격자 위를 뛰어다니는 입자로, 유체역학 방정식을 넣지 않아도 액체나 기체의 큰 흐름이 재현돼요.
답하는 질문: 유체의 흐름이 격자 위 단순한 입자 규칙에서 나타날 수 있을까요?
빠진 것: 이산 입자에서 오는 잡음과 갈릴레이 불변성의 결여가 정확도를 제한해서, 대체되었어요.
돌아가는 곳: 약 1011 FLOPS 대략 수백만 개의 자리가 있는 격자 위의 비트 단위 규칙.처음 등장: 1986 Frisch, Hasslacher, Pomeau의 나비에-스토크스 방정식을 위한 격자 기체 자동자. 출처
격자 볼츠만 유동 시뮬레이션
유체를 격자 위 입자 속도의 분포로 나타내, 흘러가고 충돌하며 다공성 암석이나 혈관 같은 복잡한 기하에서의 흐름을 줘요.
답하는 질문: 유체는 매우 복잡한 형상 속을 어떻게 흐를까요?
빠진 것: 이 방법은 낮은 마하 수에서만 쓸 수 있고, 경계 처리에 주의가 필요해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 그래픽 또는 클러스터 하드웨어 위의 격자 셀 수십억 개.처음 등장: 1988 맥나마라와 자네티가 볼츠만 방정식으로 격자 기체 오토마타를 시뮬레이션한 연구 출처
희박 기체 직접 시뮬레이션
기체가 연속 유체로 보기엔 너무 희박한 우주 가장자리나 아주 작은 통로 안에서, 희박한 기체의 분자를 무작위로 움직이고 충돌시켜요.
답하는 질문: 희박한 기체는 대기의 가장자리에서 비행체 주위를 어떻게 흐를까요?
빠진 것: 시뮬레이션된 입자 하나가 실제 입자 수조 개를 대표해서, 낮은 속도에서는 통계적 잡음이 커요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 시뮬레이션한 입자 수십억 개.처음 등장: 1963 버드의 단단한 구 기체에서 병진 평형에 접근하는 과정의 직접 시뮬레이션. 출처
풍력 단지 대와류 시뮬레이션
풍력 단지를 지나는 난류 공기에 로터마다의 힘을 더해서, 후류가 어떻게 상호작용하고 풍하 쪽 터빈의 출력을 깎는지 봐요.
답하는 질문: 풍력 단지는 자체 후류 때문에 전력을 얼마나 잃을까요?
빠진 것: 터빈 날개는 힘 원반으로 대체되고, 지형과 대기 안정도에 따라 결과가 달라져요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 터빈 수십 기가 있는 수 킬로미터 영역의 큰 에디 시뮬레이션.처음 등장: 2010 Calaf, Meneveau, Meyers의 완전히 발달한 풍력 터빈 배열 경계층의 대형 에디 시뮬레이션. 출처
유체-구조 상호작용
움직이는 유체와 변형되는 물체를 함께 풀어, 날개, 다리, 밸브의 펄럭임, 진동, 플러터를 예측해요.
답하는 질문: 유연한 구조물은 주위의 흐름 속에서 어떻게 움직일까요?
빠진 것: 메시 운동과 강한 부가 질량 효과 때문에 결합 계산은 비싸고 때로는 불안정해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 매 단계 반복하는 유체와 고체 풀이기의 결합.처음 등장: 1974 Hirt, Amsden and Cook's arbitrary Lagrangian-Eulerian method for flows at all speeds. 출처
화재 동역학 대형 에디 시뮬레이션
방, 터널, 건물 안 화재의 뜨거운 가스와 연기를 단순한 연소를 곁들인 부력 난류로 풀어서, 열과 연기가 어떻게 퍼지는지 살펴봐요.
답하는 질문: 연기는 이 복도를 얼마나 빨리 채우고, 사람들은 언제부터 나갈 길이 보이지 않을까요?
빠진 것: 연소 화학과 그을음은 단순화돼 있고, 실제 연료, 창문, 가구는 대략만 기술돼요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 대형 건물 화재에 클러스터로 며칠.처음 등장: 2000 McGrattan and colleagues' Fire Dynamics Simulator user's manual from the US National Institute of Standards and Technology. 출처
구조 해석
하중, 열, 진동을 받는 다리, 건물, 항공기, 부품.
답하는 질문: 약점은 어디에 있고, 여유는 얼마나 남았을까?
빠진 것: 이상화된 재료와 하중을 가정하며, 실제 결함은 물리가 아니라 여유로 다뤄요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1956 터너, 클러프, 마틴, 톱의 항공기 구조 해석법
충돌 시뮬레이션
충돌로 찌그러지는 차량과 그 안의 가상 탑승자.
답하는 질문: 안에 있는 사람들을 어떻게 지킬 수 있을까요?
빠진 것: 탑승자의 부상은 실제 사람 조직의 변이가 아니라 더미 모델로 추정해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 자동차 제조사의 HPC 클러스터, 충돌 사례당 몇 시간처음 등장: 1979 1979년까지, 국립 연구소의 명시적 유한 요소 코드가 차량 충돌을 모델링
다물체 동역학
경첩, 용수철, 톱니바퀴로 이어진 단단한 부품으로 이루어진 기계: 서스펜션, 엔진, 로봇 팔
답하는 질문: 기구는 설계대로 움직일까, 그리고 하중은 어디로 갈까?
빠진 것: 부품을 단단하거나 약간만 휘는 것으로 다뤄서, 미세한 진동 모드를 놓쳐요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 엔지니어링 데스크톱, 몇 분에서 몇 시간처음 등장: 1971 Sheth와 Uicker의 기구 해석용 컴퓨터 방법
음향과 진동
방, 엔진, 도시 속의 음파와 구조물의 진동.
답하는 질문: 이 홀은 좋은 음향 품질을 얻을까, 그리고 이 다리는 귀에 들릴 만큼 공진할까?
빠진 것: 낮은 주파수에서는 힘을 못 써요. 거기서는 광선보다 파동 효과가 지배적이에요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1968 Krokstad와 동료들은 광선 추적으로 실내 음향을 모델링했어요
피로와 균열 성장
구조물이 수백만 번의 작은 하중 주기로 서서히 손상되는 과정을, 자라다가 결국 파손되는 균열로 따라가요.
답하는 질문: 이 부품은 몇 년, 혹은 몇 비행시간 뒤에 교체해야 할까요?
빠진 것: 제조 과정의 실제 결함은 이상화된 초기 균열보다 더 다양해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 부품당 몇 시간처음 등장: 1968 1968년까지, 초기 파괴 역학 피로 수명 컴퓨터 코드
마찰학과 접촉 역학
베어링, 기어, 관절에서 움직이는 표면 사이의 마찰, 마모, 윤활.
답하는 질문: 이 베어링은 얼마나 오래 버티고, 마찰은 에너지를 얼마나 낭비할까요?
빠진 것: 미시 규모의 표면 거칠기는 부품마다 측정하지 않고 근사해요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 엔지니어링 데스크톱, 접촉 사례당 몇 시간처음 등장: 1970 1970년까지, 초기 탄성 유체 윤활 컴퓨터 모델
위상 최적화
하중을 받는 설계 공간에서 재료를 더하고 빼서, 엔지니어가 그리지 않은 구멍과 지지대가 있는 가장 가벼우면서 단단한 모양이 나타날 때까지 이어가요.
답하는 질문: 이 하중을 여전히 버티는 가장 가벼운 모양은 무엇일까?
빠진 것: 최적 형상은 제조하기 어려운 경우가 많고, 고려하지 않은 하중에는 약할 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 변수 수백만 개의 최적화 루프 안에서 돌리는 유한 요소 풀이.처음 등장: 1988 벤쇠와 기쿠치의 균질화법을 이용한 구조 설계의 최적 위상 생성. 출처
페리다이나믹 파괴 모델링
고체를 멀리서 상호작용하는 점들로 나타내, 균열 경로를 미리 정하지 않고도 균열이 시작되고, 갈라지고, 합쳐져요.
답하는 질문: 균열은 부서지기 쉬운 재료 속에서 어떻게 길을 고를까요?
빠진 것: 상호작용 범위와 파괴 법칙은 재료에 맞게 보정해야 해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 수백만 개의 노드로 메시 없이 하는 실행.처음 등장: 2000 Silling's reformulation of elasticity theory for discontinuities and long-range forces. 출처
궤도 파편과 위성 충돌 모델링
위성, 파편, 로켓 몸체가 수십 년 동안의 충돌과 붕괴를 거치는 과정을 추적해서, 스스로 불어나 쓸 만한 궤도를 막아 버리는지 알아내요.
답하는 질문: 파편 때문에 궤도를 쓸 수 없게 되기까지 충돌은 몇 번일까요?
빠진 것: 추적되지 않는 작은 파편, 앞으로의 발사, 대응 행동은 불확실해요.
돌아가는 곳: 약 1011 FLOPS 대략 많은 궤도 개체군에 걸친 긴 몬테카를로 실행.처음 등장: 1978 Kessler and Cour-Palais's collision frequency of artificial satellites and the creation of a debris belt. 출처
연결된 모델의 공동 시뮬레이션
전동기, 변속기, 제어기, 배터리를 각각 다른 도구로 만든 별개의 시뮬레이션이, 약속한 시간 단계마다 데이터를 주고받으며 함께 돌아가요.
답하는 질문: 서로 다른 팀이 만든 모든 하위 시스템 모델이 함께 돌아갈 때 기계 전체가 작동할까요?
빠진 것: 고정된 단계로 데이터를 주고받으면 수치 오차가 더해지고, 강한 결합은 불안정해질 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1010 FLOPS 대략 차량 주행 사이클 하나에 워크스테이션으로 몇 시간.처음 등장: 2011 블로흐비츠와 동료들의 도구에 구애받지 않고 시뮬레이션 모델을 교환하는 기능적 목업 인터페이스. 출처
회로 시뮬레이션
전자 회로의 모든 전압과 전류를 트랜지스터 하나하나까지.
답하는 질문: 회로가 작동할까요, 그리고 전력을 얼마나 쓸까요?
빠진 것: 부품 모델은 맞춰 낸 근사이고, 실제 실리콘은 칩마다 달라요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 엔지니어링 데스크톱, 칩 블록당 몇 분처음 등장: 1973 버클리에서 나온 Nagel과 Pederson의 SPICE, 범용 회로 시뮬레이션 프로그램
칩 논리 시뮬레이션
디지털 칩 설계를 제조하기 전에 클록 한 주기씩 돌려 봐요.
답하는 질문: 칩이 제조 비용이 들기 전에 올바른 결과를 계산할까요?
빠진 것: 타이밍은 근사라서, 시뮬레이션에서 잘 돌아도 제조하고 나면 실패할 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 설계용 워크스테이션 또는 소형 서버 클러스터, 실행당 몇 시간처음 등장: 1965 1965년까지, 디지털 논리 설계를 검사하는 초기 게이트 수준 시뮬레이터
전자기학
안테나, 회로, 광학 장치 주위의 전파, 빛, 장
답하는 질문: 이 안테나는 얼마나 잘 방사하고, 이 장치는 간섭을 새어 내보낼까요?
빠진 것: 메시 한계 근처의 미세한 기하 세부는 매끄럽게 깎여 나가요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 클러스터, 설계당 몇 시간처음 등장: 1966 Kane Yee의 유한 차분 시간 영역 방법
컴퓨터 네트워크 시뮬레이션
라우터, 링크, 프로토콜을 지나 흐르는 패킷
답하는 질문: 네트워크가 두 배의 트래픽을 감당할 수 있을까요?
빠진 것: 실제 하드웨어의 특이한 점과 운영 네트워크에서 보이는 트래픽 패턴을 단순화해요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 데스크톱 또는 소형 서버, 몇 분에서 몇 시간처음 등장: 1964 레너드 클라인록의 패킷 네트워크 대기행렬 분석
에뮬레이션과 가상 머신
한 기계가 다른 기계를 명령어 하나하나까지 정확히 흉내 내서, 그 소프트웨어가 그대로 돌아가요.
답하는 질문: 이 오래된 또는 앞으로 나올 시스템을 지금 가진 하드웨어에서 돌릴 수 있을까요?
빠진 것: 세심하게 최적화하지 않으면 실제 하드웨어보다 느리게 돌아가요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 데스크톱 컴퓨터, 실시간 또는 그보다 빠르게처음 등장: 1963 1963년까지, 컴퓨터 설계를 만들기도 전에 시험하는 초기 명령어 집합 시뮬레이터
반도체 소자 시뮬레이션
회로 수준 모델로 바꾸기 전, 트랜지스터 하나 안의 전자와 도펀트 원자.
답하는 질문: 이 트랜지스터의 모양과 도핑은 스위칭 방식을 어떻게 바꿀까요?
빠진 것: 가장 작은 트랜지스터 크기에서 가장 중요해지는 양자 효과를 단순화해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 반도체 회사의 클러스터, 소자당 몇 시간처음 등장: 1964 굼멜의 바이폴라 트랜지스터 수치 모델
네트워크 디지털 트윈
실제 통신 네트워크와 동기화해 둔 가상 복제본으로, 변경 사항을 적용하기 전에 시험해요.
답하는 질문: 이 변화를 주면 네트워크는 어떻게 될까?
빠진 것: 충실도는 원격 측정에 달려 있고 규모는 제한적이에요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 패킷 수준 또는 학습된 모델처음 등장: 2021 Digital twin networks: a survey (2021) 출처
광학 리소그래피 시뮬레이션
마스크를 거쳐 감광막에 닿는 빛으로 번짐과 레지스트 화학까지 포함해 칩에 찍히는 회로 패턴을 예측해요.
답하는 질문: 마스크의 패턴이 칩에 의도한 대로 찍힐까?
빠진 것: 아주 작은 크기에서의 레지스트 화학과 확률적 광자 효과는 근사해요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 한 층의 전체 칩 시뮬레이션.처음 등장: 1975 Dill의 레지스트에 대한 광 리소그래피 노광 모델. 출처
반도체 공정 시뮬레이션
트랜지스터의 제조 공정, 곧 이온 주입, 확산, 산화를 따라가서, 소자 모델에 앞서 도핑 분포와 모양을 예측해요.
답하는 질문: 주어진 제조 공정은 어떤 도펀트 분포와 모양을 만들어 낼까?
빠진 것: 점 결함과 계면 모델은 새로운 공정마다 보정이 필요해요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 2차원 또는 3차원 확산·반응 계산.처음 등장: 1979 안토니아디스와 더턴의 완전한 IC 제조 공정 컴퓨터 시뮬레이션 모델. 출처
프로세서 열 모델링
기능 블록의 전력이 바뀔 때 칩과 패키지의 층을 따라 흐르는 열로, 핫스팟을 찾고 스로틀링을 정해요.
답하는 질문: 작업량이 바뀔 때 프로세서는 어디서 과열될까?
빠진 것: 모델은 전력 추정치를 쓰고, 패키지와 냉각의 세부는 한데 뭉뚱그려요.
돌아가는 곳: 약 108 FLOPS 대략 몇 초 만에 돌아가는 소형 열 회로망.처음 등장: 2003 Skadron과 동료들의 간결한 열 모델을 갖춘 온도 인식 마이크로아키텍처 출처
광결정 밴드 구조 계산
유전체가 주기적으로 배열된 곳에서의 빛을 전파되는 주파수와 전파되지 않는 주파수로 풀어서, 도파관과 필터를 설계해요.
답하는 질문: 주기적인 구조는 어떤 색의 빛을 막을 수 있을까?
빠진 것: 완벽한 주기성을 가정하기 때문에, 무질서와 손실, 유한한 크기는 따로 더해야 해요.
돌아가는 곳: 약 1010 FLOPS 대략 파수 벡터마다 하는 평면파 고윳값 풀이.처음 등장: 1990 Ho, Chan and Soukoulis's demonstration of a photonic gap in periodic dielectric structures. 출처
적층 칩 열 모델링
수직으로 쌓은 실리콘 층 사이에 액체를 흘려 식히는 구조에서의 열 이동으로, 적층 설계를 정할 만큼 빠르게 풀어요.
답하는 질문: 냉각수 통로가 있는 칩 적층이 모든 층을 한계 아래로 유지할 수 있을까요?
빠진 것: 실제 칩에는 모델의 셀보다 훨씬 작은 핫스팟이 있어서, 최고 온도를 과소평가할 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 108 FLOPS 대략 워크스테이션으로 몇 분.처음 등장: 2010 스리다르와 동료들의 3D-ICE, 층간 액체 냉각을 갖춘 3D 칩용 간이 과도 열 모델이에요. 출처
로봇 시뮬레이션
물리 엔진 속에서 시뮬레이션된 센서와 모터를 가진 로봇을, 현실 세계에 닿기 전에 훈련하거나 시험해요.
답하는 질문: 시뮬레이션에서 학습한 제어기가 실제 로봇에서도 통할까?
빠진 것: 현실 세계의 접촉과 마찰은 여전히 정확히 맞추기 어려워요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 GPU가 있는 데스크톱, 실시간 또는 그보다 빠르게처음 등장: 1983 1983년까지, 산업용 로봇 팔을 계획하는 초기 오프라인 프로그래밍 시뮬레이터
자율 주행차 시험
자율 주행 소프트웨어가 드물고 위험한 시나리오를 통과하며 수백만 킬로미터를 가상으로 달려요.
답하는 질문: 시스템은 100만 킬로미터에 한 번 일어나는 상황을 어떻게 처리할까요?
빠진 것: 가상으로 몇 킬로미터를 달려도, 드문 현실 시나리오를 담아내기는 여전히 어려워요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 클라우드 GPU 서버 무리, 병렬 실행처음 등장: 2004 초기 미국 자율 주행 차량 그랜드 챌린지를 위한 시뮬레이션 지원
군집 로봇공학
많은 단순한 로봇이 곤충에서 빌려 온 경우가 많은 국소 규칙으로 협력해요.
답하는 질문: 값싼 로봇 100대가 값비싼 로봇 한 대가 못 하는 일을 할 수 있을까요?
빠진 것: 단순한 시뮬레이션 로봇은 실제 센서 잡음과 배터리 한계를 담아내지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 노트북, 로봇 수십에서 수백 대를 시뮬레이션처음 등장: 1989 Gerardo Beni의 군집 지능과 세포 로봇공학에 대한 초기 연구
디지털 트윈
실제 기계, 공장, 건물의 실시간 센서 데이터로 계속 보조를 맞춰 두는 시뮬레이션.
답하는 질문: 무엇이 곧 고장 날까, 그리고 이 설정을 바꾸면 어떻게 될까?
빠진 것: 정확도는 공급받은 센서 데이터에 묶여 있고, 빈틈과 표류가 쌓여요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 식물 모델을 계속 업데이트하는 클라우드 서버처음 등장: 2002 마이클 그리브스는 제품과 살아 있는 가상 모델을 짝지을 것을 제안했어요
행성 탐사 로버의 이동성
탐사 로버의 바퀴와 팔이 다른 세계의 푸석한 흙과 바위와 상호작용하는 모습을, 그곳에 가기 전에 미리 봐요.
답하는 질문: 로버는 갇힐까, 그리고 로버의 팔이 시료에 닿을까?
빠진 것: 외계 토양은 착륙지 몇 곳에서만 알려져 있어서 그 거동은 외삽한 거예요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 우주 기관의 클러스터, 지형 사례당 몇 시간처음 등장: 1997 최초로 성공한 화성 탐사 로버를 뒷받침한 바퀴-토양 시뮬레이션
외골격과 의수 제어
입는 기계와 사람 몸이 함께 움직이며, 사람이 입기 전에 제어 시스템을 조율해요.
답하는 질문: 이 장치는 착용자의 움직임을 도울까, 거스를까?
빠진 것: 시뮬레이션된 몸은 한 사람의 특정한 부상이나 걸음걸이를 정확히 담아내는 일이 드물어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 연구실 데스크톱, 시행당 실시간처음 등장: 1990 1990년까지, 연구소의 초기 동력 외골격 제어 시뮬레이션
GPU 병렬 로봇 학습 환경
시뮬레이션된 로봇 수천 대를 GPU 한 대에서 한꺼번에 돌려서, 강화 학습 정책을 몇 분 만에 훈련해요.
답하는 질문: 대규모 병렬 시뮬레이션으로 로봇 정책을 얼마나 빨리 배울 수 있을까요?
빠진 것: 접촉 물리가 단순화돼 있어서, 옮겨 쓰려면 주의가 필요해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 GPU에서 도는 수천 개의 병렬 물리 환경처음 등장: 2021 Isaac Gym: high performance GPU-based physics simulation for robot learning (2021) 출처
도메인 무작위화 시뮬레이션-현실 훈련
겉모습과 물리를 무작위로 바꾸는 시뮬레이터에서 정책을 훈련해, 현실 세계에서도 통하게 해요.
답하는 질문: 시뮬레이션에서만 훈련한 정책이 실제 로봇에서도 통할까요?
빠진 것: 무작위화 범위는 실제의 간극을 덮어야 하는데, 그것을 알기는 어려워요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 대규모 무작위 훈련 실행처음 등장: 2017 Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world (2017) 출처
미분 가능한 물리 시뮬레이션
접촉과 움직임을 거쳐 기울기가 거꾸로 흐르도록 작성한 물리 엔진으로, 경사 하강법으로 설계나 제어기를 조정할 수 있어요.
답하는 질문: 이 제어기나 설계는 결과를 좋게 하려면 어떻게 바뀌어야 할까요?
빠진 것: 딱딱한 접촉을 통과하는 기울기는 잡음이 많거나 오해를 부를 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 여러 시뮬레이션 단계를 거슬러 가는 역방향 계산처음 등장: 2016 A differentiable physics engine for deep learning in robotics (2016) 출처
적대적 주행 시나리오 생성
최적화 도구가 녹화된 장면에서 다른 도로 이용자의 경로를 교란해, 자율 주행 시스템이 실패하는 상황을 찾아요.
답하는 질문: 어떤 현실적인 상황이 자율 시스템 스택을 실패하게 만들까?
빠진 것: 시스템을 실패하게 만드는 시나리오는 실제 도로에서는 거의 일어나지 않을 수 있어서, 실패가 얼마나 자주 일어나는지는 거의 알려 주지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 많은 폐루프 시뮬레이션 실행처음 등장: 2021 AdvSim: generating safety-critical scenarios for self-driving vehicles (2021) 출처
센서 모델을 갖춘 개방형 운전 시뮬레이터
교통, 날씨, 시뮬레이션된 카메라와 라이다가 있는 게임 엔진 세계로, 자율 주행을 개발하고 시험해요.
답하는 질문: 자율 주행 시스템은 다양한 조건에서 어떻게 보고 행동할까요?
빠진 것: 센서와 교통의 현실성은 실제 세계와 정확히 맞지 않아요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 GPU에서 실시간 렌더링처음 등장: 2017 CARLA: an open urban driving simulator (2017) 출처
학습된 다리 보행
강화 학습 정책이 물리 시뮬레이터에서 다리 달린 로봇의 걷기와 달리기를 훈련한 다음, 실제 기계로 옮겨져요.
답하는 질문: 로봇이 시뮬레이션에서 걷는 법을 익히고 실제 땅에서 균형을 유지할 수 있을까요?
빠진 것: 발의 접촉, 모터 지연, 지면의 무름이 모델과 달라서, 시뮬레이션에서 통하는 정책이 기계에서는 실패할 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 걸음걸이 하나당 GPU로 몇 시간에서 며칠.처음 등장: 2018 탄과 동료들의 네발 로봇 민첩 보행을 위한 시뮬레이션-현실 전이 학습이에요. 출처
학습된 휴머노이드 보행
두 다리로 걷는 사람 모양 로봇이 여러 종류의 지면을 걷도록 시뮬레이션에서 신경 제어기를 훈련해요. 로봇은 자신의 감각 이력을 활용해 적응해요.
답하는 질문: 사람형 로봇이 실제 시도 없이 학습한 정책으로 계단, 풀밭, 비탈 위를 야외에서 걸을 수 있을까요?
빠진 것: 실물 크기 휴머노이드의 낙상은 위험하고 비싸서 시험이 조심스럽고, 정책의 한계는 지도화되지 않았어요.
돌아가는 곳: 약 1017 FLOPS 대략 GPU 클러스터로 며칠.처음 등장: 2023 Radosavovic과 동료들의 강화 학습으로 한 현실 세계 휴머노이드 보행 출처
드론 비행 시뮬레이션
로터, 센서, 카메라를 단 소형 항공기가 시뮬레이션된 바람과 물리 법칙 아래 렌더링된 장면 속을 날아요. 자율 비행을 개발하고 안전하게 시험하기 위해서예요.
답하는 질문: 이 비행 소프트웨어는 드론이 땅을 떠나기도 전에, 드론을 안정적으로 유지하고 장애물을 피하게 할까?
빠진 것: 지면 가까이, 돌풍 속, 장애물 사이의 공기역학은 단순화되어 있어서 예외 상황은 실제 드론에서만 나타나요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 게임용 GPU에서 실시간, 또는 수천 번을 병렬로.처음 등장: 2017 Shah와 동료들의 AirSim, 항공기와 지상 차량을 위한 시각 및 물리 시뮬레이션 출처
학습된 드론 레이싱
제어 정책을 시뮬레이션에서 훈련해 쿼드콥터가 속도의 한계로 경주 코스를 날게 한 다음, 실제 기체로 날려요.
답하는 질문: 학습된 제어기가 인간 챔피언 조종사보다 빨리 날 수 있을까요?
빠진 것: 코스를 알고 조명도 좋아서, 이 정책이 모르는 곳이나 나쁜 조건에서도 통한다는 것은 보여 주지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 시뮬레이션에서 GPU 훈련 며칠.처음 등장: 2023 Kaufmann과 동료들의 심층 강화 학습으로 이룬 챔피언 수준 드론 레이싱 출처
소프트 로봇 시뮬레이션
고무 같은 소재로 된 로봇을 유한 요소로 변형 가능한 고체로 모델링해, 실시간으로 제어할 만큼 빠르게 돌려요.
답하는 질문: 부드러운 팔이 정해진 지점에 닿으려면 방의 공기압을 어떻게 바꿔야 할까요?
빠진 것: 고무의 물성은 온도와 노화에 따라 변하고, 모델의 속도를 위해서는 거친 메시가 필요해요.
돌아가는 곳: 약 109 FLOPS 대략 워크스테이션에서 실시간.처음 등장: 2013 Duriez의 실시간 유한 요소법에 기반한 탄성 소프트 로봇 제어. 출처
촉각 센서 시뮬레이션
카메라 기반 피부 센서가 물체를 눌렀을 때 얻을 촉각 이미지를 시뮬레이션에서 렌더링해서, 로봇 손이 느끼는 법을 배우게 해요.
답하는 질문: 로봇이 실제 센서를 닳게 하지 않고 촉각으로 물건 다루는 법을 배울 수 있을까요?
빠진 것: 젤의 부드러운 변형은 근사해서 렌더링하기 때문에, 고운 질감에서는 시뮬레이션과 현실의 간극이 더 커요.
돌아가는 곳: 약 1010 FLOPS 대략 게임용 GPU에서 실시간.처음 등장: 2020 왕과 동료들의 TACTO, 시각 기반 촉각 센서를 위한 빠른 오픈 소스 시뮬레이터예요. 출처
우주선 궤적
중력 보조를 포함해, 태양과 행성과 위성의 중력을 지나는 경로
답하는 질문: 이 위성으로 가는 가장 싼 경로는 무엇이고, 언제 발사해야 할까?
빠진 것: 알려진 중력과 섭동 없음을 가정하고, 실제 항법에는 여전히 경로 수정이 필요해요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 노트북, 후보 궤적당 몇 초처음 등장: 1959 최초의 달 탐사 임무를 위한 초기 궤적 계산
대기 진입
초속 몇 킬로미터로 대기에 부딪히는 우주선과 그 둘레의 충격파와 열.
답하는 질문: 열 차폐막은 버틸까?
빠진 것: 극한의 속도에서 일어나는 드문 흐름 화학은 여전히 불확실성의 주된 원천이에요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 국가 또는 대학 HPC 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1958 1958년까지, 초기 탄도 미사일 재진입 가열 계산
배터리와 연료 전지
전지가 충전되고 낡아 가는 동안 전극과 전해질 속을 움직이는 이온과 전자
답하는 질문: 배터리 열화를 앞당기지 않으면서 충전을 더 빠르게 하려면 어떻게 해야 할까요?
빠진 것: 수천 번의 주기에 걸친 노화는 여전히 외삽한 것이지 온전히 시뮬레이션한 것이 아니에요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 대학 클러스터, 셀 설계당 몇 시간처음 등장: 1993 Doyle, Fuller, Newman의 다공성 전극 배터리 모델
로켓 엔진 시뮬레이션
로켓 엔진 노즐을 지나며 팽창하는 뜨거운 연소 가스와, 그 열을 이겨 내야 하는 벽으로 전해지는 열
답하는 질문: 이 엔진은 추력을 얼마나 내고, 노즐과 벽은 열을 견딜 수 있을까요?
빠진 것: 불꽃 자체가 진동하기 시작하는 연소 불안정은 여전히 예측하기 어려워요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 우주 기관 또는 기업 슈퍼컴퓨터의 일부, 사례당 몇 시간처음 등장: 1968 1968년까지, 로켓 연소실의 초기 계산 모델
우주선 열·전력 시뮬레이션
햇빛과 그림자, 탑재 장비가 바뀌는 동안 위성을 통해 흐르는 열과 전력
답하는 질문: 우주선의 모든 부분이 안전한 온도와 전력 예산 안에 머물까?
빠진 것: 표면이 예상대로 늙고 열화한다고 가정하지만, 궤도에서의 몇 해가 늘 이를 확인해 주지는 않아요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 위성 엔지니어의 데스크톱, 궤도 사례당 몇 분처음 등장: 1965 1965년까지, 궤도 위성의 초기 열 평형 모델
태양광·풍력 발전 단지 발전량 시뮬레이션
한 해 동안의 햇빛이나 바람을 발전 단지의 패널이나 터빈에 맞춰서, 에너지를 얼마나 생산할지 예측해요.
답하는 질문: 이 농장은 전기를 실제로 얼마나 만들어 낼까요, 그리고 지을 만한 가치가 있을까요?
빠진 것: 특이한 날씨의 한 해는 여전히 장기 평균에서 크게 벗어날 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 개발자의 데스크톱, 부지당 몇 분처음 등장: 1981 1981년까지, 풍력 발전 단지 입지를 위한 초기 컴퓨터 풍력 자원 평가
초대형 위성군 충돌 위험
낮은 궤도를 함께 쓰는 수만 대의 위성을 기존 우주 쓰레기와 맞춰 추적해서, 근접 접근, 회피 기동, 고장의 영향을 추정해요.
답하는 질문: 초대형 위성군은 충돌을 얼마나 늘리고, 고장 난 위성을 얼마나 빨리 치워야 할까요?
빠진 것: 미래의 발사율, 고장률, 운영자의 행동은 가정이고, 추적되지 않는 작은 파편은 잘 알려져 있지 않아요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 수십 년의 궤도 진화에 클러스터로 며칠.처음 등장: 2017 Radtke와 동료들의 초대형 위성군이 우주 파편 환경과 어떻게 상호작용하는지에 관한 연구 출처
접근 충돌 확률
두 천체의 예측 궤도를 불확실성과 함께 써서, 가까이 지나칠 때 부딪힐 확률을 계산해요.
답하는 질문: 이 근접 접근을 피하려고 추력기를 점화할 만한 가치가 있을까요?
빠진 것: 궤도 불확실성은 과소평가되는 경우가 많고, 하나의 확률은 오차 모양에 대한 가정에 크게 좌우돼요.
돌아가는 곳: 약 106 FLOPS 대략 근접 접근 한 건당 몇 초, 수천 개의 물체에 걸쳐 돌려요.처음 등장: 1999 알프리엔드와 동료들의 충돌 확률 오차 분석. 출처
금속 주조와 응고
녹은 금속이 거푸집을 채우고 굳는 과정에서, 어디가 제대로 채워지지 않거나 줄어들어 결함이 되는지 추적해요.
답하는 질문: 이 주물은 제대로 채워질까, 그리고 결함은 어디에 생길까?
빠진 것: 실제 용광로와 주형 조건은 시뮬레이션된 한 번의 주입보다 더 다양해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1985 1985년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션
용접 시뮬레이션
용접 주변의 좁은 구역에서 금속이 녹고, 섞이고, 식는 과정과, 완성된 부품을 휘게 하는 응력
답하는 질문: 용접부는 버틸까, 그리고 부품은 나중에 얼마나 뒤틀릴까?
빠진 것: 수동 용접이 늘 제공하지는 않는 깔끔하고 안정적인 용접 조건을 가정해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1975 1975년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션
적층 제조 시뮬레이션
움직이는 열원으로 한 층씩 쌓아 올린 부품에서, 그 결과 남는 가열, 용융, 잔류 응력을 따라가요.
답하는 질문: 완성된 부품이 휘거나 갈라질까, 그리고 빌드 플레이트 위에서는 어떤 방향으로 놓아야 할까?
빠진 것: 실제 해상도의 전체 부품 시뮬레이션은 여전히 대부분의 생산 일정에는 너무 느려요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1995 1995년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션
금속 성형과 프레스 가공
판금이나 뜨거운 빌릿을 눌러서, 찍어서, 단조해서 최종 모양으로 만들어요.
답하는 질문: 금속은 최종 모양에 이르기 전에 갈라지거나 주름질까?
빠진 것: 균일한 출발 판재를 가정하는데, 실제 재료 배치는 그보다 편차가 커요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1980 1980년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션
가공 시뮬레이션
절삭 공구가 금속을 칩으로 깎아 내며 생기는 힘, 열, 마모를 다뤄요.
답하는 질문: 공구를 부러뜨리거나 표면 마감을 망치지 않고 얼마나 빠르게 깎을 수 있을까요?
빠진 것: 많은 부품에 걸친 공구 마모는 여전히 제1원리가 아니라 과거 경험으로 추정하는 경우가 대부분이에요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1982 1982년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션
사출 성형 시뮬레이션
녹은 플라스틱이 금형의 공동을 채우고 식어서 최종 모양이 돼요.
답하는 질문: 금형은 고르게 채워질까, 그리고 어디가 휘거나 결함이 생길까?
빠진 것: 실제 플라스틱 배치는 표준 재료 데이터가 가정하는 것보다 흐르는 방식이 더 달라요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 엔지니어링 회사의 클러스터, 사례당 몇 시간처음 등장: 1976 1976년까지, 이 제조 공정의 초기 컴퓨터 시뮬레이션