디지털 트윈과 생성형 AI 시너지 효과

디지털 트윈과 생성형 AI의 가치가 여러 사용 사례에서 입증되고 있으며 두 기술이 서로의 위상을 높이는 역할을 하고 있다.

디지털 트윈이 등장한 후 나타나고 있는 트렌드로 인공지능의 활약이 뚜렷하다. 

생산시설 및 생산 시스템을 디지털 방식으로 복제하여 전체적으로 잠재적인 문제가 있는 영역을 식별하여 예측과 해결 방법을 통찰하고 제시하는 데 도움이 된다. 

이제 AI 없이 디지털 트윈을 구현하는 것은 의미가 없을 것이다.

지금 디지털 트윈과 생성 AI는 새로운 차원의 관계가 형성되고 있다. 

디지털 트윈을 활용하는 사용자들에게 어시스턴트 역할을 하는 것이 생성형 AI이다. 

매킨지의 새로운 보고서에 의하면 최신 버전의 AI를 디지털 트윈의 잠재적인 조력자로 판단하고 있다.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/tech-forward/digital-twins-and-generative-ai-a-powerful-pairing

이 보고서에서 매킨지의 두 저자인 알렉스 코스마스씨와 길레르메 크루즈씨는 다음과 같이 주장한다.

"많은 기업에서 뚜렷한 가치 제안과 가능성이 매우 큰 두 기술 디지털 트윈과 생성형 AI를 각각 구현하여 활용하고 있다. 

이 두 기술을 결합하면 비용을 절감하고 활용 확대를 가속화하여 각각 제공할 수 있는 가치보다 훨씬 더 많은 시너지 효과를 얻을 수 있다.“ 

디지털 트윈과 생성형 AI로 시너지 효과

이 보고서의 저자들은 다음과 같이 주장한다.

”디지털 트윈과 생성형 AI는 각각 서로의 기술 입지를 강화하는 역할을 한다. 

생성형 AI가 디지털 트윈 활용 확대의 복잡성을 완화하고 입력을 구조화하며 출력을 통합할 수 있는 도구일 뿐만 아니라, 

디지털 트윈은 생성형 AI에게 테스트와 학습 환경을 충실하게 제공할 수 있다. 

이 두 기술은 다양한 산업의 사용 사례에서 그 가치가 입증되었으며 조사한 대기업 중 75% 이상이 디지털 트윈에 AI 솔루션 활용 확대를 목적으로 AI 프로젝트에 적극적인 투자를 하고 있다.“

또한, 생성형 AI와 디지털 트윈의 융합이 어떤 모습인지 설명한다.

”생성형 AI는 디지털 트윈이 설계하고 구현하는 속도를 가속한다.

특히 다기능 기계의 생산계획 또는 공장 내 물류운반 차량의 경로 같은 고도로 전문화된 분야의 업무를 디지털 트윈으로 구축하는 일은 시간과 인적자원이 집약되는 일이다. 

새로운 디지털 트윈 모델을 디자인하고 개발하는 경우 6개월 이상의 기간과 상당한 인건비, 그리고 컴퓨팅 및 서버 비용이 발생할 수 있다."

”GitHub 같은 소프트웨어 개발 플랫폼을 활용하는 생성형 AI를 뒷받침하는 LLM은 디지털 트윈용 코드를 생성해 개발 프로세스를 가속화할 수 있다."

”이러한 결과물을 생성할 수 있는 능력은 흥미롭고 전망을 밝게 만든다. LLM은 기본적이고 보편적인 일반 디지털 트윈 솔루션 제작에 사용될 것이다. 

이것은 디지털 트윈 프로젝트와 전 산업계 개발자들을 위한 설계의 출발점 역할을 한다. LLM은 디지털 트윈을 설계하는 데 아주 적합하다.“ 

"디지털 트윈은 강력하고 상황에 적합한 데이터를 저장함으로써 AI가 학습하고 프롬프트와 출력의 범위를 넓힐 수 있는 안전한 환경을 제공한다."

"사용자는 디지털 트윈으로 실행되는 가상 시뮬레이션을 통해 LLM이 제공하는 과거를 바라보는 관점과 달리 예측 모델링을 수행할 수 있도록 생성형 AI를 미세 조정할 수 있다." 

위 주장은 결론적으로 디지털 트윈은 실시간 데이터를 피드백 루프 형태로 제공하여 생성형 AI 출력을 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다.

참조 | https://www.rtinsights.com/generative-ai-helps-build-digital-twins-digital-twins-help-support-ai/​​