AiM⁴ Lab은 물리지식 기반 인공지능(Physics-Informed Machine Learning, PIML)을 활용하여 데이터가 부족한 환경에서도 높은 예측 정확도와 외삽 성능을 확보하는 연구를 선도하고 있습니다. 기존의 순수 데이터 기반 AI 모델은 실제 제조 및 설계 현장에서 데이터가 부족하거나, 실험 및 시뮬레이션 비용이 높은 경우 한계가 명확했습니다. 이에 본 연구실은 물리 법칙을 학습 과정에 내재화하여, 적은 데이터로도 신뢰성 높은 모델을 구축하고, 실제 제조 공정(예: 사출성형, 원자로 운전 등)에 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, PIML은 복잡한 다물리계 시스템(열, 구조, 유동 등)에서의 설계 최적화, 신소재 개발, 공정 제어 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 사출성형 공정의 최적화에서는 기존의 실험적 접근법 대신, 시뮬레이션 데이터와 물리 기반 AI를 결합하여 공정 조건을 자동으로 도출하고, 제품 품질의 일관성을 높이고 있습니다. 또한, 원자력 발전소의 운전 조건 최적화, 신소재의 기계적 특성 예측 등 실제 산업 현장에서의 활용 사례가 빠르게 늘고 있습니다. 이러한 연구는 단순히 예측 정확도를 높이는 데 그치지 않고, 실제 현장에서의 신뢰성, 해석 가능성, 그리고 전문가와의 협업을 통한 실질적 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 앞으로도 AiM⁴ Lab은 PIML을 기반으로 한 데이터 효율적 설계 및 최적화 기술을 고도화하여, 미래 제조·설계 산업의 혁신을 이끌어갈 것입니다.

AiM⁴ Lab은 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)과 멀티에이전트 시스템을 결합하여, 도메인 전문가가 인공지능과 자연어로 소통하며 설계·제조 문제를 해결할 수 있는 혁신적 플랫폼을 개발하고 있습니다. 기존의 AI 기반 설계 및 제조 시스템은 전문적인 프로그래밍 지식이나 복잡한 인터페이스가 요구되어, 실제 현장 전문가들이 쉽게 접근하기 어려웠습니다. 본 연구실은 LLM 기반의 자연어 인터페이스와 직관적인 GUI, 그리고 멀티에이전트 협업 시스템을 통해, 누구나 AI의 강력한 분석 및 최적화 능력을 실시간으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근은 실제 제조 현장에서의 생산성 향상과 혁신을 이끌고 있습니다. 예를 들어, 사출성형, 반도체 공정, 선박 플레이트 가공 등 다양한 산업 분야에서 LLM 기반 플랫폼을 적용하여, 복잡한 설계 조건이나 공정 변수의 최적화를 자연어 명령만으로 수행할 수 있습니다. 또한, 멀티에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 협업하여 문제를 분할·분석하고, 최적의 솔루션을 신속하게 도출함으로써, 기존의 단일 AI 모델 대비 높은 효율성과 유연성을 제공합니다. 이러한 인간-인공지능 인터페이스 연구는 단순한 자동화 수준을 넘어, 도메인 전문가의 직관과 경험을 AI와 융합하여, 창의적이고 혁신적인 설계·제조 프로세스를 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 앞으로도 AiM⁴ Lab은 LLM 및 멀티에이전트 기반의 인간 중심 AI 플랫폼을 고도화하여, 스마트 제조 및 차세대 공학 혁신을 선도할 것입니다.