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엔지니어링의 자율화를 열다, ‘AI 기반 제어 알고리즘 자동화’ 기술

딥러닝이 설계하고 시뮬레이션이 검증하다… 인간의 한계를 넘어서는 초정밀 제어 파라미터 도출

전력전자와 모션 제어의 핵심은 복잡한 물리 시스템을 얼마나 빠르고 정확하게 제어하느냐에 달려 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 제어 변수(Parameter) 간의 상관관계가 기하급수적으로 늘어나, 숙련된 엔지니어조차 최적값을 찾는 데 수많은 시행착오를 겪게 됩니다. (주)티인테크놀로지는 이러한 엔지니어링의 병목 현상을 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 ‘제어 알고리즘 자동 생성 및 검증 환경’을 구축, 제어 정밀도의 극대화와 개발 기간 단축이라는 두 마리 토끼를 잡고 있습니다.

강화 학습(Reinforcement Learning)을 통한 제어 로직의 자율 최적화

티인테크놀로지의 AI 솔루션은 강화 학습 알고리즘을 가상 시뮬레이션 환경에 투입합니다. AI는 수백만 번의 가상 시나리오를 반복하며, 전력 변환 효율을 극대화하거나 로봇의 잔진동을 최소화하는 최적의 제어 파라미터를 스스로 학습합니다.

이는 사람이 수동으로 계산하기 어려운 비선형적(Non-linear) 변수들까지 계산에 포함하여, 기존 제어 방식으로는 도달하기 힘들었던 초정밀 제어 성능을 구현해냅니다. 특히 부하가 불규칙하게 변하는 가혹한 산업 환경에서도 안정성을 유지하는 ‘강건 제어(Robust Control)’ 로직을 AI가 직접 설계한다는 점이 핵심입니다.

자동 코드 생성과 가상 검증의 심리스(Seamless) 연계

AI에 의해 최적화된 제어 로직은 전문 설계 툴과 연동되어 임베디드 코드로 자동 변환됩니다. 이 과정에서 티인테크놀로지는 AI가 생성한 알고리즘의 신뢰성을 담보하기 위해 ‘정밀 가상 검증 필터’를 가동합니다.

생성된 코드가 실제 하드웨어의 물리적 한계(전압 임계치, 열 발생 등)를 위반하지 않는지 AI가 실시간으로 교차 검증하며, 이상 징후가 발견될 경우 즉시 로직을 수정합니다. 이러한 자동화된 워크플로우는 코딩 단계에서 발생할 수 있는 인적 오류를 근본적으로 차단하고, 개발 초기 단계에서 소프트웨어의 무결성을 보장합니다.

지능형 엔지니어링: 데이터가 설계를 주도하는 미래

AI 기반의 알고리즘 생성 기술은 단순히 속도를 높이는 것을 넘어, 엔지니어링의 질적 변화를 가져옵니다. 티인테크놀로지는 축적된 수천 개의 제어 데이터를 기반으로 새로운 프로젝트에 즉각 적용 가능한 ‘지능형 제어 라이브러리’를 구축하고 있습니다.

이를 통해 고객사는 어떤 특수한 사양의 시스템이라도 최단 기간 내에 검증된 제어 성능을 확보할 수 있게 됩니다. 티인테크놀로지의 AI 기술은 엔지니어가 단순 반복 작업에서 벗어나 더 창의적인 설계에 집중하게 함으로써, 제조 기업의 본질적인 혁신을 가속화하는 엔진 역할을 하고 있습니다.

티인테크놀로지 관계자는 “AI는 이제 단순한 보조 도구가 아니라 엔지니어와 함께 최적의 해답을 찾아가는 파트너”라며, “자동 생성과 정밀 검증이 통합된 지능형 플랫폼을 통해, 세계 시장에서 압도적인 제어 기술 경쟁력을 증명해 나갈 것”이라고 밝혔습니다.