자전거에서 F1까지의 길은 멀고도 험난합니다. 그런데 AI를 기반으로 한 스타트업 Neural Concept와 그의 공동 창업자이자 CEO인 Pierre Baqué는 딱 여섯 년 만에 이 양대산맥을 걸어왔습니다.
2018년, 회사의 초창기 소프트웨어가 세계에서 가장 공기역학적인 자전거의 개발에 도움을 주었습니다. 오늘날, 10개의 Formula 1 팀 중 4개가 그 같은 기술의 진화를 사용하고 있습니다.
이 과정 중, 베크의 회사는 Airbus와 Safran과 같은 항공우주 공급업체와의 계약을 확보하며, 2022년에 910만 달러의 시리즈 A 자금을 조달했습니다. 지금은 50명의 직원을 둔 Neural Concept은 스위스를 기반으로 하며, 소프트웨어가 Williams Racing과 같은 역사적인 F1 팀이 세계 최고의 모터스포츠 형태의 정상으로 다시 오르게 하는 데 기여하고 있습니다.
그러나 Formula 1 차량은 1,000마력 하이브리드 V6 엔진에 의존하는 반면, 베크의 기술의 첫 번째 실용적인 응용은 인력 주행식이었습니다.
페달 파워
2018년, 베크는 로잔 연방 공과대학의 컴퓨터 비전 연구소에서 기계 학습 기법을 3차원 문제에 적용하고 있었습니다.
“나는 자전거의 속도 세계 기록을 깨는 것이 목표인,'육이나 일곱 번째 세대의 자전거를 디자인하는 팀을 이끌었던 한 남자와 연락을 맺었다,"라고 베크는 말했습니다. 그 남자는 Guillaume DeFrance이었으며 팀은 Université Savoie Mont Blanc의 IUT Annecy였습니다. 자전거 팀은 이미 반다섯 가지 배치의 자전거 디자인을 통과했습니다.
“두 날 후, 나는 거의 현재 세계 기록 보유자처럼 보이는 모양을 그에게 제출해 왔다,” 베크는 말했습니다. 인상을 받은 팀은 더 많은 배치를 요청했습니다. 그 결과물은 베크에 따르면 "현재 세계에서 가장 공기역학적인 자전거"입니다.
2019년에 획득한 여러 세계 기록에 의한 강력한 주장입니다. 우리는 기수 드레그를 줄이기 위한 에어로 폴 모양과 딤플링 된 휠이 아닙니다. 이 자전거는 완전히 감쌀 수 있으며, 사이클리스트는 바람으로부터 완전히 보호받는 복합 코쿤에서 땀을 흘리고 있습니다.
NCS의 핵심 기술은 Neural Concept Shape 또는 NCS라고 불리는 제품입니다. 이것은 공기역학적인 제안과 권장을 하는 기계 학습 기반 시스템입니다. 이것은 고도로 훈련된 엔지니어들이 고급 소프트웨어 스위트를 사용하여 3차원 공기역학 시뮬레이션을 실행하는 컴퓨터화 유체 역학(CFD)의 넓은 영역에 들어갑니다.
CFD는 물리적 모델을 조각내고 풍동실에 던져 고르는 것보다 훨씬 빠릅니다. 그럼에도 불구하고, 이것은 매우 시스템 침적적이며 주로 사람들이 좋은 결정을 하는 데 의존합니다.
본질적으로 NCS는 엔지니어들이 잠재적인 공기역학적인 함정을 피하면서 고려하지 못했을 수도 있는 방향으로 밀어 넣는 데 도움을 줍니다. "공동 조종사 모드"에서, 엔지니어는 기존의 3D 모양을 업로드할 수 있으며 이것은 시작점을 제공합니다.
그럼 NCS는 신경망 내부에서 개선이나 수정, 3D 게임에서 가능한 선택-당신이 이야기를 선택하는 첫 번째 시도를 제안할 것입니다. 인간 엔지니어는 가장 유망한 제안을 고르고 이것들을 추가 테스트와 정제를 거쳐 공기역학적 영광의 방향으로 반복하게 됩니다.
그냥 ‘바람을 속이는’ 것이 아님
NCS는 경주에만 유용한 것은 아니며 자동차 및 항공우주 산업에서도 유용합니다. "이러한 종류의 회사들에 널리 수용되기까지의 길은 느리다는," 베크는 보수적인 항공우주 산업 내에서 일하는 데 있어 말했습니다. "그것이 우리가 자동차 산업과 더 많이 일하게 되는 이유입니다. 거기서 필요성은 많이 끊어달라지고, 그들은 빨리 변할 것입니다."
Neural Concept은 보쉬와 말레를 비롯한 여러 세계 공급업체들과 계약을 맺었으며, 공기역학은 전력을 전달하는 차량 크기의 배터리 팩으로부터 제공되는 최대의 가능한 범위를 찾고 있는 제조업체들에게 점점 더 중요해지고 있습니다.
그런데 이 모든 것이 바람을 속이는 데 초점을 맞춘 것은 아닙니다. NCS는 배터리의 최적 온도를 유지하고 너무 많은 에너지를 방지하면서도 최적의 온도로 유지할 수 있는 배터리 냉각판을 개발하는 데 사용되기도 합니다. "상당한 향상이 가능하다," 베크는 말했습니다. 더 긴 주행 거리가 더욱 가능합니다.
이 기술의 궁극적인 증명 지대는 항상 도로입니다만 궁극적 실험실은 Formula 1입니다. 1950년 이래 전 세계에 걸친 모터스포츠 현상인 F1은 현재 전례없는 인기 파도를 경험하고 있습니다.
Netflix의 힘
Netflix 시리즈 "Formula 1: Drive to Survive"는 F1의 흥미를 더 많은 관객에게 선사했습니다. 그 시리즈는 팀 간 정치와 드라마에 초점을 맞추지만, 무대 위의 성공은 공기역학과 매우 연관이 있습니다. 여기에서 Neural Concepts가 착수됩니다.
베크는 Netflix가 리드 헤이스팅스의 눈에서도 한참 전에 Formula 1을 보기 시작했다. "나는 David Coulthard와 Michael Schumacher의 시대부터 항상 보았습니다."
오늘날, 그의 회사 소프트웨어의 지원 아래 개발된 부품들이 이 세계 모터스포츠 최고의 곳에서 작동하고 있습니다. “이것은 큰 성취감입니다,” 베크는 말했습니다. “이 회사를 시작할 때, 이것은 랜드마크로 보였습니다. Formula 1뿐만 아니라, 소프트웨어로 디자인된 부품들이 도로에서 사용된 것을 가지고 있기 때문입니다. 그리고, 그게 언제든지 일어날 때마다, 그것은 정말 대단한 느낌입니다.”
Formula 1은 또한 극히 비밀스러운 스포츠입니다. Neural Concept와 협력하는 네 팀 중, 한 팀만이 고객으로 식별되기를 원했으며, 그 팀조차 전 과정에 대해 꽤 조용했습니다.
Williams Racing은 Formula 1에서 가장 유명한 팀 중 하나입니다. 1977년 레이싱 전설 프랭크 윌리엄스에 의해 설립된 그의 팀은 1990년대에 여러 차례 세계 제작자 세계 챔피언을 차지해 왔습니다. 그 중에서도 1992년부터 1994년까지 3연속으로 우승을 차지했습니다.
그러나 대부분의 스포츠와 마찬가지로 Formula 1 팀에게 성공은 순환적입니다. 현재 윌리엄스는 극도로 재건 단계에 있습니다. 팀은 2022년 시즌에서 맨 마지막 자리를 차지했으며, 작년에 7위로 올라섰습니다.
NCS는 Williams가 경쟁 우위를 되찾는 데 도움을 주는 도구 중 하나입니다. "우리는 이 기술을 다양한 방법으로 사용하고 있으며, 시뮬레이션을 개선하는 방법과 CFD 첫 성공적 결과를 제공하는 데 도움이 되는 다른 방법들을 업무 중입니다,"라고 Williams의 아연공기 도장 기술 책임자 Hari Roberts는 말했습니다.
다시 한 번, CFD 시뮬레이션은 시간이 많이 소요되며 비용이 많이들며, 테스트할 수 있는 한도를 제한하는 Formula 1 규정에 의한 악화가 일어납니다. 풍동실에서의 실제 시간은 심하게 제한되어 있으며, 각 팀은 자동차 개발을 위해 사용할 수 있는 연산 시간에 대한 제한된 예산을 가지고 있습니다.
팀이 자신의 공기역학 설계를 빠르게 처리할 수 있는 모든 도구는 잠재적인 이점이며, NCS는 매우 빠릅니다. 베크는 전형적으로 1시간이 걸리는 전체 CFD 시뮬레이션이 NCS를 통해 20초만에 끝날 수 있다고 추정했습니다.
그런데, NCS는 실제 물리학적인 계산을 수행하는 것이 아니라 네트워크의 공기역학적인 학습에 기반해 AI 기반 추측을 하고 있기 때문에 대부분의 경우 F1의 엄격한 제약을 면제됩니다. "각 CFD 및 폭풍 터널 실행에서 더 많은 지식과 따라서 더 많은 성능을 추출할 수 있는 것은 우리에게 경쟁 우위를 줍니다," 로버츠는 말했습니다.
하지만 팀들은 이에 대해 여전히 비용을 지불해야 합니다. 베크는 NCS 비용은 팀의 크기 및 액세스 유형에 따라 다양하며, 일반적으로 1년에 10만 유로에서 1백만 유로 사이에 있습니다. F1 팀들은 연간 1억 3천 5백만 달러의 비용 상한선 하에서 운영하기 때문에, 이는 상당한 약속입니다.
Williams의 로버츠는 NCS 소프트웨어 덕분에 특정 부품이나 랩 타임 개선을 가리키기를 원치 않았지만 이것이 자동차의 성능에 영향을 미쳤다고 말했습니다: “이 기술은 자동차의 공기역학적인 발전에 대한 우리의 도구 세트 일부로 사용됩니다. 따라서 우리는 랩타임을 직접적으로 할당할 수 없지만, 우리는 그것이 상관관계 및 새로운 공기역학적 조건을 조사할 수 있는 속도를 빠르게 하는 데 도움이 되는 것을 알고 있습니다.”
공기역학을 넘어서
AI의 결코 멈추지 않는 진보는 거기서 끝나지 않습니다. 피트 월의 인공 에이전트들이 경주 전략과 차량 설정을 지시하고 심지어는 이야기합니다.
“AI/ML 산업의 성장이 기하급수적일 때로는 실제로 매우 흥미로운 시기입니다,” 로버츠는 말했습니다. “그러나 현재 기술에 관여한 누구라도 실제로 직면하고 있는 어려움이기도 합니다. 어떤 새로운 도구에 시간을 소비하여 탐색, 개발 및 적용해야 하는가?”
이런 종류의 의도는 평균 "Drive to Survive” 시청자들을 매료시
