2018.01.29

블로그 | AI와 제조, 3D 프린팅의 결합 가진 잠재력··· '미래의 코딩은 실물 제작 작업'

Andrew C. Oliver | InfoWorld
블록체인과 비트코인이 세상에 미치는 영향은 3D 프린팅과 AI와 비교하면 보잘것 없을 것이다. 특히 개발자에게는 차이가 크다. 개발자들은 무수히 많은 ‘비트’를 인터넷을 통해 보내고 돈을 받지만, 궁극적으로 사람들은 이들 ‘비트’가 실제 사물로 이어지기를 바란다.



AI와 제조가 3D 프린팅을 통해 결합되면서 앞으로 프로그래머는 실제로 사물이 만들어지는 방법과 과정을 책임지게 될 것이다. 사실 이런 일은 이미 일어나고 있다.

몇 가지 예를 들어보자.

- 테스트 : GE는 3D 프린팅된 부품을 조립하기 전에 컴퓨터 비전을 사용해 결함을 탐지한다.

- 모형 수정 : 대부분 모형은 CAD 소프트웨어나 절단 기계용 벡터 명령을 사용해 검사하거나 제작한다. 머신러닝을 사용하면, 좀 더 정확하고 효율적인 모형을 만들거나 재료를 출력하거나 절단하기 전에 정확한 명령을 내릴 수 있다.

- 3D 추천 : 많은 사람이 CAD가 아니라 손으로 스케치를 하며, 세상에는 3D 모델보다는 2D 스케치가 훨씬 많다. 머신러닝을 이용하면 2D 스케치에서 3D 모형을 추론해 낼 수 있다.

- 분말 재료의 사전 분류 : 대부분 3D 프린팅은 재료 분말을 녹이는 첨가 공정이다. 금속 부품에는 금속 가루가 사용된다. 세상에 완벽한 것은 없지만, 재료 분말은 정확한 품질이 필요하며, 특히 의료기기나 다른 중요한 디바이스를 만든다면 더욱 그렇다. 컴퓨터 비전은 재료 분말이 부품이 되기 전에 원료를 거르는 데 사용된다.

- 음성 검색 : 많은 사람이 스케치하는 것보다 말하는 것을 더 잘한다. 음성과 검색의 결합은 사람들이 자신들이 3D 프린터에 원하는 것을 더 잘 묘사할 수 있도록 해준다.

그렇다면, 개발자는 이런 변화에 어떻게 대응해야 하는가? 3D 프린터를 마련해 어떻게 사용하는지를 알아가는 것이 좋은 출발점이다. 3D 스캐너 역시 도움이 되겠지만, 지금은 품질은 조금 떨어져도 같은 기능을 하는 앱들이 있다. 다음 단계는 머신러닝을 좀 더 구체적으로 배우고 AI에 대해서도 전반적으로 공부하는 것이 좋다.

하지만 실험은 제대로 된 이해에 매우 결정적인 역할을 한다. 페이스북은 최근 자사의 딥러닝 툴킷용으로 객체 탐지 프레임워크를 발표했다. 씽기버스(Thingiverse)는 바로 출력할 수 있는 수많은 사전 설계 모델을 얻을 수 있는 곳이다.

지금까지 3D 프린팅한 것에서 결함이 발견된다면? 요구사항에 따라 작업하기 위해 재료를 얼마나 채워야 하는지 어떻게 파악할 것인가? 이런 것들이 코딩으로 해결할 수 있는 제조 공정의 문제이며, 미래의 생산자는 소프트웨어 개발자인 이유이다.  editor@itworld.co.kr



2018.01.29

블로그 | AI와 제조, 3D 프린팅의 결합 가진 잠재력··· '미래의 코딩은 실물 제작 작업'

Andrew C. Oliver | InfoWorld
블록체인과 비트코인이 세상에 미치는 영향은 3D 프린팅과 AI와 비교하면 보잘것 없을 것이다. 특히 개발자에게는 차이가 크다. 개발자들은 무수히 많은 ‘비트’를 인터넷을 통해 보내고 돈을 받지만, 궁극적으로 사람들은 이들 ‘비트’가 실제 사물로 이어지기를 바란다.



AI와 제조가 3D 프린팅을 통해 결합되면서 앞으로 프로그래머는 실제로 사물이 만들어지는 방법과 과정을 책임지게 될 것이다. 사실 이런 일은 이미 일어나고 있다.

몇 가지 예를 들어보자.

- 테스트 : GE는 3D 프린팅된 부품을 조립하기 전에 컴퓨터 비전을 사용해 결함을 탐지한다.

- 모형 수정 : 대부분 모형은 CAD 소프트웨어나 절단 기계용 벡터 명령을 사용해 검사하거나 제작한다. 머신러닝을 사용하면, 좀 더 정확하고 효율적인 모형을 만들거나 재료를 출력하거나 절단하기 전에 정확한 명령을 내릴 수 있다.

- 3D 추천 : 많은 사람이 CAD가 아니라 손으로 스케치를 하며, 세상에는 3D 모델보다는 2D 스케치가 훨씬 많다. 머신러닝을 이용하면 2D 스케치에서 3D 모형을 추론해 낼 수 있다.

- 분말 재료의 사전 분류 : 대부분 3D 프린팅은 재료 분말을 녹이는 첨가 공정이다. 금속 부품에는 금속 가루가 사용된다. 세상에 완벽한 것은 없지만, 재료 분말은 정확한 품질이 필요하며, 특히 의료기기나 다른 중요한 디바이스를 만든다면 더욱 그렇다. 컴퓨터 비전은 재료 분말이 부품이 되기 전에 원료를 거르는 데 사용된다.

- 음성 검색 : 많은 사람이 스케치하는 것보다 말하는 것을 더 잘한다. 음성과 검색의 결합은 사람들이 자신들이 3D 프린터에 원하는 것을 더 잘 묘사할 수 있도록 해준다.

그렇다면, 개발자는 이런 변화에 어떻게 대응해야 하는가? 3D 프린터를 마련해 어떻게 사용하는지를 알아가는 것이 좋은 출발점이다. 3D 스캐너 역시 도움이 되겠지만, 지금은 품질은 조금 떨어져도 같은 기능을 하는 앱들이 있다. 다음 단계는 머신러닝을 좀 더 구체적으로 배우고 AI에 대해서도 전반적으로 공부하는 것이 좋다.

하지만 실험은 제대로 된 이해에 매우 결정적인 역할을 한다. 페이스북은 최근 자사의 딥러닝 툴킷용으로 객체 탐지 프레임워크를 발표했다. 씽기버스(Thingiverse)는 바로 출력할 수 있는 수많은 사전 설계 모델을 얻을 수 있는 곳이다.

지금까지 3D 프린팅한 것에서 결함이 발견된다면? 요구사항에 따라 작업하기 위해 재료를 얼마나 채워야 하는지 어떻게 파악할 것인가? 이런 것들이 코딩으로 해결할 수 있는 제조 공정의 문제이며, 미래의 생산자는 소프트웨어 개발자인 이유이다.  editor@itworld.co.kr

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