디지털 트윈은 무엇인가요?

디지털 트윈은 제품 설계 및 엔지니어링 검토에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 가상 프로토타이핑 및 설계 반복을 가속화하여, 설계자와 엔지니어가 값비싼 물리적 프로토타입을 구축하지 않고 다양한 설계 옵션을 탐색할 수 있도록 지원합니다. 물리적 제품의 이러한 디지털 복제본은 복잡한 시뮬레이션을 실행하여 다양한 시나리오를 테스트하고, 성능을 예측하며, 설계를 최적화하는 데 사용됩니다.

Siemens Teamcenter X는 NVIDIA Omniverse API를 사용하여 설계자와 엔지니어가 몰입감 있고 사실적인 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 합니다. 엔지니어는 공유된 가상 모델을 실시간으로 탐색, 편집 및 반복할 수 있어 협업을 용이하게 하고 오류를 줄일 수 있습니다. 물리적으로 정확한 모델과 실시간 업데이트를 통해, Teamcenter X는 사용자가 산업 규모의 프로젝트에서 설계를 검증하고, 워크플로우 낭비를 최소화하며, 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

실시간 디지털 트윈은 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 시뮬레이션의 최첨단 분야에 속하며, 항공우주부터 자동차 및 전자 설계에 이르기까지 제조 산업 전반에서 수요가 많이 있습니다. 이는 엔지니어링 설계 루프에서 즉각적인 피드백을 제공하며, 자동차, 비행기, 선박 및 기타 수많은 제품을 위한 새로운 설계를 자유롭고 빠르게 탐색할 수 있도록 합니다.

인터랙티브한 유체 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 개발자가 가속화된 솔버, 시뮬레이션 AI, 가상 환경을 결합하여 실시간 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 합니다. Ansys, Cadence, Siemens와 같은 업계를 선도하는 소프트웨어 개발자는 청사진을 사용하여 제품 개발 과정에서 실시간 시각화 및 분석을 가능하게 하는 CAE 소프트웨어 도구를 개발할 수 있습니다. 스타트업을 위한 NVIDIA Inception 프로그램의 멤버인 Luminary Cloud는 Omniverse Blueprint를 클라우드 기반의 GPU 가속 솔버와 함께 활용하여 실시간 가상 풍동 구현을 실현했습니다. 또한 Rescale는 물리-AI 플랫폼에 청사진을 통합하여 산업 소프트웨어 개발자를 위한 실시간 디지털 트윈을 가능하게 하고 있습니다.

자동차 회사, 소매업체, CPG 기업은 물리적 자산 대신 완전히 디지털 제품과 환경을 활용하여 매력적인 경험과 콘텐츠를 대규모로 제공하기 위한 3D 제품 컨피규레이터를 개발하고 있습니다. 이러한 제품 디지털 트윈은 3D가 아닌 아티스트가 마케팅 캠페인을 위한 사실적이고 개인화된 3D 콘텐츠를 제작하고 맞춤화할 수 있도록 하여, 데이터세트의 용도를 변경하고 생성형 AI를 통한 반복적 작업을 자동화하여 비용과 콘텐츠 제작 시간을 절감할 수 있습니다.

CGI 스튜디오인 Katana는 Nissan의 마케팅 팀이 사용자 친화적인 콘텐츠 제작 애플리케이션을 통해 3D 데이터를 기반으로 온디맨드 캠페인 자산을 제작할 수 있도록 지원합니다.

이러한 경험을 한 차원 높이기 위해 개발자들은 공간 스트리밍 워크플로우 가이드를 활용하여 인터랙티브 디지털 트윈을 Apple Vision Pro로 스트리밍하는 솔루션을 구축하고, 소비자가 몰입형 세계로 들어가 확장 현실(XR)을 통해 차량에 진입할 수 있도록 합니다. 

마케팅 분야의 리더인 WPP는 NVIDIA NIM 마이크로서비스, USD Search, USD Code를 통해 The Coca-Cola Company가 글로벌 규모에서 크리에이티브 캠페인 반복 작업을 가속화할 수 있도록 지원합니다.

Accenture Song, Collective World, GRIP, Monks, WPP 등의 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 및 프로덕션 서비스 에이전시의 개발자들은 OpenUSD와 정확한 시각적 생성형 AI Omniverse Blueprint를 위한 3D 컨디셔닝을 기반으로 제어 가능한 생성형 AI가 통합된 차세대 콘텐츠 제작 솔루션을 구축하고 있습니다.

건물 설계 팀은 효율적인 협업, 더 빠른 렌더링 반복, 정확한 시뮬레이션 및 사실적 표현에 대한 기대가 증가하고 있습니다. 팀이 전 세계에 분산되어 있는 상황에서는 이러한 요구 사항은 더욱 어려워질 수 있습니다.

디지털 트윈은 모든 설계 단계에서 건물 정보 모델링과 비BIM 데이터 소스를 통한 실시간 협업을 가능하게 합니다. OpenUSD는 건물 설계 팀이 디지털 트윈에서 3D 아키텍처 데이터를 통합하여 다양한 도구의 사용자가 동일한 가상 환경에서 협업할 수 있도록 합니다.

주요 건축 회사인 Zaha Hadid Architects(ZHA)는 OpenUSD로 구동되는 디지털 트윈을 사용하여 설계 팀이 복잡한 프로젝트 설계를 협업하고 반복 주기를 가속화할 수 있도록 지원합니다.

임바디드 AI가 산업 시설과 상호작용하는 물리 AI 시대가 다가오고 있습니다. 이는 전 세계 공장과 창고의 지능, 자동화 및 자율성을 강화할 것입니다. 물리 기반 산업용 디지털 트윈은 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 이러한 혁신에 중요합니다. 이러한 가상 시설은 지능형 시설, 로봇 시뮬레이션 및 다중 로봇 플릿의 탄생지 및 시험 장소로 활용됩니다.

Continental의 개발자들은 OpenUSD와 NVIDIA Omniverse를 기반으로 공장 계획 및 제조 운영 애플리케이션인 ContiVerse를 개발했습니다. 이 애플리케이션은 Continental의 계획 및 운영 팀이 공장 레이아웃을 최적화하고 생산 프로세스를 협업하여 계획하여 유지보수 노력과 가동 중단 시간을 10% 감소할 수 있도록 지원합니다.

글로벌 전자 제품 제조업체인 Wistron은 CAD와 프로세스 시뮬레이션 데이터를 물리적으로 정확한 통합된 가상 환경에 통합하여 공장 디지털 트윈을 구축하고 있으며, 작업자의 효율성을 개선하고 시공 시간을 50% 단축하고 있습니다. 팀은 디지털 트윈을 엣지 IoT 기기에 연결하여 실시간 운영 모니터링의 이점을 누릴 수 있습니다.

Foxconn은 공장의 디지털 트윈을 구축하여 레이아웃, 구성, 장비 배치를 최적화하여 물리적 변경 비용을 크게 절감하고 운영 효율성을 개선하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 회사는 가상 환경에서 로봇 작업을 위한 AI 애플리케이션을 훈련하고 테스트할 수 있어 실제 운영에서 정확한 구현과 개선된 성능을 보장할 수 있습니다.

산업 기업은 더욱 자동화되고 자율적인 시설을 제공하기 위해 AI를 운영에 통합하는 것이 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 변화에 따라, 운영 팀은 원격 운영 센터에 집중화되고 있습니다. 이러한 팀은 운영 모니터링, 시스템과 시설에 대한 더 심층적인 인사이트를 확보하고, 문제 식별 및 의사 결정을 가속화하기 위해 디지털 트윈을 점점 더 도입하고 있습니다.

Microsoft Azure는 NVIDIA와 협력하여 레퍼런스 아키텍처, Azure Arc Jumpstart, 공개 GitHub 리포지토리를 개발하여 개발자가 운영 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 이러한 리소스를 활용하여 산업 시스템 및 생산 환경의 3D 모델을 Azure IoT Operations 및 Power BI 보고서의 실시간 데이터에 연결할 수 있습니다.

자율주행 자동차, 창고 로봇과 같은 자율 기계는 운영 환경에 맞게 적절하게 훈련되고 준비하기 위해 방대한 양의 센서 데이터를 필요로 합니다. 

디지털 트윈은 이러한 물리 AI 시스템의 탄생지입니다. 인공지능 개발자가 자주 경험하는 데이터 격차에 대한 해결책을 제공하며, 합성 데이터를 생성하고 AI 모델을 훈련, 테스트 및 검증하기 위한 안전한 샌드박스로 사용할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, Amazon Robotics는 창고의 디지털 트윈을 사용하여 창고 설계 및 흐름을 시뮬레이션하고 최적화합니다. 이 회사는 이러한 환경을 사용하여 대규모의 사실적인 합성 데이터세트를 생성하여 훈련을 가속화하고, 컴퓨터 비전 모델의 정확도를 개선하며, 전반적인 생산성을 개선합니다. 모델이 실제 환경에 배포되면 창고 로봇은 물체를 더 효과적으로 감지하고 시설을 탐색할 수 있습니다.

자동차 산업에서 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈을 구축하는 것은 자율주행 차량 훈련, 테스트 및 배포에 중요하지만, 실제 충실도를 달성하는 것은 어려운 일입니다. AV 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 대규모의 고충실도 센서 시뮬레이션을 가능하게 하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 API 기반 레퍼런스 워크플로우를 통해 CARLA, MathWorks, Foretellix와 같은 개발자는 디지털 트윈을 제공하고 카메라, 라이더, 레이더를 위한 물리 기반 센서 데이터를 렌더링하여 AV 개발을 개선할 수 있습니다.

KION Group은 다중 로봇 플릿을 테스트하기 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint인 Mega를 활용하여, 지능형 카메라, 지게차, 로봇 장비 등의 로봇 에이전트를 실제 배포하기 전에 가상 환경에서 훈련하고 테스트하고 있습니다. KION은 창고 운영을 시뮬레이션하여 원활한 통합을 보장하여 배포 위험을 줄이고 운영 효율성을 개선합니다.

전력 및 열 관리 기술의 글로벌 리더인 Delta Electronics는 디지털 트윈을 활용하여 컴퓨터 비전 및 AI 지원 자동 광학 검사(AOI) 모델을 훈련하고, 누락된 부품 또는 잘못 정렬된 나사 등의 결함을 빠르게 감지할 수 있어 수동 검사의 필요성을 줄입니다.

Pegatron은 NVIDIA Metropolis for Factory를 사용하여 시뮬레이션, 로보틱스 및 자동화된 생산 검사를 통해 인쇄 회로 기판(PCB) 팩토리를 개선하고, 소규모 데이터세트로 99.8%의 결함 감지 정확도를 달성했습니다.

디지털 트윈은 차세대 데이터 센터와 AI 팩토리의 설계 및 운영 방식을 혁신하고 있습니다. OpenUSD를 통해 엔지니어는 CAD 데이터세트를 물리적 정확도와 정밀도로 통합하고 시각화할 수 있으며, 공기 흐름 및 냉각 시스템과 같은 측면을 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈을 활용하면 데이터 센터 설계를 더 빠르게 배포하고 더 효율적이고 정확하게 최적화할 수 있어 데이터 센터 개발의 계획 및 실행 단계를 크게 개선할 수 있습니다.

AI 팩토리 디지털 트윈을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 개발자가 통합 디지털 트윈을 구축하여 건설을 시작하기 전에 AI 데이터 센터의 모든 측면을 함께 설계, 시뮬레이션 및 최적화할 수 있도록 합니다. OpenUSD 라이브러리를 사용하여 엔지니어는 모든 시설 구성 요소의 3D 데이터를 통합하고 시각화하여 기존에 분산된 팀을 통합하는 실시간 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 이 접근 방식을 통해 엔지니어는 설계 변경 사항을 즉시 테스트하고, 중복성을 검증하며, 실패 시나리오를 모델링하여 위험을 크게 줄이며, 시간을 절약하며, 차세대 데이터 센터 설계를 미래를 대비할 수 있습니다.

의료 기관은 수술 준비와 같은 분야에서 디지털 트윈의 매력적인 사용 사례를 발견하고 있습니다.  외과의사는 멀티미디어 도구를 사용하여 절차를 연습한 후, 디지털 트윈의 도움을 받아 매우 사실적인 시뮬레이션으로 전환할 수 있습니다. 신경수술에서 이러한 디지털 모델은 환자의 뇌 해부학적 구조에 맞게 맞춤화되어, 외과의사는 환자의 특정 크기, 모양, 병변 위치를 정확하게 복제하는 가상 뇌를 실험할 수 있습니다.

또한 시뮬레이션은 AI 알고리즘을 사용하여 안전한 수술 경로를 제안하고 수술 중 뇌 조직의 반응을 예측합니다. 또한, 수술실 디지털 트윈은 외과의사가 실제 환경에 몰입하고 성능에 대한 피드백을 받을 수 있도록 합니다.

스마트 도시는 기술을 활용하여 복잡한 도시 문제를 해결함으로써 우리의 삶의 방식을 혁신하고 있습니다. 비디오 카메라, 엣지 컴퓨팅, AI의 강력한 성능을 활용하여 이러한 스마트 시티 시스템은 주차, 교통 흐름, 범죄 패턴 등 도시 생활의 다양한 측면에 대한 심층적인 인사이트를 얻습니다. 이러한 귀중한 데이터를 통해 도시 계획자는 정보에 입각한 결정을 내리고, 도시 설계를 최적화하며, 주민의 전반적인 삶의 질을 개선할 수 있습니다.

디지털 트윈은 추상화 없이 시스템 수준의 동작을 시뮬레이션할 수 있도록 하여, 고급 5G 및 6G 네트워크의 고유한 요구 사항을 충족합니다. 그들의 세부적인 3D 모델은 전자기 전파를 정확하게 복제하여, 대규모 사용자 볼륨을 통한 수많은 셀의 스트레스 테스트를 용이하게 합니다.

NVIDIA Aerial Omniverse 디지털 트윈은 소프트웨어 정의 RAN, 사용자 장비 시뮬레이터, 사실적인 지형 특성을 통합하여 단일 타워부터 도시 전체에 이르는 5G 및 6G 시스템을 정확하게 시뮬레이션할 수 있도록 합니다. 이를 통해 연구자들은 현장 특정 데이터를 사용해 기지국 알고리즘을 시뮬레이션하고 구축하고, 모델을 실시간으로 훈련하여 스펙트럼 효율성을 개선할 수 있습니다.

디지털 트윈은 기후 모델링과 에너지 효율 이니셔티브에 적용되고 있습니다.

NVIDIA의 Earth-2는 기후 디지털 트윈 클라우드 플랫폼으로 글로벌 규모에서 날씨와 기후의 시뮬레이션 및 시각화를 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 플랫폼은 기후 변화로 인해 악화되는 극단적인 기상 조건의 경제적 및 안전 영향을 해결하기 위한 NVIDIA의 광범위한 이니셔티브의 일부입니다.

Earth-2는 AI 서로게이트를 활용하여 글로벌 대기 조건부터 태풍, 난류와 같은 지역 기상 현상에 이르는 인터랙티브 고해상도 시뮬레이션을 가능하게 합니다. Earth-2는 더 빠르고 정확한 기상 예보를 가능하게 하여, 시기적절한 재난 대응 및 계획에 필수적입니다.

디지털 트윈은 더욱 정확하고 빠른 시뮬레이션 및 운영을 가능하게 하여 다양한 산업 분야에서 에너지 효율성을 크게 향상시킵니다.

예를 들어, Wistron은 NVIDIA PhysicsNeMo와 Omniverse를 활용하여 테스트 시설에서 공기 흐름과 온도를 시뮬레이션하는 디지털 트윈을 구축했습니다. 이를 통해 시뮬레이션 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하고, 에너지 효율을 최대 10% 개선하고, 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 마찬가지로, Siemens Energy는 열 회수 증기 발생기의 시뮬레이션을 가속화하여 잠재적인 가동 중단 시간을 줄이고 더 지속 가능한 컴퓨팅 관행을 육성하고 있습니다.