Coupled PINNs, Physics-informed Geometric RNN (PIGeoRNN), Multistage/Operator Learning 등 핵심 PIML 기법들을 Google AI Co-Scientist 스타일 멀티에이전트 시스템에 통합하는 일입니다. 이는 melt pool 같은 복잡한 다물리 현상을 물리적으로 완벽히 검증된 surrogate 모델로 구현하는 목표입니다. ‘가설-검증-최적화-실험’ 연구 루프를 수십에서 수백 배 가속화하는 핵심입니다.
정의
Agentic PIML-Co-Scientist는 LLM 기반 멀티에이전트(생성, 반영, 순위, 진화 등)를 활용하는 시스템입니다. 자연어 명령만으로 PIML surrogate를 자동 생성, 호출, 미세 조정하는 시스템입니다. 특히 Navier-Stokes 및 Marangoni 유동, 상변화, 응고, 잔류 응력 등 유체 및 재료 분야의 복합 PDE를 단일 손실 함수에 통합 학습한 surrogate 모델의 활용입니다. 이 모델은 실시간으로 물리적으로 타당한 예측을 제공하는 핵심입니다. 이는 단순 문헌 검색 AI를 넘어 물리 법칙을 이해하고 스스로 검증하는 자율 과학자로의 진화입니다.
(Google AI Co-Scientist의 멀티에이전트 아키텍처)
(일반적인 Agentic 워크플로우)
서론: 왜 이 단계에서 적용해야 하는가?
Google AI Co-Scientist는 생의학 분야 중심의 설계입니다. 재료 및 제조 분야로의 성공적인 확장에는 PIML의 필수적 결합이 해법입니다.
순수 LLM 단독 사용 시 ‘레이저 파워 1000W, 속도 1m/s’ 등 에너지 보존 법칙을 위배하는 melt pool 가설을 생성할 위험이 존재합니다. PIML surrogate를 에이전트의 핵심 도구로 탑재하는 이점은 명확합니다. 생성 단계에서 비현실적 가설을 즉시 필터링하는 능력입니다. 반영 단계에서 수초 내 1.25초 미래 온도장을 예측하는 신속함입니다. 진화 단계에서 수만 가지 조건에 대한 물리적 검증을 통한 최적화 가능성입니다. 10년 이상 소요되던 WAAM/LPBF 최적화 과정을 단 며칠에서 몇 주로 단축하는 혁신입니다.
적용 방안
생성 에이전트
'WAAM에서 crack-free 조건 탐색'과 같은 자연어 입력에 대한 Lang-PINN 스타일 멀티에이전트의 반응입니다. 열전도, Navier-Stokes, 상장 등 관련 PDE를 자동 추출하여 Coupled PINN 또는 PIGeoRNN 모델 코드를 생성하는 작업입니다.
반영/순위 에이전트
생성된 각 가설에 PIGeoRNN surrogate를 호출하는 단계입니다. 미래 온도장, 냉각 속도, 잔류 응력 예측을 수행하는 역할입니다. Physics residual loss와 Elo 토너먼트를 활용하여 물리적 타당성을 자동 점수화합니다.
진화 에이전트
Bayesian Optimization과 PIML surrogate를 통한 공정 변수(레이저 파워, 속도, 층간 냉각)의 실시간 최적화입니다. Multistage PINN으로 미세조직 진화까지 예측하며 가설을 발전시킵니다.
실험 실행 및 Closed-Loop 피드백
Self-Driving Lab 로봇의 실제 용접 실행과 데이터 수집입니다. PIGeoRNN이 전이 학습을 통해 실제 데이터에 빠르게 적응하며 다음 사이클에서 95% 이상의 surrogate 정확도를 보장합니다.
(PIGeoRNN의 전체 워크플로 – Co-Scientist 내부에서 정확히 이 구조로 동작)
주요 응용 사례
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와이어 아크 적층 제조 (WAAM)
Co-Scientist의 요청에 PIGeoRNN이 응답하여 최대 오차 4.5~13.9% 수준으로 1.25초 후 온도장을 예측합니다. 상세 내용은 Nature Communications Engineering, 2025를 참조하세요.
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레이저 분말상 용융 (LPBF)
생성 에이전트가 제안한 수천 가지 경로를 PIML이 검증하여 결함률을 30% 이상 감소시킵니다. NIST AM-Bench 벤치마크를 통과하는 수준의 높은 정확도를 보여줍니다.
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자율 주행 AM 연구실 (Self-Driving AM Lab)
Co-Scientist와 PIML surrogate, 로봇의 결합으로 단 23회 실험 만에 수율 98% 달성 조건을 찾아내는 성과를 거두었습니다.
미래 연구 방향
Roadmap
- 01 Lang-PINN 완전 통합: 자연어 한 줄로 멀티피직스 PIML을 구축 및 배포하는 환경 구축.
- 02 디지털 트윈 에이전트: 미세조직부터 뒤틀림까지 아우르는 통합 PIML 시스템.
- 03 불확실성 인식: Bayesian PINN을 활용한 신뢰도 기반 Human-in-the-Loop 시스템.
- 04 크로스-도메인 전이: 한 분야의 지식을 다른 제조 분야로 zero-shot 전이하는 기술.
- 05 Agentic Science 표준 프레임워크: Google Co-Scientist 등 모든 도구를 오픈소스로 공개하여 연구 생태계 혁신.
이러한 구현을 통해 AI Co-Scientist는 재료 및 제조 분야의 진정한 '공동 연구자'로 자리매김하고 있습니다. 데이터 합성, 인간-AI 협업 연구실, PIML의 결합은 항공우주 부품 개발 주기를 10년에서 2주로 단축하는 혁신적인 미래를 열어갈 것입니다.