Ai Build, 자연어로 3D 프린팅 경로 생성하는 'Aibuild 2.0' 출시

대형 산업용 3D 프린팅 현장에서 가장 까다로운 작업은 장비 세팅이 아니라 로봇 팔의 이동 경로를 프로그래밍하는 일입니다.

금속 부품이나 대형 건축 구조물을 출력할 때 슬라이싱 파라미터가 조금만 어긋나도 노즐이 충돌하거나 값비싼 원자재 전체를 폐기해야 하는 사고가 발생합니다.

영국 런던의 3D 프린팅 소프트웨어 개발사 Ai Build가 이러한 병목을 해결하기 위해 클라우드 기반 AI 소프트웨어의 최신 버전인 Aibuild 2.0을 출시했습니다. 미국 로스앤젤레스에서 열린 RAPID + TCT 2024 전시회를 통해 공개되었습니다.

말 한마디로 산업용 3D 프린팅 경로 생성

가장 눈길을 끄는 기능은 내장형 AI 비서인 Talk to AI입니다. 사용자 고유 요구사항에 맞춰 3D 프린팅 툴패스(경로)를 직접 생성할 수 있는 최초의 AI 어시스턴트를 표방합니다.

이 기능에는 OpenAI의 ChatGPT를 구동하는 기술과 동일한 대규모 언어 모델이 적용되었습니다. 엔지니어가 복잡한 설정창을 뒤지는 대신 "부품을 2mm 레이어 높이로 슬라이싱해 줘" 같은 일상적인 문장으로 입력하면, AI가 이를 작업 워크플로로 변환해 최적화와 시뮬레이션을 자동으로 수행합니다.

모든 작업 단계의 추적성과 재사용성도 크게 강화되었습니다. 한 번 제조 전략을 정의해 두면 다음번에는 클릭 한 번으로 인쇄 준비가 완료된 경로를 뽑아낼 수 있습니다.

지원 범위 역시 넓습니다. 폴리머 압출부터 금속 DED, 와이어 아크 적층 제조(WAAM), 냉간 분사(Cold Spray), 콘크리트 및 페이스트 압출에 이르기까지 다관절 로봇과 갠트리 시스템 전반을 아우릅니다.

로봇 팔 디지털 트윈과 실시간 품질 제어

소프트웨어 업그레이드와 함께 하드웨어 파트너십도 발표되었습니다. 대형 3D 프린터 제조사 WASP와의 협력을 통해 CAREBRO 로봇 팔 프린팅 툴을 디지털 트윈 형태로 소프트웨어 내에 통합했습니다. 이를 통해 펠릿 및 세라믹 압출기 제어가 한층 정밀해졌습니다.

출력 중 실시간 품질 관리에는 센서 퓨전(Sensor Fusion) 기술이 쓰입니다. AI 알고리즘이 출력 도중 들어오는 공정 센서 데이터를 실시간 분석하고, 이상 징후가 감지되면 자동으로 알림을 보내 불량률을 낮추고 원자재 낭비를 막습니다.

보잉, 니콘, 포드 등 주요 제조 기업이 이미 이 솔루션을 사용 중이며, 군사 및 항공우주 분야의 기준을 맞추기 위해 ISO 27001 보안 인증도 획득했습니다. 포드의 적층 제조 엔지니어 누라 알하지 무스타파는 기술적 깊이와 직관적인 인터페이스가 결합되어 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 도구가 되었다고 평가했습니다.

왜 중요한가

우리는 Aibuild 2.0이 생성형 AI 기술을 단순한 텍스트 및 이미지 생성을 넘어 무거운 물리 제조 현장의 제어 영역으로 성공적으로 끌고 들어온 사례라고 봅니다.

현장 사용자에게 가장 큰 가치는 만성적인 전문 인력 부족 문제를 덜어준다는 점입니다. 다축 로봇을 이용한 대형 적층 제조는 로봇 기구학과 금속 야금학을 동시에 이해하는 고급 CAM 엔지니어에 절대적으로 의존해 왔습니다. 자연어 프롬프트와 원클릭 재사용 템플릿이 보편화되면, 현장 작업자의 적응 기간이 획기적으로 줄어듭니다.

산업 측면에서는 특정 하드웨어 종속을 깨는 계기가 될 수 있습니다. 전통적인 장비 제조사들이 폐쇄적인 자체 슬라이서를 고수하던 것과 달리, 다양한 제조사의 로봇 암을 하나의 클라우드 디지털 트윈 환경으로 묶어내는 방식은 공장 전체의 소프트웨어 표준화를 촉진할 것으로 보입니다.

다만 현실적인 위험 요인은 명확합니다. 사무용 AI의 환각은 단순 해프닝으로 끝나지만, 고출력 레이저나 대형 아크 용접 로봇 경로에서 AI가 치수를 잘못 해석하면 수천만 원 상당의 장비 파손으로 이어집니다. 따라서 실제 산업 현장에서는 완전한 자율 실행보다는 센서 기반의 실시간 물리 제동과 사전 시뮬레이션 검증 장치가 철저하게 뒷받침되어야 할 것입니다.