시뮬레이션 해석은 제품 개발의 핵심 과정입니다. 하지만 기존 물리 법칙 기반 시뮬레이션은 시간이 오래 걸린다는 치명적인 단점이 있습니다.
미분 방정식을 기반으로 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문입니다. 전기 모터 설계 평가에 4,500시간이 소요되는 경우도 있습니다.
설계 변경이 잦은 초기 개발 단계에서는 이 시간이 더욱 부담으로 다가옵니다. 빠른 의사결정이 필요한 상황에서 며칠씩 걸리는 해석 결과를 기다리기란 쉽지 않죠.

이 문제를 해결하기 위해 Ansys는 AI 기반 솔루션을 제공하고 있습니다. Ansys SimAI™, Ansys AI+™, AnsysGPT™ 세 가지 제품이 그 주인공입니다.
각 제품은 서로 다른 목적과 기능을 가지고 있어서, 엔지니어링 업무의 다양한 영역을 지원합니다. SimAI는 빠른 예측을, AI+는 기존 도구의 성능 강화를, AnsysGPT는 기술 지원을 담당합니다.
이번 글에서는 세 제품의 차이점과 각각의 활용 방법을 상세히 정리해 드리겠습니다.
1. Ansys SimAI™: 클라우드 기반 초고속 예측 플랫폼
Ansys SimAI는 클라우드 환경에서 작동하는 머신러닝 플랫폼입니다. 기존 시뮬레이션 데이터를 학습하여 새로운 설계의 성능을 몇 분 내에 예측합니다.
가장 큰 특징은 ‘넌파라메트릭(Non-parametric)’ 방식입니다. 기존에는 형상이 변경될 때마다 복잡한 매개변수 설정 과정이 필요했습니다. 하지만 SimAI는 형상 데이터 자체를 입력값으로 사용합니다.
설계의 기하학적 구조가 크게 바뀌어도 추가 설정 없이 유연하게 대응할 수 있습니다. 또한 물리 독립적(Physics-Neutral) 플랫폼이라는 점도 주목할 만합니다. 유체 역학, 구조 해석, 열 해석, 전자기학 등 물리학의 종류에 구애받지 않고 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

SimAI의 속도 향상 효과는 수치로 확인됩니다. 마이크로칩 열 해석에서 SimAI는 기존 유한요소해석(FEM) 대비 20배에서 최대 80배 빠른 속도로 온도 맵을 예측했습니다.
오차는 0.5% 미만 수준이었습니다. 전기 모터 설계 사례에서는 4,500시간이 걸리던 평가를 50시간으로 단축했습니다. 사용 편의성도 뛰어납니다. 코딩 지식이 없는 사용자도 웹 브라우저 기반 인터페이스를 통해 데이터를 업로드하고 모델을 학습시킬 수 있습니다.
시뮬레이션 전문가가 아니더라도 과거 데이터를 활용해 신속한 결과를 도출할 수 있다는 점이 SimAI의 핵심 가치입니다.
2. Ansys AI+™: 기존 솔버를 강화하는 AI 애드온
Ansys AI+는 기존 Ansys 제품에 AI 기능을 추가하는 애드온 모듈입니다. Fluent, Mechanical, optiSLang 등 플래그십 제품의 성능을 한 단계 끌어올립니다.
SimAI가 독립적인 예측 플랫폼이라면, AI+는 이미 사용 중인 도구에 장착하는 ‘업그레이드 확장팩’라고 이해하면 됩니다. 기존 워크플로우를 크게 바꾸지 않으면서도 AI의 이점을 누릴 수 있다는 것이 핵심입니다. 각 분야별로 특화된 모듈이 준비되어 있어서, 유체 해석, 구조 해석, 전자기 해석 등 업무 영역에 맞는 기능을 선택적으로 적용할 수 있습니다.

대표적인 모듈을 살펴보겠습니다. Ansys CFD AI+는 난류 모델의 계수를 머신러닝으로 튜닝합니다. 비용이 낮은 정상 상태(Steady-state) 해석만으로도 고비용 과도(Transient) 해석에 준하는 정확도를 얻을 수 있습니다.
Ansys Structures AI+와 Electronics AI+는 리소스 예측에 강점을 보입니다. 과거 시뮬레이션 데이터를 바탕으로 해석에 필요한 메모리와 예상 시간을 사전에 파악합니다. 클라우드 및 하드웨어 자원 운영을 최적화하는 데 유용합니다.
Ansys optiSLang AI+는 딥러닝과 가우시안 프로세스 등 고급 메타모델링 기술을 활용하여 최적화 속도를 높입니다. 이 외에도 RF 필터 설계를 돕는 SynMatrix AI+, 재료 데이터 모델링을 위한 Granta MI AI+ 등 다양한 모듈이 준비되어 있습니다.
3. AnsysGPT™: 24시간 대기하는 AI 기술 비서
AnsysGPT는 대화형 AI 가상 비서입니다. ChatGPT와 유사한 인터페이스를 제공하지만, Ansys에 특화된 데이터를 기반으로 학습되었다는 점이 다릅니다.
Ansys의 공식 기술 문서, 튜토리얼, 포럼 자료 등을 학습하여 답변을 제공합니다. 엔지니어가 프로그램을 사용하다가 막히는 부분이 생기면 자연어로 질문할 수 있습니다. 제품 기능 설명, 문제 해결 방법, 관련 문서 링크 등을 실시간으로 안내받을 수 있습니다. 24시간 언제든 기술 지원을 받을 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

AnsysGPT의 강점은 신뢰성에 있습니다. 일반적인 AI 챗봇과 달리 답변과 함께 정보의 출처(Reference)를 표시합니다. 사용자가 내용을 직접 검증할 수 있도록 한 것입니다.
한국어를 포함한 다양한 언어를 지원하며, 시뮬레이션에 필요한 APDL이나 Python 스크립트 예시를 생성해주기도 합니다. 보안 측면도 고려되었습니다. 사용자의 질문 데이터를 학습에 사용하지 않아 기업의 보안 우려를 줄였습니다. 복잡한 매뉴얼을 일일이 찾아보는 시간을 절약하고, 빠르게 문제를 해결하고 싶은 엔지니어에게 유용한 도구입니다.
한눈에 보는 Ansys AI 제품 비교
세 가지 제품의 차이를 정리하면 다음과 같습니다.
| 구분 | Ansys SimAI™ | Ansys AI+™ | AnsysGPT™ |
|---|---|---|---|
| 핵심 역할 | 초고속 성능 예측 | 기존 솔버 기능 강화 | AI 기술 비서 |
| 작동 방식 | 독립 클라우드 플랫폼 | 기존 제품에 추가하는 애드온 | 대화형 챗봇 인터페이스 |
| 주요 기능 | 형상 기반 빠른 예측 | 난류 모델 튜닝, 리소스 예측 | 기술 문서 검색, 스크립트 생성 |
| 대상 사용자 | 설계 초기 단계 엔지니어 | 기존 Ansys 제품 사용자 | 모든 Ansys 사용자 |
| 속도 향상 | 최대 80배 | 해석 정밀도 및 효율 개선 | 문제 해결 시간 단축 |
쉽게 비유하자면, SimAI는 답을 빠르게 예측하는 천재 친구, AI+는 내 장비를 강화하는 업그레이드 확장팩, AnsysGPT는 24시간 대기하는 과외 선생님입니다.
그렇다면 어떤 상황에서 어떤 제품을 선택해야 할까요? 설계 초기 단계에서 다양한 형상을 빠르게 탐색하고 싶다면 SimAI가 적합합니다. 정밀한 해석보다는 방향성을 잡는 데 집중할 수 있습니다. 이미 Ansys Fluent나 Mechanical을 사용 중이고 해석 정확도나 리소스 효율을 높이고 싶다면 AI+ 모듈을 검토해보세요.

기존 워크플로우를 유지하면서 성능을 개선할 수 있습니다. 제품 사용법이 익숙하지 않거나 기술 문의가 잦은 환경이라면 AnsysGPT가 도움이 됩니다. 매뉴얼 검색 시간을 줄이고 빠르게 답을 얻을 수 있습니다. 세 제품은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계입니다. 필요에 따라 함께 활용하면 엔지니어링 업무 전반의 효율을 높일 수 있습니다.
AI와 시뮬레이션의 결합이 가져올 변화
Ansys의 AI 솔루션 3종은 각각 다른 방식으로 엔지니어링 업무를 지원합니다. Ansys SimAI는 예측 속도를 혁신하고,Ansys AI+는 기존 도구의 정밀도와 효율을 강화하며, Ansys GPT는 기술 지원 접근성을 높입니다. 중요한 점은 AI가 기존 물리 기반 시뮬레이션을 대체하는 것이 아니라는 사실입니다.
AI는 고충실도의 물리 데이터를 학습하여 반복적인 검증 시간을 단축하고, 비전문가도 고급 해석 결과를 활용할 수 있게 만듭니다. 물리 해석 솔버는 ‘학습 데이터 생성기’이자 ‘검증 도구’로서 여전히 핵심 역할을 수행합니다.

시뮬레이션 해석에 소요되는 시간과 비용은 제품 개발 경쟁력에 직접적인 영향을 미칩니다. 4,500시간이 걸리던 작업을 50시간으로 줄일 수 있다면, 그만큼 더 많은 설계 대안을 검토할 수 있습니다.
Ansys AI 솔루션 도입을 고려하고 계시다면, 현재 업무 환경에서 가장 시간이 많이 소요되는 영역이 무엇인지 먼저 파악해보시기 바랍니다. 초기 설계 탐색이 병목이라면 Ansys SimAI를, 해석 정밀도 개선이 필요하다면 Ansys AI+를, 기술 지원 효율화가 목표라면 Ansys GPT를 우선 검토해보세요.
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*본 게시글은 AI 도구를 활용하여 생성한 이미지가 포함되어 있습니다.








