AI가 엔지니어링을 돕는 새로운 시대!

영상은 기존 챗봇 형태의 AI를 넘어, MATLAB 및 Simulink 환경에 통합되어 엔지니어링 작업을 지원하는 MATLAB Copilot을 소개한다. 이는 단순 코드 생성을 넘어 데이터 분석, 시뮬레이션, 시스템 설계 등 복잡한 엔지니어링 워크플로우 전반에 걸쳐 AI의 활용 가능성을 확장하고 있음을 강조한다. 특히, 반도체 불량 분석과 같은 구체적인 사례를 통해 AI가 어떻게 엔지니어의 생산성을 향상시킬 수 있는지 보여준다.

발표자는 자율주행 차량의 긴급 제동 시스템(AEB) 설계를 MATLAB Copilot으로 수행하는 과정을 시연한다. 센서 데이터 분석부터 디시전 로직(Decision Logic) 구현까지, AI가 시뮬레이크(Simulink) 환경 내에서 브레이크 제어 로직을 생성하고 테스트하는 데 도움을 준다. 이는 실제 차량 환경에서의 안전성 검증을 위한 시뮬레이션 과정에서 AI의 역할을 명확히 보여준다.

MATLAB Copilot이 Simulink와 원활하게 연동되는 비결로 MCP(Model Context Protocol)가 언급된다. 이는 AI가 모델의 맥락을 이해하고, 데이터 흐름, 로직, 시뮬레이션 결과 등을 파악하여 엔지니어링 작업에 효과적으로 기여할 수 있게 하는 표준 프로토콜이다. 이를 통해 AI는 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 엔지니어링 설계의 의사결정 과정에 깊숙이 관여할 수 있게 된다.

영상은 AI가 단순한 '도우미'를 넘어 실제 계산 엔진으로 활용될 수 있음을 시사한다. MATLAB Copilot은 데이터 분석, 최적화, 모델 피팅 등 다양한 엔지니어링 계산 작업을 수행하며, 이는 AI가 엔지니어링 문제 해결의 핵심 도구로 자리매김할 가능성을 보여준다. 이러한 변화는 개발 및 연구 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.

실제 사용자가 MATLAB Copilot을 설치하고 활용하는 과정을 상세히 안내한다. GitHub 연동을 통한 설치 방법과 함께, 인라인 프롬프트(Inline Prompt)를 사용하여 원하는 기능을 요청하는 방식이 소개된다. 사용자는 기존 코드 블록을 수정하거나 새로운 로직을 추가하는 등, AI의 제안을 바탕으로 엔지니어링 작업을 효율적으로 진행할 수 있다.