BMW 그룹(BMW Group)과 미스트랄 AI(Mistral AI)가 충돌 시뮬레이션에서 AI 활용을 발전시키기 위해 협업한다. 목표는 복잡한 엔지니어링 작업의 품질, 정확도, 속도를 개선하는 것이다.
이 협업은 차량 개발과 BMW 그룹 밸류체인의 추가 영역 전반에 걸쳐 도메인 특화 AI를 확장하는 첫걸음이다.
BMW 그룹 CIO 겸 수석 부사장 프란츠 데커(Franz Decker) 박사는 “BMW 그룹에게 산업 데이터의 활용은 인공지능을 가치 창출로 전환하는 핵심 요소”라고 밝혔다. 이어 “우리의 엔지니어링 데이터셋을 미스트랄 AI의 모델 훈련 역량과 결합함으로써, 우리는 복잡한 개발 작업을 지원하는 특화 AI를 구축하고 있다”고 강조했다.
1페타바이트 충돌 데이터, 도메인 특화 AI가 필요한 이유
BMW 그룹의 충돌 시뮬레이션 규모와 복잡성은 도메인 특화 AI의 필요성을 뒷받침한다.
BMW는 매주 수천 건의 가상 충돌 시뮬레이션을 실행하며 방대한 양의 엔지니어링 데이터를 생성한다. 시간이 지나며 이는 1페타바이트가 넘는 충돌 시뮬레이션 데이터의 역사적 데이터셋으로 축적되었다.
이 데이터는 차량 구조와 소재 거동에 대한 매우 상세한 인사이트를 제공하며, 산업 AI 모델을 훈련하는 독특한 기반을 형성한다.
미스트랄 AI 최고매출책임자(CRO) 마조리 야니에비츠(Marjorie Janiewicz)는 “산업 AI가 AI의 새로운 프런티어가 되는 가운데, BMW 그룹과 협업하게 되어 자랑스럽다”고 밝혔다. 이어 “이 협업은 산업 특화 AI 모델이 충돌 시뮬레이션 같은 복잡한 엔지니어링 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 보여준다”고 강조했다.
라지 인더스트리 모델, 기술적 토대가 된다
이 접근을 확장하기 위해 BMW 그룹은 이른바 라지 인더스트리 모델(Large Industry Models, LIM)에 집중한다. 이는 차량 개발과 안전 테스트에서 나온 산업 특화 엔지니어링·시뮬레이션 데이터로 훈련된 AI 시스템이다.
범용 AI 시스템과 달리, LIM은 도메인 특화 지식을 AI 모델에 직접 내장한다. 이는 산업 데이터뿐 아니라 깊은 도메인 전문성, 그리고 AI 시스템이 BMW의 개발 프로세스에서 직접 학습하도록 하는 기술 환경을 요구한다.
이 파트너십은 데이터 기반 가치 창출의 다음 단계에서 산업 데이터의 중요성을 부각시키며, BMW 그룹의 AI·혁신 생태계를 강화한다.