"모든 부서에서 인공지능을 활용하는 것!"... 이것은 아우디(Audi)가 데이터 중심 기업으로 거듭나기 위한 새로운 목표다.

현재, 아우디는 디자이너들에게 새로운 영감의 원천을 열어주는 인공지능을 사용하고 있으며, 독일 잉골슈타트(Ingolstadt) 아우디 본사의 디자인 스튜디오에서 새로운 휠을 만드는 디자이너들도 마찬가지다.

이 인공지능은 아우디의 IT 부서와 아우디 디자인팀이 자체적으로 개발한 인공지능 강화학습(RL) 플랫폼 '펠간(FelGAN)'이다.

'FelGAN'은 독일어 'Felge(rim)'과 'GAN(Generative Adversarial Networks, 적대적 생성 신경망)'의 약어다. 일반적으로 GAN은 두개의 모델로, 하나는 생성기·생성자(G, Generator) 이며, 또 하나는 판별기·판별자(D, Discriminator)로 두 모델은 서로 경쟁하면서 서로에게 영향을 미치면서 고도화된다.

아우디의 FelGAN 작동 방식은 두 알고리즘 중 하나인 '생성기'는 특정 모티프의 차량 바퀴 이미지를 만든다. 경쟁자인 '판별기'는 생성기의 이미지와 함께 실제 바퀴 사진으로 구성된 이미지 선택하고 각 이미지가 생성자의 생성인지 실제 사진인지를 식별한다. 이 과정은 훈련이 완료될 때까지 계속해서 반복된다.

특히, 아우디는 이 두 알고리즘 모두 실수로부터 학습하고 지속적으로 개선하도록 설계되었다. 충분히 실행한 후 생성기의 생성물은 너무나 사실적이어서 사람의 눈으로도 실제 사진과 구분할 수 없거나 아주 어렵게 구분할 수 있다고 한다.

또한 파이썬(python)의 라이브러리 스트림릿(Streamlit)을 기반으로 하는 직관적인 사용자 인터페이스는 아우디 디자인 팀과 IT 팀 간에 짧은 개발 주기와 빠른 피드백을 생성한다. 또, 별도의 하드웨어에 의존할 필요가 없도록 많은 처리 능력이 필요한 AI 애플리케이션의 모든 구성 요소는 클라우드에서 실행된다.

FelGAN의 또 다른 이점은 소프트웨어가 AI가 만드는 각 디자인에 수학적 값을 할당한다는 것이다. 개발자가 DNA라고 부르는 이러한 값은 디자인을 재현하는 데 언제든지 사용할 수 있다. 하지만 그게 다는 아니다. 아우디 디자이너는 자신의 디자인과 이미지를 프로그램에 입력하여 가상 실험에 추가할 수도 있다. 이는 디자이너가 제공하는 이미지에 적합한 DNA 값을 결정하는 특수 알고리즘을 기반으로 한다.

FelGAN은 다수의 사실적인 디자인 자체를 신속하게 제안하거나, 기존 디자인을 원하는 것으로 재결합하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 아우디의 림 디자인 팀을 위한 일종의 아이디어 허브 역할로 새로운 버전과 변형을 교환할 수 있다. 이 도구를 사용하면 설계자는 모양, 색상, 표면 구조 및 기타 매개변수를 실시간으로 쉽게 확인할 수 있다.

디자이너는 FelGAN의 창작물에서 개별 요소만 사용하여 조화로운 전체 디자인으로 다듬는다. 여기서 작업 도구의 숙달 외에도 창의적인 안목과 전문적인 경험이 결정적인 역할을 한다. 마지막으로 아우디의 가공 전문가들은 밀링 머신을 사용하여 플라스틱 또는 알루미늄으로 휠의 프로토타입을 제작하여 가상 디자인을 현실로 만드는 것이다.

아우디의 인공지능 머신러닝 및 데이터 과학 총괄 책임자인 토마스 크니스펠(Thomas Knispel)은 "Audi는 데이터 기반 기업이 되겠다는 목표로 우리는 더 많은 부서에서 AI를 사용할 것이며, 우리 팀은 항상 새로운 기술을 찾고 있습니다”라고 말했다.

이어 그는 "FelGAN의 기술은 Audi의 다른 부서의 설계자에게 영감의 원천이 될 수 있는 포괄적인 AI 설계 플랫폼으로 확장될 수 있을 것입니다"며, "아울러 이번 FelGAN이 생성한 휠과 또 다른 AI 애플리케이션들이 탄소 중립 등에 어떠한 영향을 미치는지 평가하는 AI 평가시스템을 현재 개발 중이며, 아우디가 디지털 데이터 기반 회사가 되기 위한 다양한 시도를 계속 이어갈 것입니다"라고 덧붙였다. (아래는 아우디, 강화학습 플랫폼 'FelGAN'으로 휠 디자인 영상)