고체역학 분야의 핵심 수치 해석 방법인 유한요소해석(FEA, Finite Element Analysis)을 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 프레임워크로 자동화한 연구 결과가 arXiv에 발표됐다. 연구팀이 제안한 AbaqusAgent는 산업에서 가장 널리 쓰이는 FEA 소프트웨어 패키지 중 하나인 Abaqus를 대상으로, 사용자의 자연어 지시를 실행 가능한 유한요소해석 시뮬레이션과 결과 시각화로 변환하는 시스템이다.
AbaqusAgent는 6개의 전문 에이전트로 구성된다. 사용자 요청을 해석하는 인터프리터(Interpreter), 해석 구조를 설계하는 아키텍트(Architect), FEA 입력 파일을 작성하는 입력 작성기(Input Writer), 시뮬레이션을 실행하는 러너(Runner), 결과를 검토하는 리뷰어(Reviewer), 그리고 결과를 시각화하는 비주얼라이저(Visualizer)가 각각의 역할을 담당한다. 이 6개 에이전트는 표준 FEA 워크플로의 전처리부터 후처리까지 전 단계를 포괄하도록 설계됐다. 연구팀은 50개의 고체역학 문제를 통해 시스템을 검증했으며, 전체 성공률 86%를 달성했다.
FEA는 설계 및 구조 해석에 필수적인 도구이지만, 경계 조건·하중 케이스·해석 변수 등 핵심 설정을 잘못 정의하면 실제와 다른 결과가 나올 위험이 높고, 숙련된 전문가가 올바른 설정을 판단하기까지 수년의 경험이 요구된다. AbaqusAgent는 이러한 진입 장벽을 낮추고 전문 인력 없이도 다양한 고체역학 문제를 신속하게 시뮬레이션할 수 있는 경로를 제시한다. 연구팀은 시뮬레이션 효율 개선과 교육 접근성 향상 외에, AI 기반 최적화 및 소재 특성 규명 워크플로와의 통합 가능성도 제시했다. 코드는 오픈소스로 공개됐다.
LLM이 공학 시뮬레이션 도구와 연계돼 전문가 수준의 판단을 보조하는 흐름은 제조·항공우주·자동차 등 구조 해석이 중요한 산업 전반으로 확산될 전망이다. 한국의 중소 제조업체들도 FEA 전문 인력 부족 문제를 안고 있어, 이 같은 AI 에이전트 기반 접근법이 실용적 대안이 될 수 있다는 기대감이 나온다.
