마쓰다(7261), GPT-6 Astra로 차체 앞부분 공력 설계 연구
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핵심 포인트
- 오픈AI와 마쓰다가 차체 앞부분의 형상을 모델링하고 공기 흐름을 시뮬레이션해 항력 저감 후보를 찾는 연구를 시작했다.
- 마쓰다(Mazda, 7261)가 오픈AI(OpenAI)와 GPT-6 Astra를 활용한 차량 설계 연구에 들어갔다.
- 차체 앞부분의 형상을 만들고 주변 공기 흐름을 시뮬레이션해 항력을 줄일 수 있는 설계 후보를 찾는 작업이다.
본문
오픈AI와 마쓰다가 차체 앞부분의 형상을 모델링하고 공기 흐름을 시뮬레이션해 항력 저감 후보를 찾는 연구를 시작했다. 마쓰다(Mazda, 7261)가 오픈AI(OpenAI)와 GPT-6 Astra를 활용한 차량 설계 연구에 들어갔다. 차체 앞부분의 형상을 만들고 주변 공기 흐름을 시뮬레이션해 항력을 줄일 수 있는 설계 후보를 찾는 작업이다. 오픈AI는 3일 공식 발표에서 자사 연구팀과 현장 배치 엔지니어링(Forward Deployed Engineering)팀이 마쓰다의 공력·충돌 안전 엔지니어와 협업한다고 밝혔다. 공력 설계에는 코덱스(Codex)에서 작동하는 GPT-6 Astra가 쓰인다. 마쓰다 엔지니어들은 각 형상 주변의 공기 흐름을 시뮬레이션하고, 항력 저감 가능성이 있는 설계안을 추린다. 이번 연구는 그 저항을 낮출 수 있는 차체 형상을 설계 후보로 좁히는 데 초점을 둔다.
공동 연구 범위에는 공기 흐름뿐 아니라 차체 구조의 거동을 살피는 시뮬레이션도 포함된다.
다만 발표에서 GPT-6 Astra의 활용 사례로 구체적으로 설명한 부분은 차체 앞부분의 공력 설계다. 공개된 내용은 설계 후보를 시뮬레이션으로 평가하는 연구 단계다. 오픈AI가 같은 발표에서 공개한 내부 평가 ‘BenchCAD 2.0’에서 GPT-6 Astra는 최고 추론 설정 기준 0.594점을 받았다. 공개된 평가 결과만으로 마쓰다 차량의 설계 성능을 판단할 수는 없다.