조율은 아우라, 설계는 레오… 다쏘시스템 ‘AI 3남매’ 등판

1년 전 약속 현실로... 조율·실행·과학 등 영역별 특화 AI 전격 발표
설계부터 시뮬레이션까지 180초 해결 “녹화 아닌 실제 상황”
단순 자동화 넘어 설계 의도까지 파악, ‘서로게이트 모델링’

현실을 만드는 인공지능(AI) 삼남매가 등장했다. 다쏘시스템이 1년 전 예고했던 AI 버추얼 동반자들(Virtual Companions)다. 이들은 2일(현지시각) 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 ‘3D익스피리언스 월드 2026’ 제너럴 세션에서 공개됐다.

AI 3남매의 이름은 아우라(AURA), 레오(LEO), 마리(MARIE)다. 아우라는 프로젝트를 조율하고, 레오는 설계를 만들며, 마리는 과학적 근거를 제시한다. 각자 다른 전문 영역에서 엔지니어를 돕는 ‘AI 동료’다.

파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO)는 이날 제너럴 세션에서 “지난해 이 무대에서 버추얼 동반자에 대한 비전을 제시했다”며 “올해, 그들은 현실이 됐다”고 밝혔다.

다쏘시스템은 지난해 ‘3D익스피리언스 월드 2025’에서 솔리드웍스 출시 30주년을 맞아 엔지니어와 함께 사고하고 판단하는 AI 동료를 만들겠다는 비전을 발표한 바 있다. 1년 만에 그 약속이 구체적인 제품으로 구현된 것이다.

달로즈 CEO는 “AI를 엔지니어링 위에 얹는 것이 아니라, 엔지니어링 안에 AI를 넣는 것”이라며 “우리는 AI를 블랙박스도, 자동 조종 장치도 아닌 ‘동반자’로 정의한다”고 강조했다.

◇ 다쏘시스템의 실전형 AI 3남매 “각자 다른 관점으로 같은 문제 푼다”

달로즈 CEO는 세 컴패니언의 차이를 보여주기 위해 같은 질문을 던졌다. “이 전동포일(eFoil) 윙에는 어떤 소재를 써야 할까?”

첫째인 아우라는 가능한 옵션들을 탐색했다. 프로젝트 요구사항부터 전체 맥락까지 지식을 조율했다.

둘째인 레오는 이를 바탕으로 실제 구조를 만들고 시뮬레이션을 돌렸다. 기계, 구조, 운동, 시뮬레이션, 제조 등 엔지니어링 추론을 담당하는 ‘실행파’ 역할을 맡았다.

셋째인 마리는 탄소섬유 복합재가 적합하다는 과학적 근거를 제시했다. 소재, 화학, 조성, 규제 등 과학적 영역을 담당했다.

달로즈 CEO는 “(이 AI들은) 요구사항부터 프로젝트 전반까지 지식과 맥락을 조율한다”고 설명했다. 이어 “혁신은 서로 다른 관점이 부딪칠 때 탄생하다”며 “이것이 바로 버추얼 컴패니언이 작동하는 방식”이라고 밝혔다. 또 “우리는 AI를 엔지니어링 위에 얹는 것이 아니라, 엔지니어링 안에 넣는 것을 추구한다”며 AI를 자동차와 비유해 “블랙박스도, 자동 조종 장치도 아닌 ‘동반자’로 정의한다”고 강조했다.

◇ 반나절 업무를 3분 만에… 연설장에서 선보여진 시연

마니쉬 쿠마 다쏘시스템 솔리드웍스 CEO는 이날 세션에서 레오를 시연했다. 그는 “레오, 이 도면으로부터 스케치를 생성해 달라”는 프롬프트를 입력했다.

쿠마 CEO가 클립보드에 PDF 도면을 붙여넣고 엔터를 누르자, 레오가 작동하기 시작했다. 화면에 ‘드로잉 투 스케치(Drawing to Sketch)’ 기능이 나타났다.

기존 방식이라면 사용자가 PDF를 보며 하나하나 수작업으로 스케치를 다시 그려야 했다. 하지만 레오는 PDF를 분석해 자동으로 요소를 분리했다. 타이틀 블록은 제외하고, 아이소메트릭(등각) 뷰는 제거하며, 모든 치수는 실시간으로 인식했다. 90초 후 스케치가 완성됐다.

쿠마 CEO는 이후 “파트를 생성해 볼까?”라는 프롬프트를 입력했다. 그러자 레오는 생성된 스케치를 인식하고 3D 파트 생성 방법을 이해한 뒤, 미리보기를 생성했다. OK 버튼을 클릭하자 바로 3D 모델이 완성됐다.

그는 “지금 보는 모델은 단순히 보기 좋은 형상이 아니다”며 “과거 수많은 설계 사례를 학습한 AI가 설계 의도를 유지한 완전한 파라메트릭 모델로 생성한 결과”라고 설명했다.

이어 “이제 이 파트는 충분히 강할까?”라는 프롬프트를 입력했다. 그러자 선형 정적 유한요소 해석(FEA)을 실행했다. 또 90초 후 결과가 화면에 나타났다. 과거라면 적어도 반나절은 걸렸을 작업이 3분 만에 끝난 것이다.

그는 “이 데모는 녹화영상이 아닌 실제”라며 “우리는 이미 수많은 유사 파트를 실험계획법(DOE) 기반으로 설계하고 그 결과를 학습시킨 모델을 통해 새로운 설계에 물리적으로 정확한 해석 결과를 매핑하고 있다”고 밝혔다. 또 “이를 ‘서로게이트 모델링(Surrogate Modeling)’이라고 부른다”고 설명했다.