1000배 빠른 시뮬레이션이 디지털 트윈에 의미하는 것

약 1000년 전 MIT 연구원들은 물리학 모델링 속도를 XNUMX배까지 높이는 기술을 발견했습니다. 그들은 이를 Akselos라고 하는 새로운 회사로 분사했습니다. 이 회사는 기업이 기술을 다양한 종류의 디지털 쌍둥이 선박, 정제 및 풍력 발전을 개선하는 데 사용됩니다.

디지털 트윈은 수명 주기에 걸쳐 있고 실시간 데이터에서 업데이트되며 시뮬레이션, 기계 학습 및 추론을 사용하여 의사 결정을 돕는 객체 또는 시스템의 가상 표현입니다. 물리적 자산의 연결된 센서는 가상 모델에 매핑할 수 있는 데이터를 수집합니다.

특정 혁신은 대부분의 물리 시뮬레이션 유형을 뒷받침하는 유한 요소 분석(FEA) 알고리즘의 성능을 향상시킵니다. 지난 XNUMX년 동안 Akselos의 경험은 경영진이 다음의 의미를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 백만 배 개선 Nvidia가 하드웨어, 확장성 및 새로운 알고리즘의 개선 덕분에 현재 시연하고 있는 물리 시뮬레이션에서.

VentureBeat는 Akselos의 CEO인 Thomas Leurent를 만나 이러한 광범위한 개선이 업계 전체에 의미하는 바를 설명했습니다. 높은 수준에서 더 빠른 시뮬레이션을 통해 보다 효율적인 제품, 비용 절감, 성능 향상 및 더 나은 AI 알고리즘으로 이어지는 설계 절충안을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 실제적인 이점으로는 풍력 타워 무게의 XNUMX/XNUMX을 줄이고 유조선의 안전을 개선하는 것입니다.

디지털 트랜스포메이션에서 시뮬레이션의 역할

디지털 트윈은 기술보다 디자인 패턴에 가깝습니다. 기업은 데이터 파이프라인을 구축할 때와 마찬가지로 다양한 조각을 하나의 솔루션으로 조합합니다. 다양한 PLM, 건설 소프트웨어 및 산업별 공급업체는 물리적 시뮬레이션을 비롯한 광범위한 디지털 트윈 기능을 지원하기 위해 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 더 빠른 시뮬레이션 엔진을 통해 기업은 아이디어, 설계, 조달, 더 나은 제품을 설계하고 디지털 혁신을 주도하는 단계 전반에 걸쳐 시뮬레이션을 주입하는 새로운 방법을 모색할 수 있습니다.

Akselos는 다양한 유형의 물리적 자극의 중요한 구성 요소인 유한 요소 분석을 개선하도록 설계된 동급 최고의 시뮬레이션 플랫폼입니다. Akselos는 약 1000년 전에 핵심 알고리즘의 속도를 약 XNUMX배 높이는 방법을 알아냈습니다. 다른 모든 PLC 및 CAD 공급업체는 유사한 작업을 수행하는 방법을 모색하고 있습니다.

그러나 시뮬레이션은 더 큰 비즈니스 및 기술 프로세스의 일부일 뿐이므로 시뮬레이션에서 1000배의 속도 향상이 정확히 어떻게 비즈니스 가치로 변환됩니까? 다른 회사는 더 빠른 하드웨어, 더 나은 알고리즘 또는 둘 모두의 조합을 사용하여 시뮬레이션 인프라를 구축할 때 Akselos의 경험을 활용할 가능성이 높습니다. GPU는 이 연구가 시작되었을 때보다 이미 1000배 더 빠르며, 한계 알고리즘 개선과 결합될 때 회사는 다른 방식으로 이득을 보기 위해 시뮬레이션 주기를 창의적으로 "낭비"하는 방법을 찾을 것입니다.

Akselos 고객은 더 빠른 시뮬레이션을 비즈니스 가치로 전환하는 몇 가지 방법을 발견했습니다. 예를 들어, Shell oil은 수십억 달러 규모의 특수 유조선에 대한 보다 빠른 설계 프로세스를 발견하여 동시에 약점의 수를 줄였습니다. 다른 고객들은 풍력 터빈의 재료를 30% 줄였습니다.

다른 회사들도 공장, 자동차, 의료 기기 등과 같은 다른 물리적 사물에 대한 엔지니어링 및 배포 핸드오프에 더 빠른 시뮬레이션을 적용할 수 있는 방법을 재고하면서 비슷한 종류의 이득을 볼 가능성이 높습니다.

VentureBeat: 모델링 및 시뮬레이션 기술의 개선이 디지털 트윈의 사용을 개선할 수 있는 몇 가지 방법에 대해 전반적으로 어떻게 생각하십니까?

토마스 로랑: 산업 자산용 디지털 트윈은 처음부터 설계에 사용된 기계 엔지니어링 시뮬레이션 도구를 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 이 도구는 모두 유한 요소 분석(FEA)을 기반으로 합니다. 가장 엄격한 운영 표준은 정유소, 선박, 석유 굴착 장치 등과 같은 중요한 자산을 운영하기 위해 FEA에 의존하기도 합니다. 그러나 FEA는 운영 단계에서 디지털 트윈에 사용하기에는 너무 느립니다. 따라서 핵심 알고리즘을 향상하고 FEA가 거의 실시간, 매개변수 및 연결 가능 사용 사례를 지원할 수 있도록 하려면 한 세대에 한 번뿐인 업그레이드가 필요했습니다.

VentureBeat: 축소 기반 유한 요소 분석의 가장 큰 장점은 무엇입니까? 기존 모델링 기술보다 훨씬 빠른 속도는 무엇입니까?

루랑: FEA는 실제로 매우 오래되고 비효율적인 알고리즘입니다. 메쉬(예: 수백만 개의 삼각형 또는 사면체)를 사용하여 부품의 형상을 정의합니다. 괜찮아. 문제는 FEA가 메시의 각 노드에 자유도를 할당한다는 것인데, 이는 실제로는 완전히 과잉입니다. FEA는 비용이 많이 들고 실시간으로 수행할 수 없는 수백만 차원의 공간에서 문제를 해결합니다.

Akselos의 선구적인 기술인 RB-FEA는 이를 이해하고 다음을 찾습니다. AT Patera 교수 MIT에서는 '아래의 매니폴드(manifold under)'라고 부릅니다. 그것은 원래 FEA 공간보다 훨씬 작은 부분 공간이며 여전히 문제가 해당 부분 공간에서 작동하도록 보장할 만큼 충분히 큽니다.

우리는 이를 RB 공간이라고 부릅니다(RB 부분 공간은 과잉이지만 원래 FEA 공간보다 1,000배는 적음). 우리는 1,000배 더 효율적인 RB 부분 공간에서 문제를 해결한 다음 엔지니어에게 익숙하고 표준이 인식하는 FEA 공간으로 다시 투영할 모든 수학을 가지고 있습니다. 정말 투명한 엔지니어에게는 FEA에서 느렸던 RB-FEA 계산을 번개 같은 속도로 실행할 수 있습니다. 실제로 이 모든 것은 FEA가 기계 부품 수준에서 시뮬레이션을 실행하는 데 적합하지만 그 이상의 벽에 부딪힌다는 것을 의미합니다. RB-FEA는 하위 모델 없이도 시스템 수준에서 기계 부품 수준까지 전체 정확도 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 이는 크게 개선된 워크플로입니다.

VentureBeat: 시뮬레이션 제공업체는 2021년에 디지털 트윈을 위한 시뮬레이션 기술의 가장 큰 새로운 활용을 어디에서 보고 있습니까? 특히 어떤 산업과 제품 유형에서, 그리고 그 이유는 무엇입니까?

루랑: 가장 강력한 견인력을 발생시키는 두 가지 산업은 해상 풍력과 석유 및 가스입니다. IEA 95 net-zero 목표를 달성하기 위해 아직 건설되지 않은 용량의 2050% 이상으로 해상 풍력이 엄청나게 성장하고 있습니다. 해상 풍력 구조물의 설계와 운영 모두를 위험에서 제거할 수 있는 기술에 대한 상당한 수요가 있습니다. 디지털 트윈을 사용한 강력한 엔지니어링 시뮬레이션을 통해 개발자와 운영자는 안전한 환경에서 수천 개의 '가정' 시나리오를 분석할 수 있습니다.

설계에서 우리는 파트너인 Lamprell과의 고급 최적화를 통해 기반에서 최대 30%의 설비 투자를 절감할 수 있으며 더 많은 잠재력이 있음을 보여주었습니다. 운영에서 우리는 구조적 상태를 평방 cm 수준까지 분석할 수 있는 유일한 기술 제공업체입니다. 이 운영 디지털 트윈은 구조의 어느 부분을 얼마나 자주 검사해야 하는지에 대한 실행 가능한 인텔리전스를 제공하기 때문에 운영자에게 절대적인 혁신입니다.

에너지 전환은 대규모 석유 및 가스를 주요 투자 결정으로 재평가하고 기존 자산을 최대한 활용할 수 있는 방법을 찾는 방향으로 나아가고 있습니다. 이를 위해서는 운영 환경에서 구조적 디지털 트윈을 스테이킹해야 합니다. 고급 엔지니어링 시뮬레이션이 제공하는 매우 상세한 모델은 자산/장비 동작을 이해하고 수명을 연장하는 안전하고 효율적인 방법을 가능하게 합니다.

VentureBeat: 기존 모델링 및 시뮬레이션 접근 방식과 비교하여 상당한 이점을 본 사용 사례에는 어떤 것이 있습니까?

루랑: Shell의 FPSO(Floating Production Storage and Offloading) 유조선 분석을 위한 48개월 워크플로를 10시간 미만으로 압축하면서 정확도는 XNUMX배 향상시켰습니다.

사용 사례의 다른 예로는 드론이나 항공기의 비행 중 구조적 손상에 대한 자체 평가가 있습니다. 그리고 물론 해상풍. 이 기술은 해상 풍력 비용을 크게 줄이는 데 도움이 될 것입니다. 특히 한 번 잠금 해제되면 지구상에서 가장 큰 재생 가능 에너지원 중 하나를 구성하는 부유식 해상풍력.

VentureBeat: 이러한 종류의 이점이 실제로 어떻게 나타나는지 안내해 주시겠습니까? 예를 들어, 1000X 모델링 성능 향상이 풍력 터빈 플랫폼의 재료 양과 전체 비용을 줄이는 것과 같은 실용적인 이점으로 어떻게 변환됩니까?

루랑: RB-FEA는 Shell의 Bonga 부유식 생산, 저장 및 하역선과 같이 지구상에서 가장 크고 가장 복잡한 자산 중 일부를 낳았으며, 물리적(선체 피로와 같은 변수를 고려한) 기반의 디지털 트윈을 보유하고 있습니다. , 탱크 로딩, 파도) 및 표준과 호환됩니다. 이것은 Offshore Technology Conference 2021에서 최우수 논문상을 수상했습니다. 그리고 Akselos의 제품 라인은 7억 달러(연간)의 석유 환산 생산 보호를 지원합니다.

RB-FEA가 포함된 디지털 트윈은 FPSO의 검사 비용을 30% 절감하지만 더 중요한 것은 거대한 자산의 올바른 위치를 찾고 결함을 조기에 감지하여 주요 문제를 방지하는 것입니다. Bonga FPSO에서 향상된 정확도의 이점으로 인해 15,000개의 최상위 피로 위치가 가장 중요한 위치에서 230개의 진정한 피로 핫스팟으로 감소했습니다. 이는 이제 가장 중요한 곳에서 검사 및 유지보수 활동을 추진하기 위한 실행 가능한 정보를 갖게 되었기 때문에 운영자에게 엄청난 가치가 있습니다.

해상풍력의 이점은 그 이상은 아니더라도 동등한 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 설계 측면에서 우리는 Lamprell과 협력하여 해상 풍력 기초의 강철 양을 최대 30%까지 줄였습니다. 이는 재료 비용 절감을 통한 직접적인 이점일 뿐만 아니라 운송뿐만 아니라 기초를 조립하는 데 필요한 용접의 양을 고려할 때 매우 중요한 연쇄 효과도 있습니다.

최적화된 설계가 운영 내에서, 그리고 결정적으로 풍력 발전 단지에 적용되면 그 영향은 1000배의 속도 향상입니다. 이는 운영자가 유지보수를 실행할 시기와 다음 유지보수 기회가 얼마 남지 않은 경우 기초 실패를 피하기 위해 터빈의 작동 창을 조정하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.

기초와 터빈이 더 동적인 하중을 받는 부유식 해상 풍력의 경우 이점이 더욱 복잡해집니다. 이러한 유형의 이득은 부유풍의 추진 규모인 LCOE(Levelized Cost of Energy)를 낮추는 데 매우 중요합니다. 세계가 IEA 로드맵을 충족하려면 이러한 종류의 이익이 절대적으로 필요합니다.

VentureBeat: 특히 디지털 트윈 관련 워크플로 개선과 관련하여 가까운 장래에 RB-FEA 및 관련 접근 방식과 같은 더 나은 시뮬레이션 기술의 사용 및 기능이 어떻게 발전할 것으로 예상하십니까?

루랑: 자산의 구조적 무결성을 실시간으로 이해하는 것은 다음을 위한 게임 체인저입니다.

• 최적의 운영
• 자산의 수명 연장
• 운용중 설계(디지털 트윈에서 생성된 데이터를 기반으로 차세대 자산 설계)

오늘날 Akselos 디지털 트윈은 전 세계적으로 수십억 달러 가치의 자산에 배포됩니다. 이것은 복잡한(그리고 대부분의 경우 노후화) 레거시 석유 및 가스 자산을 떠다니는 바람의 최첨단 데모 프로토타입으로 가로지릅니다.

우리는 소프트웨어를 더욱 실시간으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 어떤 경우에는 물리 기반 디지털 트윈이 매초 새로운 데이터를 해석합니다. 또한 이러한 속도는 AI/ML을 물리 기반 시뮬레이션과 결합할 수 있게 해주며, 이는 엄청난 잠재력을 지닌 게임 체인저입니다. 이것이 2020년 AIAA 최우수 논문상을 다분야 설계 최적화로 수상한 이유입니다. 여기서 RB-FEA는 훨씬 풍부하고 저렴하며 정확한 데이터 세트를 제공합니다.

팀은 또한 점점 더 많은 물리학(예: 다중 물리학 및 비선형)을 캡처하기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 우리는 재료 업그레이드 또는 몇 주 안에 새로운 설계 아이디어를 기반으로 전체 풍력 터빈 시스템을 재설계할 수 있는 가능성을 포함하여 최적의 설계를 위한 RB-FEA의 매우 강력한 기능에 대해 작업하고 있습니다.

VentureBeat: 일반적인 업계 동향 덕분에 시뮬레이션 개선을 활용하는 방법을 모색할 수 있는 다른 회사에 대한 주요 정보는 무엇입니까? 

루랑: 아마도 가장 중요한 것은 가능한 것에 대한 상상력을 발휘하는 것입니다. 점점 더 센서화되고 로봇화되는 세상에서 시뮬레이션 기술은 경쟁 우위를 창출하는 점점 더 강력한 도구가 되고 있습니다. 예를 들어 터빈별로 풍력 발전소를 운영하고 최적화할 수 있습니다. 터빈에 있는 검사 드론과 센서의 데이터는 각 터빈의 상태를 평가하는 데 도움이 될 수 있으며 운영자는 전력 가격에 따라 각 터빈을 얼마나 열심히 가동해야 하는지에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 창출하는 수익보다 더 많은 '생활 소비').

다운스트림 석유 및 가스에서 우리는 고객이 중요한 경로에서 시간을 단축하고 가동 시간을 늘릴 수 있도록 거의 실시간으로 분석을 수행하고 있으며 시뮬레이션 기술이 없었다면 불가능했을 것입니다.

궁극적으로 자산 소유자라면 다양한 데이터 소스와 도구를 시뮬레이션 기술 더 나은 비즈니스 결과를 이끌어냅니다. 시뮬레이션 성능이 거의 실시간 작동 설정에서 사용하기에 충분히 강력하지 않았기 때문에 이것은 마음에 두지 않았지만 지금은 극적으로 변경되었습니다.

출처: https://venturebeat.com/2022/01/05/what-1000-x-faster-simulation-means-for-digital-twins/