TL;DR
- 하드웨어 엔지니어링에서 복잡한 시스템을 코드로 명시하고 실행하는 방식은 AI 이전부터 유효했으며, 이제 인간과 에이전트가 함께 설계하고 현실에서 검증하는 작업 방식의 기반임.
- 원자로 엔지니어링 스타트업 Jimmy에서 중성자 수송, 열, 기계 팀이 같은 물리 시스템의 서로 다른 모델과 가정을 다루며 공유 치수를 일관되게 유지해야 했음.
- Python 기반
PyJimmy로 엔지니어링 시스템을 기술하고, GitHub에서 변경 사항을 검토하며 설계 자동 검사를 수행함. - AI 에이전트가 프로젝트 구조를 이해하고 모델을 수정해 계산과 결과 검토까지 수행하려면 설계 근거와 가정도 대화가 끝난 뒤까지 남아 있어야 함.
- 드론 프로젝트용 프레임워크
Forge는 Python 설계, 조사 근거를 보존하는 스터디, 형상·조립·제작 과정을 보여주는 대시보드로 구성되며, 실제 테스트가 설계의 작동 여부를 판정함.
엔지니어링을 코드로 표현하기
- AI가 등장하기 전부터 코드가 복잡성을 표현하는 가장 순수한 방식이며, 현재도 그 역할을 함.
- 엔지니어링 시스템에는 구성 요소, 관계, 제약 조건, 물리적 동작이 포함되며, 코드는 이를 기술하고 결합하고 계산을 실행하며 변화 과정을 추적하게 함.
- 따라서 엔지니어링이 코드 안에서 이루어져야 한다는 관점임.
Jimmy에서의 엔지니어링 시스템 모델링
- 소프트웨어 책임자로 일한 Jimmy는 원자력 엔지니어링 스타트업으로, 중성자 수송, 열, 기계를 담당하는 여러 팀이 같은 물리 시스템을 모델링했음.
- 모델마다 가정은 달랐지만, 서로 공유하는 치수는 일관되게 유지해야 했음.
- Python으로 엔지니어링 시스템을 기술하는
PyJimmy를 구축하고, GitHub에서 변경 사항을 검토하며 설계 관련 검사를 자동화함. - 모델과 CAD 사이의 일관성은 더 개선해야 했지만, 엔지니어링을 명시적으로 기술하고 버전 관리하며 실행 가능하게 만드는 방향은 분명했음.
AI 에이전트와 드론 프로젝트
- AI는 이 방향의 설득력을 더 높임.
- 코딩 에이전트는 프로젝트를 읽고 구조를 파악해 모델을 변경하고, 계산을 실행한 뒤 결과를 살펴볼 수 있음. 인간과 같은 엔지니어링 기술을 바탕으로 작업할 수 있음.
- 추론의 근거도 설계에 남아 있어야 함. 특정 부품을 선택한 이유, 계산에 사용된 가정, 이전에 시도한 방법을 기록해야 함.
- 작업 결과는 그 결과를 만든 대화가 끝난 뒤에도 유지되어야 함.
- 현재 AI 에이전트와 함께 드론을 만드는 개인 프로젝트에 이 접근 방식을 적용 중임. 방 안에서 드론을 날리고 수리하며, 장기적으로 자율 비행을 구현하는 것이 목표임.
- 작은 규모에서도 기계 구조, 전력, 전자 장치, 제어는 긴밀히 연결됨. 한 부품을 바꾸면 다른 여러 요소도 다시 검토해야 함.
- 예를 들어 나중에 기내 연산을 수행하려는 목적에서 Raspberry Pi 5를 선택하고자 함. 이 선택은 무게, 전력, 냉각, 장착 방식에 영향을 미침.
- Raspberry Pi 5를 선택한 이유를 설계에 붙여 두어야 다음 에이전트가 달성하려는 목표를 이해할 수 있음.
Forge의 작업 방식
- 프로젝트 논의에는 Codex 또는 Claude Code를 사용함. 에이전트는 선택지를 조사하고 계산을 작성하며 형상을 생성하고, 최종적으로 유지할 항목은 직접 검토해 결정함.
- 프레임워크 이름은
Forge임. - 현재 설계는 Python으로 관리함.
- 스터디는 조사 과정과 그 근거를 보존함.
- 대시보드는 형상을 살펴보고 조립 구조를 이해하며 실제 제작 과정을 추적하게 함.
실제 테스트와 하드웨어 엔지니어링의 방향
- 설계가 작동하는지는 실제 테스트로 판정함. 코드는 가정과 예측을 더 쉽게 살펴보게 하지만, 실제로 측정하고 조립하고 테스트하는 작업은 여전히 필요함.
- 지향하는 하드웨어 엔지니어링 작업 방식은 시스템을 기술하고 관계를 실행 가능하게 만들며, 인간과 에이전트가 함께 작업하고 결과를 현실과 대조하는 방식임.
- 유용한 점을 알아내기 위해 실제 프로젝트를 기반으로 이 방식을 구축 중임.
- 드론 프로젝트를 여기서 살펴볼 수 있음.
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