JAX 기반의 미분 가능한 전산 유체 역학(CFD) 프레임워크 AeroJAX

작성자가 직접 프로젝트의 설계 의도와 성능 수치를 공유하며 기술적인 가능성을 제시했다.

• 역설계 프로젝트 시 AeroJAX와 같은 미분 가능한 솔버를 사용하면 유동 결과에서 형상 파라미터로 직접 그래디언트를 전달할 수 있다.
• 솔버 내부에 뉴럴 오퍼레이터를 통합하여 물리 법칙을 준수하는 하이브리드 모델을 구축할 때 활용 가능하다.

Differentiable Programming

— 프로그램 전체의 연산 과정을 미분 가능한 형태로 구성하여 입력값에 대한 출력값의 기울기를 계산할 수 있게 하는 기법이다. 이를 통해 물리 시뮬레이터 자체를 신경망 학습 루프에 포함시켜 최적화나 역설계에 활용할 수 있다.

Navier-Stokes Equations

— 점성을 가진 유체의 운동을 설명하는 비선형 편미분 방정식이다. 유체 역학의 핵심 방정식으로, AI 모델이 물리 법칙을 준수하며 유동을 예측하거나 제어하기 위한 학습 데이터 생성 및 물리 기반 학습의 기초가 된다.

Lattice Boltzmann Method

— 유동 현상을 거시적인 방정식 대신 미시적인 입자의 충돌과 이동으로 모델링하는 수치 해석 기법이다. 병렬화가 용이하여 GPU 가속에 적합하며, 복잡한 경계 조건을 처리하는 데 강점이 있어 최근 ML 기반 유체 시뮬레이션에 자주 활용된다.

Inverse Design

— 원하는 성능 목표를 먼저 설정하고 이를 달성하기 위한 최적의 기하학적 형상이나 물성을 찾아내는 설계 방식이다. 미분 가능한 솔버를 사용하면 성능 오차의 그래디언트를 형상 파라미터까지 역전파하여 효율적인 최적화가 가능하다.