구조공학과 AI 사이에서 양쪽에서 듣는 말
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구조공학과 AI, 두 분야 사이에서 연구를 하다 보면 양쪽에서 비슷한 질문을 받는다. 재밌는 건, 양쪽의 관점이 꽤 다르다는 거다.
구조공학 쪽에서 듣는 말
“그거 결국 블랙박스 아니야?”
구조공학은 전통적으로 수식과 역학에 기반한 분야다. 모든 것을 물리적으로 설명할 수 있어야 한다는 문화가 강하다. 그래서 딥러닝 모델이 정확하게 예측해도, “왜 그런 결과가 나왔는지 설명할 수 있냐”는 질문이 항상 따라온다.
틀린 말은 아니다. 실제로 설명 가능성은 이 분야에서 AI를 적용할 때 가장 큰 과제 중 하나다.
AI 쪽에서 듣는 말
“데이터가 그것밖에 없어?”
AI 연구에서는 대규모 데이터셋이 기본이다. ImageNet이 수백만 장, NLP는 수십억 토큰. 그런데 구조공학 실험 데이터는 수백 개만 있어도 많은 편이다. 실험 하나 하는 데 시간과 비용이 많이 들기 때문이다.
“그 정도 데이터로 뭘 할 수 있어?”라는 반응을 받으면, 적은 데이터로도 의미 있는 결과를 만들어야 하는 이 분야의 현실을 설명해야 한다.
그 사이에서
솔직히 양쪽 다 맞는 말이다. 구조공학의 물리적 직관도 중요하고, AI의 데이터 기반 접근도 중요하다. 둘을 잘 결합하는 게 이상적이지만, 쉽지는 않다.
가끔은 어느 쪽에도 완전히 속하지 못하는 느낌이 들 때도 있다. 하지만 다르게 생각하면, 양쪽의 언어를 모두 이해할 수 있다는 게 강점일 수도 있다.
두 분야 사이에 서 있는 건 외롭기도 하지만, 재밌기도 하다.