[디지털경제뉴스 박시현 기자] 오토데스크가 연례 행사 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2023’에서 AEC(건축·엔지니어링·건설) 산업을 혁신하는 AI 기술과 데이터 모델 API를 발표했다.
오토데스크가 선보인 AI와 데이터 모델 API는 각 단계별로 복잡하게 뒤엉켜 데이터 연결성 및 가시성 확보가 어려운 프로젝트를 효율적으로 만드는 솔루션이다. 오토데스크가 도입한 AI 기술은 작업자가 생산적으로 결과물을 창출할 수 있도록 도우며, 데이터 모델 API는 프로젝트 데이터를 정제하고 가공함으로써 AI 기술을 고도화할 수 있도록 지원한다. 오토데스크는 AI와 데이터 모델 API가 결합된 ‘디자인&메이크’ 플랫폼을 통해 AEC 고객의 신속한 의사 결정을 지원할 방침이다.
오토데스크는 10여 년 전부터 AEC 산업용 솔루션에 적용할 수 있는 다양한 AI 기능을 개발해왔다. 이를 통해 프로세스를 자동화하고 데이터를 분석할 뿐만 아니라 문제 해결에 대한 접근 방식을 확장한다. 또한 창의성을 떨어뜨리는 반복 업무를 자동화해 결과물에 초점을 맞춘 설계 작업에 집중할 수 있도록 지원한다.
오토데스크는 AU 2023에서 배수 시스템을 설계하고 하수를 관리하는 고객의 업무 효율성을 높이기 위해 AI 및 머신러닝을 통합한 새로운 기능을 공개했다. 이 기술을 적용하면 인포드레이니지의 머신러닝 델류지 툴을 통해 모든 건축 프로젝트에 기본적으로 포함되는 배수 시스템을 보다 신속하고 정확하게 설계할 수 있다.
하수 관리 자산 점검을 위해 인포360 에셋에 베이퍼의 AI 이미지 기술을 통합할 수 있도록 추진 중이다. 베이퍼의 기술을 통해 하수관에서 문제가 있는 부분을 자동 추적, 하수관을 검사하는 데 소요하는 시간과 비용을 절감한다.
오토데스크는 또한 고객의 워크플로우에 생산성 및 효율성을 높여줄 AI 기반의 AEC 산업용 솔루션을 발표했다
오토데스크 포마의 소음 분석 및 풍량 분석 기능은 소음 및 바람의 상태를 예측해 건물이 주변 환경에 의해 어떤 영향을 받을지 예측한다. 운영 에너지 분석 기능을 통해 건물 디자인, 창과 벽의 비율, 지붕과 벽 시공 유형과 같은 요소를 변경할 시 건물의 에너지 사용에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있다.
오토캐드의 마크업 어시스트는 머신러닝을 사용해 기존 도면의 텍스트를 자동으로 업데이트하고 도형을 오토캐드 객체로 변환하며 마크업 명령을 실행한다. 또한 스마트 블록 교체 기능은 블록을 교체할 때 머신러닝 기반의 제안을 통해 필요한 블록을 빠르게 찾도록 돕는다.
컨스트럭션 IQ는 작업 현장에서 근무하는 건설 팀의 안전성과 생산성을 높이기 위해 문제점, 관측 사항, 체크리스트 및 하청 업무 배정 등을 분석해 다양한 위험 요소를 식별하도록 돕는다.
오토스펙스는 머신러닝을 사용해 PDF 유형의 스펙 북에서 몇 분 내에 제출 로그를 생성한다. 오토스펙스의 제안된 제출물 기능은 AI를 활용해 손실이 큰 오류가 발생하기 전에 누락된 제출 항목을 식별한다.
새로운 데이터 모델 API는 현재 레빗에서 공개 베타 버전으로 사용 가능하며, 향후 고객이 시빌 3D 및 기타 토목건축 설계 응용 프로그램에서도 이용할 수 있도록 업데이트할 예정이다. 세분화되고 개방적이며 접근 가능한 데이터에 접근한 고객은 ▲적시에 올바른 사람에게 구조화된 최신 데이터를 전달하고 ▲BIM 전문가 및 비전문가 모두에게 직관적인 경험을 제공하고 ▲프로젝트 단계 및 모든 산업에 걸쳐 다양한 요구를 충족할 수 있도록 사용자 정의가 가능한 워크플로우를 활성화할 수 있다.
한편 오토데스크는 고객이 더욱 신중하게 의사결정을 내릴 수 있도록 오토데스크 컨스트럭션 클라우드의 새로운 기능을 출시했다.
