반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 중심으로 급격히 재편되고 있다. 단순한 보조 도구를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소이자 스스로 최적의 해답을 찾아내는 지능형 에이전트로 진화하는 모습이다. 

사미르 M. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 'MATLAB EXPO 2026 Korea' 기조연설에서 '임베디드 인텔리전스: 엔지니어링 설계에서 AI의 미래'를 주제로 이러한 변화의 흐름과 엔지니어가 갖춰야 할 필수 역량을 공유했다. 

산업 현장 파고든 AI… 16일 걸리던 작업 5분 만에 해결

프라부 이사는 AI가 이미 의료, 반도체, 에너지 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 내고 있음을 강조했다. 이식형 심장 모니터의 이상 감지나 태양광 시스템 성능 최적화 등이 대표적인 사례다. 

특히 AI가 설계 루프를 직접 제어하며 최적의 솔루션을 탐색하는 방식이 주목받고 있다. 대표적으로 TWT는 AI 축소 차수 모델을 적용해 과거 16일이 소요되던 자동차 서스펜션 최적화 작업을 단 5분으로 단축했다. 코카콜라는 고가의 물리 센서 대신 AI 가상 센서를 활용해 엣지 하드웨어에서 수압을 예측하는 데 성공했으며, 막스 플랑크 연구소는 강화학습 기반 AI 에이전트를 도입해 정교한 거울 정렬 작업을 자동화했다. 

생성형 AI 내재화… MATLAB·Simulink 코파일럿 시대

매스웍스는 이러한 기술적 흐름에 맞춰 자사 플랫폼에 생성형 AI 기능을 대폭 강화하고 있다. AI 모델의 과제 수행 능력이 기하급수적으로 향상됨에 따라 엔지니어링 전반의 업무를 보조하는 '코파일럿' 생태계를 구축 중이다. 

매스웍스는 R2025a 버전에서 선보인 MATLAB Copilot에 이어, 최신 R2026a 버전에서는 Simulink Copilot과 Polyspace Copilot을 잇달아 출시했다. 이를 통해 엔지니어들은 코드 설명과 생성은 물론, 복잡한 설계의 검증과 자동화 단계에서도 AI의 지원을 받을 수 있게 됐다. 

"문제 정의와 검증은 인간의 몫"… 목표 지향적 사고 강조

프라부 이사는 AI의 역할이 커지더라도 엔지니어링 설계의 근본 원칙은 변하지 않는다고 단언했다. AI가 아무리 많은 작업을 대신 수행하더라도, 결국 문제를 정의하고 최종 솔루션을 검증하는 주체는 인간이라는 설명이다. 

그는 향후 엔지니어의 핵심 역량으로 목표 지향적 사고를 꼽았다. 구현의 세부 사항에 매몰되기보다는 해결하고자 하는 문제의 목표와 제약 조건을 정교하게 설계하는 능력이 엔지니어 간의 역량을 가르는 결정적인 차이가 될 것이라고 전망했다.