Vinci, 제조 규모의 열-기계 워페이지 시뮬레이션 출시

제조 규모로 확장된 워페이지 예측, Vinci의 새 물리 역량

Vinci가 물리 AI 파운데이션 모델을 기반으로, 하드웨어 설계가 실제 열 환경에서 어떻게 휘고(워페이지), 비틀리고, 변형되는지를 예측하는 두 번째 핵심 역량을 공개했다. 이 열-기계 시뮬레이션은 생산 등급 열 해석 플랫폼을 확장해 수동 설정 없이 전체 해상도 설계로부터 응력과 워페이지를 결정론적으로 산출한다.

핵심 기능과 차별점

파운데이션 모델 기반의 결정적 예측

Vinci의 단일 사전학습 물리 모델은 방화벽 뒤에서 안전하게 실행되며, 고객 튜닝이나 워크플로 변경 없이 일관된 1원리 기반 결과를 제공한다. 회사는 전통적 수치해석 솔버를 대체하기보다 ‘물리 인텔리전스 레이어’로 동작해 물리 법칙과 구조를 직접 추론하고, 솔버급 방법을 외부 검증으로 활용한다. Hardik Kabaria CEO는 “엔지니어링 팀이 원하는 것은 검증·재현·서명이 가능한 물리 지능이며, 우리는 이를 항상 켜진 설계 기본기로 만든다”고 말했다. 이 접근은 열-기계 시뮬레이션의 신뢰성과 재현성을 생산 환경 수준으로 끌어올린다.

전체 해상도 설계에서 자동 분석

대표 벤치마크에서 시스템은 약 1GB 규모의 전체 해상도 레이아웃을 자동 수집해 모델 준비, 메시 생성, 1원리 수렴까지 전 과정을 약 30분 만에 완료했다. 100 × 100 cm 보드의 약 20 µm급 미세 패턴과, 100 × 100 mm 첨단 패키지의 마이크론·서브마이크론급 기판 설계까지 처리하며 안정적이고 반복 가능한 결과를 산출했다. 수동 개입 없이 생산 등급 품질을 유지하는 이 자동화는 열-기계 시뮬레이션의 실무 적용 허들을 크게 낮춘다.

물리 검증의 병목 해소

산업 전반에서 AI는 디지털 작업 보조를 넘어 재료, 열, 응력, 신뢰성, 제조 제약 등 물리 세계를 추론하는 지능으로 진화하고 있다. 복잡도가 높고 다중 스케일로 긴밀히 결합된 현대 하드웨어에서는, 실제 형상과 국부 물성의 상호작용을 보존한 채 시스템 수준의 응력·변형을 평가해야 한다. Vinci는 전체 해상도 형상 위에서 물성 거동을 계산하고, 국부 응력을 전역 워페이지로 연결하는 단일·반복 가능한 흐름을 제공해 개발 초기 단계에서 위험을 식별·축소할 수 있게 한다.

성능과 정확도 벤치마크

제조 해상도 모델에서의 처리 성과

Vinci는 실생산 형상과 극단적 모델 크기를 완전 자동으로 처리하며, 전통적 시뮬레이션 워크플로로는 달성하기 어려운 규모에서 솔버급 정확도와 결정성을 입증했다. 전체 워크플로를 무인으로 완료하는 열-기계 시뮬레이션은 생산 라인 의사결정에 적합한 안정·재현 결과를 지속적으로 제공한다.

검증과 재현성

검증된 물리와 AI 기반 물리 추론 엔진을 결합한 파운데이션 모델은 완전 자동 메시로 최대 1000배 빠른 속도를 보이며, 환각 없이 즉시 검증 가능한 결과를 낸다. 사전학습 모델은 고객의 기밀 데이터로 재학습할 필요가 없고, 방화벽 뒤에서 안전하게 구동된다. 10여 개 반도체 기업의 독립 벤치마크에서 기존 FEA 솔버 및 실험 데이터와 일치하거나 더 높은 정확도를 보이면서도 처리 시간은 대폭 단축됐다.

보안과 배포

열-기계 시뮬레이션 역량은 모든 고객이 공유하는 단일 사전학습 물리 파운데이션 모델로 즉시 사용 가능하며, 별도 파인튜닝·커스텀 모델·현장 상주 엔지니어링이 필요 없다. 시스템은 전량 방화벽 내부에서 운영되어 고객 IP를 보호하고, 자동화와 서명을 위한 생산용 품질을 기본 제공한다.

실제 적용 예시

반도체 패키징 워페이지 예측

실제 패키지 구조의 레이아웃, 적층, 인터페이스 특성을 그대로 반영해 국부 물성 거동과 형상 효과를 해석하고, 이를 전역 워페이지로 결정론적으로 연결한다. 개발 초기 단계에서 패키지 변형과 신뢰성 리스크를 정량화해 설계 변경 여지가 클 때 안전하게 최적화할 수 있다. 이러한 흐름은 열-기계 시뮬레이션의 가치—재현성, 추적성, 자동화—를 그대로 생산 환경에 이식한다.

대형 보드 열변형 평가

100 × 100 cm급 대형 보드의 미세 패턴을 보존한 채 실제 운전 조건에서의 열 기인 변형을 평가하여 제조 공차와 신뢰성 요건을 충족하도록 돕는다. 팀은 연속적으로 설계를 비교·검증하며, 국부 응력 완화를 통해 전역 워페이지를 줄이는 방안을 신속히 탐색할 수 있다.

회사 소개 및 문의

Vinci는 제조 해상도의 완전 충실도 하드웨어에 대해 결정론적·솔버급 추론을 제공하는 물리 파운데이션 모델을 구축하고 있다. 엔지니어는 수동 설정·메시 생성·사례별 튜닝 없이 설계를 상시 탐색·검증·비교할 수 있으며, 단일 사전학습 모델이 다양한 형상과 재료 전반에 범용적으로 일반화한다. 자세한 내용은 getvinci.ai에서 확인할 수 있으며, 보도자료 원문은 Business Wire에서 볼 수 있다. 문의: vinci@bigvalley.co