On the use of Artificial Neural Networks in Topology Optimisation
📝 Abstract
The question of how methods from the field of artificial intelligence can help improve the conventional frameworks for topology optimisation has received increasing attention over the last few years. Motivated by the capabilities of neural networks in image analysis, different model-variations aimed at obtaining iteration-free topology optimisation have been proposed with varying success. Other works focused on speed-up through replacing expensive optimisers and state solvers, or reducing the design-space have been attempted, but have not yet received the same attention. The portfolio of articles presenting different applications has as such become extensive, but few real breakthroughs have yet been celebrated. An overall trend in the literature is the strong faith in the “magic” of artificial intelligence and thus misunderstandings about the capabilities of such methods. The aim of this article is therefore to present a critical review of the current state of research in this field. To this end, an overview of the different model-applications is presented, and efforts are made to identify reasons for the overall lack of convincing success. A thorough analysis identifies and differentiates between problematic and promising aspects of existing models. The resulting findings are used to detail recommendations believed to encourage avenues of potential scientific progress for further research within the field.
💡 Analysis
The question of how methods from the field of artificial intelligence can help improve the conventional frameworks for topology optimisation has received increasing attention over the last few years. Motivated by the capabilities of neural networks in image analysis, different model-variations aimed at obtaining iteration-free topology optimisation have been proposed with varying success. Other works focused on speed-up through replacing expensive optimisers and state solvers, or reducing the design-space have been attempted, but have not yet received the same attention. The portfolio of articles presenting different applications has as such become extensive, but few real breakthroughs have yet been celebrated. An overall trend in the literature is the strong faith in the “magic” of artificial intelligence and thus misunderstandings about the capabilities of such methods. The aim of this article is therefore to present a critical review of the current state of research in this field. To this end, an overview of the different model-applications is presented, and efforts are made to identify reasons for the overall lack of convincing success. A thorough analysis identifies and differentiates between problematic and promising aspects of existing models. The resulting findings are used to detail recommendations believed to encourage avenues of potential scientific progress for further research within the field.
📄 Content
인공지능 분야의 다양한 기법이 전통적인 토폴로지 최적화 프레임워크를 어떻게 개선할 수 있는가에 대한 질문은 최근 몇 년 사이에 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 특히 신경망이 이미지 분석에서 보여준 뛰어난 능력에 영감을 받아, 반복 과정을 전혀 필요로 하지 않는 토폴로지 최적화를 목표로 하는 여러 모델 변형들이 제안되었으며, 그 성공 정도는 제각각이었다. 일부 연구는 고비용의 최적화 알고리즘이나 상태 방정식 해석기를 대체함으로써 계산 속도를 크게 향상시키는 방안을 모색했으며, 또 다른 연구들은 설계 공간 자체를 축소함으로써 효율성을 높이려는 시도를 진행했다. 그러나 이러한 접근법들은 아직까지 앞서 언급된 반복‑없는 최적화 모델만큼의 주목을 받지는 못하고 있다.
다양한 응용 사례를 다룬 논문들의 포트폴리오는 점차 확대되어 왔지만, 아직까지 실질적인 돌파구라 할 만한 성과는 드물다. 문헌 전반에 흐르는 경향 중 하나는 인공지능이 마치 마법과도 같은 ‘마법’이라고 믿는 강한 신념이다. 이러한 신념은 종종 인공지능 기법이 실제로 달성할 수 있는 한계와 가능성을 오해하게 만든다. 따라서 본 논문은 이 분야의 현재 연구 현황을 비판적으로 검토하고, 기존 연구가 왜 설득력 있는 성공을 거두지 못했는지에 대한 근본적인 원인을 탐색하는 것을 목표로 한다.
이를 위해 먼저 기존에 제안된 다양한 모델‑응용 사례들을 체계적으로 정리하고, 각 모델이 어떤 방식으로 토폴로지 최적화 문제에 적용되었는지를 상세히 소개한다. 그런 다음, 각 접근법이 직면한 문제점과 동시에 보여준 잠재적 장점을 구분하여 분석한다. 예를 들어, 신경망 기반의 직접 설계 생성 모델은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다는 점에서 한계가 드러났으며, 반면 물리‑인formed 뉴럴 네트워크(Physics‑Informed Neural Networks, PINN)와 같은 방법은 물리 법칙을 직접 내재화함으로써 해석 정확도를 일정 수준 유지할 수 있다는 장점을 보였다. 또한, 최적화 과정에서 비용이 많이 드는 유한 요소 해석을 대체하려는 시도는 계산 시간 단축에 기여했지만, 해석 정확도와 수렴성 측면에서 기존 방법에 비해 아직 충분히 검증되지 않은 경우가 많았다.
다음으로, 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 연구가 나아가야 할 방향에 대한 구체적인 권고안을 제시한다. 첫째, 데이터‑주도형 접근법을 사용할 경우, 고품질의 라벨링된 데이터셋을 구축하고, 데이터 다양성을 확보하는 것이 필수적이다. 둘째, 물리‑기반 제약을 신경망 구조에 통합함으로써 모델이 물리적 일관성을 유지하도록 설계해야 한다. 셋째, 하이브리드 방식—예를 들어, 전통적인 최적화 알고리즘과 딥러닝 기반 예측 모델을 결합하는 방식—을 도입하면 각 방법의 장점을 상호 보완할 수 있다. 넷째, 설계 공간을 효과적으로 축소하기 위해 차원 축소 기법(예: 변분 오토인코더, 주성분 분석 등)을 활용하고, 이를 토폴로지 최적화와 연계하는 연구가 필요하다. 마지막으로, 실험적 검증과 산업 현장 적용 사례를 확대함으로써 이론적 성과가 실제 엔지니어링 문제에 얼마나 유용한지를 평가해야 한다.
요약하면, 인공지능을 활용한 토폴로지 최적화 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 현재까지는 ‘마법’이라는 과장된 기대보다는 실제적인 한계와 가능성을 명확히 인식하는 것이 중요하다. 본 논문은 기존 연구들을 비판적으로 재조명함으로써, 향후 과학적 진보를 촉진할 수 있는 구체적인 연구 로드맵을 제시한다. 이러한 로드맵이 학계와 산업계 모두에서 실질적인 혁신을 이끌어내는 기반이 되기를 기대한다.