매스웍스가 엣지 AI 파운데이션에 합류하며, 임베디드 시스템에서 인공지능을 설계하고 검증하는 개발 흐름을 강화한다. AI 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 장비에 올리기 전 시스템 단위로 성능을 점검하고 제한된 하드웨어 환경에 맞춰 배포하는 과정까지 연결하겠다는 취지다.

매스웍스는 4월 13일 자사가 엣지 디바이스용 에너지 효율적 AI 기술 확산을 추진하는 비영리 단체 엣지 AI 파운데이션에 합류했다고 발표했다. 이에 따라 매스웍스는 파운데이션의 글로벌 네트워크와 협력해 매트랩과 시뮬링크를 활용한 임베디드 AI 개발 환경을 지원할 계획이다.

이번 합류의 핵심은 엔지니어링 시스템에 AI를 넣는 전 과정을 하나의 작업 흐름으로 묶는 데 있다. 매스웍스는 AI 모델 학습과 통합, 시스템 수준 시뮬레이션, 최적화된 코드 생성, 임베디드 디바이스 배포까지 이어지는 구조를 제시했다. 배포 전 동작 검증, C·C++·CUDA·HDL 코드 생성, 자원 제약이 큰 장치를 위한 모델 압축 기능도 포함된다.

또한 매트랩과 시뮬링크는 파이토치, 텐서플로, ONNX, XGBoost 등 여러 AI 프레임워크와 연동되며, 전문적인 AI 개발 경험이 많지 않은 사용자도 모델 학습을 시도할 수 있도록 로우코드 기반 앱도 제공한다. 안전성과 신뢰성이 중요한 시스템을 위한 검증·확인 기능 역시 함께 지원한다는 설명이다.

적용 사례도 제시됐다. 자동차 분야에서는 배터리 충전 상태나 모터 온도를 추정하는 가상 센서를 개발해 마이크로컨트롤러에 배포할 수 있도록 하고, 항공우주 분야에서는 지연 시간과 안전 요구 조건이 엄격한 환경에 맞춰 FPGA 기반 이상 감지와 예지정비 알고리즘 개발을 지원한다. 산업 자동화에서는 시각 검사 기반 결함 감지 알고리즘을 개발해 임베디드 GPU에 배포하는 방식이 소개됐다.

엣지 AI는 클라우드가 아닌 현장 장비에서 데이터를 바로 처리해야 하는 만큼 연산 자원, 전력, 지연 시간 같은 제약을 함께 고려해야 한다. 매스웍스의 이번 합류는 AI 모델 성능뿐 아니라 실제 시스템 동작 검증과 하드웨어 배포 가능성까지 함께 다루려는 산업계의 흐름을 보여주는 사례로 해석된다. 엔지니어링 현장에서는 AI 개발과 시스템 검증의 간극을 줄이는 방향으로 관련 도구 경쟁이 이어질 것으로 보인다.