물리 인공지능의 종결자는 기계공학
전기전자공학과 AI 반도체가 세상을 지배하는 듯이 굴지만 결국은 "물리" 인공지능의 종결자는 기계공학입니다.
https://youtu.be/O8txvk5m6VM?si=93CFIpKV-V_8uITy
이 유튜버는 작은 스팀 엔진을 만들기 위해 현미경을 보며 쇠를 깍고 연마 합니다. 그도 전자 계산기의제어 도움을 받는 CNC나 3D 프린터가 효과적일 수 있다는 점은 알고 있지만 굳이 손수 선반(lathe)과 밀링(milling)기를 사용하는 이유가 있다고 합니다. 3D 프린터는 숙련 기술자의 손을 따라갈 만큼 정밀하지 않고 거창한 CNC 장비는 "적정" 하지 않습니다. CNC 대신 작은 부품을 가공하기 위해 펜토그래프를 활용하고 있습니다.
각고 끝에 만든 작은 엔진은 잘 작동합니다. 작지만 흡기와 배기 사이의 운동을 이어주기 위한 플라이 휠이 제역활을 합니다. 작은 엔진이 고유의 운동 주파수(진동 주기)를 가지고 있어서 고속으로 돌리면 동조 현상이 있어서 진동이 격렬해 집니다. 흡배기 직선 운동이 회전운동으로 전달되어야 하는데 고유 진동수 증폭으로 소모되면 곤란하겠습니다. 실시간 진동을 퓨리에 변환으로 측정해보니 약 700 헤르츠에서 최고치가 나왔습니다. 이 진동수를 피하는 대책을 세울 것 이라고 합니다.
시간 상의 진동 현상을 주파수 축으로 변환하여 분석하는 기법은 공학의 다양한 분야에서 활용됩니다. "내 칩" 디자인 킷 예제에 FIR 필터를 설계하면서 특성을 분석하기 위해 퓨리에 변환 기법을 사용하고 있습니다.
https://github.com/GoodKook/ETRI-0.5um-CMOS-MPW-Std-Cell-DK/tree/main/Projects/HLS/FIR8
이 설계는 "내 칩 제작 서비스" MPW를 통해 제작 되었습니다.
제작된 "내 칩"을 테스트 하는데 퓨리에 변환으로 주파수 특성을 확인합니다. 양품 칩의 모습은 다음과 같습니다.
아래 그림은 시간 축상 출력이 그럴듯 하지만 주파수 변환을 해보면 제대로 작동하지 않는 불량 칩의 모습입니다. 차단 주파수 대역의 모습을 보여주지 못하고 있습니다.
