나비에 AI

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Navier AI

AI 에이전트가 CFD 시뮬레이션 전 과정을 자동화하여 유체 해석 속도를 1,000배 이상 앞당기는 엔지니어링 플랫폼

유료Web
웹사이트 방문하기navier.ai
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소개

Navier AI는 최초의 Agent-Driven Engineering 플랫폼을 구축합니다. Navier AI은(는) 엔지니어가 시뮬레이션 소프트웨어와 씨름하기보다는 훌륭한 제품을 설계하는 데 집중해야 한다고 믿습니다. Navier AI를 사용하면 업계 표준 CFD 솔버인 OpenFOAM을 기반으로 구축된 웹 기반 플랫폼을 통해 대규모 CFD 시뮬레이션을 간단하게 실행할 수 있습니다. Navier AI의 AI 에이전트는 지오메트리 정리 및 메싱부터 솔버 구성 및 클라우드 리소스 관리에 이르기까지 복잡하고 시간이 많이 소요되는 시뮬레이션 단계를 자동으로 처리합니다. 워크플로우의 지루한 부분을 자동화함으로써 엔지니어링 팀이 더 빠르게 움직이고, 더 많은 설계 가능성을 탐색하고, 가치가 높은 엔지니어링 결정에 시간을 할애할 수 있게 지원합니다.

활용 워크플로우

입력

CAD 설계 데이터 (STEP, STL, IGES 파일)해석 경계 조건 (유입 속도, 압력, 온도 파라미터)엔지니어링 최적화 목표 (항력 최소화, 냉각 효율 극대화 등)기존 시뮬레이션 이력 데이터 (AI 모델 튜닝용)

나비에 AI

AI 에이전트 기반 지오메트리 자동 클린업 및 물리적 오류 수정Physics-AI를 활용한 고정밀 적응형 메쉬(Mesh) 자동 생성NVIDIA GPU 가속 기반 물리 법칙 신경망(PINNs) 시뮬레이션 실행Rescale 클라우드 HPC 리소스 자동 할당 및 솔버 병렬화

출력

3D 유동 가시화 대시보드 (압력 및 속도 분포 실시간 렌더링)핵심 성능 지표(KPI) 리포트 (Drag/Lift 계수, 열전달률)AI 권장 설계 최적화 형상 (Geometric Optimization)OpenFOAM 호환 전체 물리 해석 로우 데이터

실시간 디자인 탐색 (Rapid Iteration)

설계 변경 시 Physics-AI 대리 모델을 통해 즉각적인 유동 변화 예측 결과를 확인하는 경로

고충실도 최종 검증 (High-Fidelity Validation)

AI 에이전트가 OpenFOAM 솔버 설정을 자동 구성하여 클라우드에서 정밀 수치 해석을 수행하는 경로

핵심 차별점: 복잡한 수치 해석 과정을 AI 에이전트가 자동화하고 Physics-AI로 시뮬레이션 속도를 수천 배 가속화하는 세계 최초의 에이전트 기반 엔지니어링 플랫폼

주요 기능

  • AI 에이전트 기반 지오메트리 정리·메싱 완전 자동화
  • OpenFOAM 기반 산업 표준 CFD 솔버 연동
  • 컴퓨터 비전·공간 추론으로 3D 형상 자동 해석
  • Rescale 클라우드 HPC 인프라 심리스 연동
  • 자연어 지시로 시뮬레이션 설정 가능
  • 사용량 기반(Usage-based) 탄력적 요금제

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • SpaceX와 Tesla 출신 엔지니어들이 설계 현장의 페인 포인트를 직접 해결하기 위해 개발한 도구로, 시뮬레이션의 가장 큰 병목인 '격자 생성(Meshing)'과 '반복 작업'을 AI 에이전트가 대신 처리해 엔지니어의 생산성을 획기적으로 높여줍니다. 물리 법칙이 내재된 파운데이션 모델을 사용해 시뮬레이션 시간을 수 시간에서 수 초 단위로 단축하며, 자연어 지시를 이해하는 인터페이스를 통해 전문 CFD 지식이 부족한 설계자도 수준 높은 분석을 수행할 수 있습니다. 특히 Rescale과의 파트너십을 통해 클라우드 HPC 자원을 유연하게 활용할 수 있어 대규모 병렬 테스트에 유리합니다.
  • CAD와 시뮬레이션 간 수동 연결 및 반복 설정 작업을 자동화하여 제거
  • ML 기반 솔버로 CFD 시뮬레이션을 기존 대비 1000배 더 빠르게 수행
  • 웹 기반 플랫폼으로 초기 비용 없이 복잡한 클라우드 인프라 관리 불필요
  • AI 에이전트가 메시 독립성 연구부터 시뮬레이션 배치 실행까지 자율적으로 수행
  • 차트와 리포트가 즉시 로드되는 고품질 시각화로 빠른 모델 선택 지원
  • 기존 CAD 및 시뮬레이션 도구를 대체하지 않고 함께 작동하며 통합 가능

단점

  • 물리 기반 기계학습 모델의 특성상 학습 데이터 범위(Design Space)를 완전히 벗어나는 아주 생소한 기하학적 형상에 대해서는 예측 정확도가 낮아질 수 있는 '블랙박스' 위험이 존재합니다. 또한 현재는 항공우주 및 자동차 산업의 유체 역학(CFD)에 최적화되어 있어, 구조 해석(FEA)이나 전자기학 등 다른 멀티피직스 분야로의 확장성은 기존 레거시 소프트웨어에 비해 부족할 수 있습니다. 초기 스타트업 솔루션으로서 문서화 수준이나 사용자 커뮤니티의 규모가 Ansys나 SimScale만큼 방대하지 않다는 점도 도입 시 고려해야 할 한계입니다.
  • 초기 모델은 임의 형상을 처리하지 못해 각 디자인 공간마다 별도 재학습 필요
  • 대량의 고품질 학습 데이터가 필수라 새 사용자에게 주요 병목 현상 발생
  • 미션 크리티컬 적용 시 모델 성능 변동으로 인해 인간 감독이 여전히 필수
  • Physics ML이 기존 솔버 대비 신뢰하기 어렵고 검증에 더 오래 걸림

가격 정보

유료시작 가격: Usage-based

고정된 구독료 없이 실제 사용한 컴퓨팅 자원과 시뮬레이션 횟수에 따라 비용을 지불하는 사용량 기반 요금제(Usage-based)를 운영한다. 사용자 수에 따른 라이선스 비용이 없어 유연한 비용 관리가 가능하다. AI 에이전트를 통한 CFD 시뮬레이션 자동화 서비스를 제공한다.

가격표 확인하기

정보 확인일: · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요

활용 사례

  • 자동차 공기역학 설계를 위한 실시간 항력 해석
  • 데이터센터·전자 장비의 복잡한 냉각 성능 최적화
  • 항공우주 부품의 유체역학적 형상 설계 자동화
  • 제품 설계 초기 단계의 빠른 다중 형상 비교 검토
  • CFD 전문 지식 없는 설계자의 시뮬레이션 수행

대상 사용자

기계 엔지니어항공우주·자동차 산업 설계팀CFD 분석 담당자HPC 활용 엔지니어링 조직

태그

3D 모델링자동화엔터프라이즈클라우드

검증 근거

회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.

최근 검증 2026. 08. 30.검증 출처 4개

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