연구진은 CFD(전산 유체 역학) 분야의 과학적 발견을 자동화하는 AI CFD Scientist를 개발했습니다. 이 시스템은 문헌 기반 아이디어 구상, 검증된 실행, 시각 기반 물리 검증, 소스 코드 수정, 그림 기반 논문 작성 기능을 통합합니다.
AI CFD Scientist는 OpenFOAM을 통해 작동하며, GPT-5.5를 기반으로 하여 주기적인 언덕에서 Spalart-Allmaras 런타임 수정 사항을 발견하여 DNS 대비 하벽 Cf RMSE를 7.89% 줄였습니다.
시각-언어 기반 물리 검증 게이트는 렌더링된 유동장을 검사하여 결과의 물리적 타당성을 확인하며, 16개의 잠재적 오류를 감지했습니다.