AI 모델에서 양산 코드로: 신경망 코더, 임베디드 프로젝트의 개발 부담과 위험을 줄입니다

 

파더보른, 2026년 7월 9일. dSPACE는 Neural Net Coder를 통해 임베디드 시스템에 신경망을 통합하는 과정을 간소화하고 AI 모델에서 양산 단계까지의 개발을 가속화한다 이번 솔루션은 AI 모델 학습에 사용된 개발 환경과 관계없이, 학습된 AI 모델로부터 양산용 C 코드를 자동으로 생성하는것이 특징이다. 

이를 통해 개발 부서는 개발 부담을 줄이고 프로젝트 초기 단계에서 보다 빠르게 피드백을 확보할 수 있다. 시간이 많이 소요되는 수동 구현 대신, 개발자들은 MISRA 지침을 준수하는 즉시 사용 가능한 결정론적 C 코드를 제공하며, 예측 가능한 런타임 동작을 보장한다. 이는 리소스가 제한된 제어 장치에서 안전이중요한 애플리케이션에 있어 큰 장점으로 작용한다.. 개발자들은 별도의 재학습 없이도 런타임 및 리소스 효율이 최적화된 자동 생성 C 코드를 활용할 수 있으며, 이 코드는 결정론적 특성을 갖추고 표준을 준수한다 여기에 통합검증 기능도 중요한 감점이다. 자동 백투백 테스트를 통해 생성된 코드가 원래 신경망과 기능적으로동등함을 확인할 수 있어   -안전관련 개발 과정에서의 투명성과 신뢰성을 높인다.

이와 함꼐 트레이닝 이후 수행되는최적화를 통해 모델 재학습 없이 메모리 및 연산 요구량을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 성능, 리소스 요구량 및 모델 정확도 간의 균형을 신중하게 조정하고, 애플리케이션을 다양한 타겟 하드웨어에 더욱 신속하게 적용할 수 있습다.

또한 향후 통합 문제 발생 위험이 크게 줄어든다. Neural Net Coder를 사용하면 개발자는 개발 과정의 초기 단계에서 실행 시간과 메모리 요구량을 예측할 수 있도록 지원함으로써 - -반복 횟수를 줄이고, AI 프로젝트에 개발 기간과 비용을 절감하는데 기여한다.

대표적인 활용 분야로는 배터리 상태와 같이 측정하기 어려운 값을 추정하는 가상 센서가 있으며,  이러한 환경에서 리얼타임성과 안전성 요구를 충족하는 안정적인 AI 활욜을 지원한다.

“dSPACE의 Code Generation 부문 Product Manager인 Sören Grannemann은 “ Neural Net Coder는 기존 코드 기반 툴체인은 물론 dSPACE TargetLink와 같은 모델 기반 개발 환경에도 유연하게 통합되어, 기존 워크플로우에 자연스럽게 녹아든다며"며