AutoFOAM은 자연어 지시만으로 OpenFOAM 시뮬레이션을 스스로 생성·평가·실행·개선하는 자기진화형 LLM 에이전트로, 전산유체역학(CFD) 오픈소스 솔버 사용에 필요한 전문 지식과 번거로운 설정 파일 작업의 부담을 줄이고자 한다. Qwen-coder 2.5-14B를 기반으로 7개의 OpenFOAM 솔버, 13개의 매개변수화된 메시 템플릿, y+ 인식 수치 정책을 대상으로 한 252개의 텍스트 프롬프트로 미세조정했다. 핵심은 7단계로 구성된 정교한 진화 루프이며, 반복적인 자기학습 과정에서 모델이 퇴화하는 것을 막기 위해 RAG 기반 재시도 컨텍스트, 딕셔너리 수준의 정밀 패칭, 프롬프트 다양성 재구성이라는 세 가지 상호보완적 방지 장치를 함께 사용한다. 생성형 AI와 엄밀한 유체 시뮬레이션을 결합함으로써 AutoFOAM은 신속한 프로토타이핑을 가속화하고 고급 CFD 워크플로를 더 많은 사용자가 이용할 수 있도록 돕는다.

• •자연어 지시만으로 OpenFOAM 시뮬레이션을 생성·평가·실행·개선하는 자기진화형 LLM 에이전트 AutoFOAM 제안
• •Qwen-coder 2.5-14B를 7개 솔버·13개 메시 템플릿·y+ 수치 정책 대상 252개 프롬프트로 미세조정
• •7단계로 구성된 진화 루프가 알고리즘의 핵심
• •RAG 재시도 컨텍스트·딕셔너리 수준 패칭·프롬프트 다양성 재구성으로 자기학습 퇴화 방지
• •생성형 AI와 CFD 시뮬레이션 결합으로 고급 워크플로 접근성 확대