유니레버, 계산 실패 후 노즐을 육종하다

유니레버의 세제 제조 공정은 끓는 고압의 화학 슬러리를 분무 노즐을 통해 밀어내어 세제 입자를 생산했지만, 노즐이 계속 막히고 불균일한 입자 크기가 생산되어 지속적인 생산 문제였다. 회사의 첫 번째 접근 방식은 당연한 것이었다. 유체역학 수학자들을 불러 물리학의 제1원리로부터 이론적으로 최적의 노즐 형상을 계산하게 하는 것이었다.

그 전문가 계산 방식은 실패했다. 수학적으로 도출된 최적 설계도 실제로는 여전히 막혔는데, 노즐 내부의 실제 유체역학이 다루기 쉬운 계산으로 완전히 포착하기에는 너무 복잡했기 때문이다. 유니레버는 이론 모델을 계속 개선하는 대신, 같은 문제를 다른 종류의 전문가에게 넘겼다. 방정식을 전혀 사용하지 않는 생물학자들이었다.

생물학자들은 노즐 설계를 계산이 아닌 진화 과정으로 취급했다. 기존 노즐에서 시작하여 열 가지 무작위 변이를 생성하고, 열 가지 모두를 실제 막힘 및 입자 일관성 문제에 대해 시험하고, 가장 잘 수행한 변이를 유지하고, 그 승자의 열 가지 새로운 무작위 변이를 생성하고, 이 주기를 45세대 동안 반복했다.

대신 노즐을 육종했다. 열 가지 무작위 변이를 생성하고, 실제 막힘에 대해 시험하고, 최선을 유지하고, 45세대를 반복하여 아무도 설명할 수 없는 해결책에 도달했다.

수학적 모델은 실제 유체역학을 포착할 수 없었기에 계산된 설계도 여전히 막혔다.

무작위 변이를 실제 문제에 대해 시험함으로써 직접적인 경험적 피드백을 얻었다.

반복적인 선택과 변이는 어떤 계산으로도 도출할 수 없는 설계로 수렴했다.

이 과정은 승리한 설계가 왜 효과가 있는지 이해할 필요가 없었고, 오직 그 성능을 측정하기만 하면 되었다.

복잡한 문제에서 제1원리 계산이 실패할 때는 진화적 탐색으로 전환하라. 변이를 생성하고, 현실에 대해 시험하고, 최선을 선택하고, 반복하라.

45세대와 449개의 실패한 변이 끝에, 이 과정은 원래보다 100배 이상 효율적인 노즐 설계로 수렴했다. 안정적으로 막힘을 피하고 일관된 입자를 생산했지만, 그 결과 형상은 너무나 기이하여 팀의 누구도 유체역학자들이 계산한 수학적으로 '최적'인 설계보다 왜 더 잘 작동하는지 물리적으로 완전히 설명할 수 없었다.