Synthetic Data Solution
현실 데이터를 디지털 트윈으로 확장하고, AI가 학습 가능한 시뮬레이션 환경을 구축합니다.
현실 데이터를 디지털 트윈으로 확장하고, AI가 학습 가능한 시뮬레이션 환경을 구축합니다.
현실 기반 합성 데이터로 피지컬 AI를 학습시키세요
피지컬 AI가 실제 산업 환경에서 안정적으로 작동하려면 현실 세계에 대한 대규모 학습이 필요합니다. 하지만 실제 데이터 수집은 느리고 비용이 크며, 중요한 예외 상황일수록 확보가 어렵습니다. 스카이인텔리전스는 산업 현장을 정밀한 디지털 트윈으로 구현해, AI가 현실에서도 안정적으로 학습하고 작동할 수 있도록 합니다.
피지컬 AI에서
가장 어려운 부분은 모델이 아닙니다.
데이터입니다.
조명 변화
아침과 오후의 공장 조명은 다릅니다. 구역마다도 다르죠. 실험실에서 완벽하던 모델이 현장에서 흔들리는 첫 번째 이유입니다.
소재·표면 특성
금속, 플라스틱, 유리가 뒤섞인 현장에서 각각의 반사율과 질감은 천차만별입니다. 일부만 학습한 모델은 나머지를 만나는 순간 무너집니다.
엣지 케이스
불량은 예측할 수 없기 때문에 불량입니다. 현장에서 수집하기 어려운 희귀 케이스들이, 배포 후 가장 큰 실패 원인이 됩니다.
현장 데이터를
AI 학습 가능한
시뮬레이션 데이터로
실제 산업 환경에서는 충분한 데이터를 확보하는 것이 가장 어렵습니다. 특히 다양한 예외 상황, 복합 재질, 조명·카메라 조건까지 모두 수집하는 것은 많은 시간과 비용이 필요합니다.
스카이인텔리전스는 NVIDIA 옴니버스 기반 디지털 트윈 파이프라인을 통해 현실 환경을 정밀하게 재현하고, AI가 실제 환경에 가까운 데이터를 대규모로 학습할 수 있도록 시뮬레이션 기반 합성데이터를 생성합니다.
현실 기반 데이터 입력 (Physically Accurate Data Inputs)
제품, 부품, CAD, 센서 조건, 카메라·조명 환경 등 AI 학습에 필요한 현실 데이터를 디지털 환경으로 구성합니다.
다양한 소재·표면 특성과 산업 환경 조건까지 정밀하게 반영합니다.
현실 기반 데이터 입력 (Physically Accurate Data Inputs)
제품, 부품, CAD, 센서 조건, 카메라·조명 환경 등 AI 학습에 필요한 현실 데이터를 디지털 환경으로 구성합니다.
다양한 소재·표면 특성과 산업 환경 조건까지 정밀하게 반영합니다.
디지털 트윈 시뮬레이션
조명, 카메라, 배경, 시점, 환경 변수를 물리 기반으로 시뮬레이션합니다.
현실에서는 수집하기 어려운 다양한 상황과 Edge Case를 반복적으로 생성할 수 있습니다.
AI 학습용 합성데이터 생성
자동 어노테이션이 포함된 학습 데이터를 생성합니다. 로보틱스, 산업용 AI, 머신 퍼셉션 모델이 실제 환경에서도 안정적으로 인지·판단할 수 있도록 학습을 지원합니다.
비전 태스크 성공률 99%
스카이인텔리전스 합성 데이터로 학습한 AI가 실제 공장에서 거둔 결과입니다. 통제된 테스트가 아니라, 가동 중인 생산 라인에서 측정한 수치입니다.
최대 99%
비전 인식 정확도
최대 30%
심-투-리얼 갭 감소
1mm 이하
디지털 트윈 정밀도
소재 및 표면 모델링
금속의 반사, 플라스틱의 투명도, 직물의 질감을 물리 법칙에 따라 재현합니다. 눈으로 비슷한 게 아니라, 센서가 인식하는 방식 그대로입니다.
조명 및 카메라 시뮬레이션
직사광, 형광등, 그림자, 반사까지 공장에서 실제로 발생하는 조명 환경을 전부 시뮬레이션합니다.
통제된 랜덤화
변수를 무작위가 아닌 체계적으로 조합합니다. 현실에서 발생 가능한 케이스를 빠짐없이, 계획적으로 만들어냅니다.
자동 레이블링 및 구조화
데이터와 동시에 정밀 레이블이 자동으로 생성됩니다. 수작업 없이 바로 학습에 쓸 수 있는 상태로 나옵니다.
마지막 1%가 만드는 압도적인 차이
로봇 비전 정확도의 작은 차이가 인간 개입을 줄이고, 실제 산업 환경에서 막대한 운영 효율과 경제적 가치를 만들어냅니다.
99% 정확도는 산업의 경제성을 바꿉니다. 단 1%의 인지 정확도 향상만으로도 예외 처리와 작업 실패를 줄이고, 운영 효율과 자동화 수준을 크게 높일 수 있습니다.
현실과 시뮬레이션의 격차를 지속적으로 줄여나가는
데이터 플라이휠
현장 → 시뮬레이션 → 현장
스카이인텔리전스의 파이프라인은 실환경 데이터를 시뮬레이션에 반영해 디지털 트윈을 고도화하고, 새로운 엣지 케이스를 생성하며, AI 성능을 지속적으로 향상시킵니다.
01.Real-World Capture
제품, 소재, 조명, 카메라 조건 등 현실 데이터를 디지털 환경의 기반으로 구축합니다.
02.Digital Twin Simulation
NVIDIA Omniverse 기반 환경에서 현실에 가까운 산업 조건과 Edge Case를 시뮬레이션합니다.
03.Synthetic Data Generation
자동 어노테이션 기반의 AI 학습용 시뮬레이션 데이터를 대규모로 생성합니다.
04.Real-World Deployment
AI가 실제 산업 환경에서도 안정적으로 인지하고 작동할 수 있도록 지원합니다.
실제 공장 환경을 위해 설계됐습니다
현장의 조명 변화, 소재 반사, 예측 불가능한 변수까지. 스카이인텔리전스는 실제 공장 환경을 기반으로 AI가 현실에서도 안정적으로 동작할 수 있는 시뮬레이션 및 합성데이터 파이프라인을 구축합니다.
로봇 조립
실제 생산 조명과 혼잡 환경에서의 포즈 추정, 부품 인식, 검증.
표면 검사
반사, 가공, 코팅 표면에서의 불량 감지 — 실제 데이터셋에서 거의 담지 못하는 조건 포함.
변화하는 조명 하의 객체 감지
교대, 계절, 예상치 못한 환경 변화에서도 정확도를 유지하는 비전 시스템.
정밀 파지
디지털 트윈의 서브밀리미터 기하학적 정밀도 덕분에, 시뮬레이션에서 학습된 모델이 그리퍼에서도 그대로 동작합니다.
FAQ
- A
현장을 스캔해 디지털 트윈에서 라벨링된 학습 데이터를 대량 생성하는 솔루션입니다. 실세계 수집 없이 AI 학습 데이터를 확보합니다.
- A
현장 스캔 기반이라 도메인 갭을 최대 30% 줄이며, 가동 라인 측정에서 비전 태스크 99%를 확인했습니다.
- A
자동 라벨이 포함된 이미지, 3D 프레임 등 학습에 바로 쓸 수 있는 형태로 제공합니다.
- A
가능합니다. 대상 장비, 공정을 1mm 이하로 스캔해 해당 환경에 특화된 데이터를 생성합니다.
- A
ABB로보틱스, NVIDIA와 협력해 POC들을 통해 검증하였고, 계속해서 다양한 POC를 진행하고 있습니다.