スパーブAIのフィジカルAIデータファクトリーは、実生活をキャプチャし、シミュレーターが扱えるアセットへ変換し、
現実世界には、ロボットを動かす学習データがない。
LLMはウェブ上の膨大なデータから学習しました。
一方で、ロボットが学ぶ現実世界のデータは、まだ圧倒的に不足しています。
例えば、国や地域によって異なる生活文化や住環境。
ロボットが理解すべき現実はまだ十分にデータ化されていません。
現場で試行錯誤を繰り返しながら学ぶのか。
それとも、先に学べるデータをつくるのか。
Superb AIは、現実を学習データへと変え、フィジカルAIの進化を支えています。
0件
公開されている韓国型住環境の
ロボット学習データセット
80%+
人類が生成するデータに占める
ビジュアルデータの割合
<1%
事業価値を生み出すデータの割合
データファクトリーは、どう回るのか
フィジカルAIデータファクトリーは、キャプチャ・アセット化・生成の3段階の工程です。実環境で人の行動を収集し、
シミュレーターが扱えるデジタル資産へ変換した後、合成データで状況を増やして再生産します。
STEP 01 · CAPTURE
実際の生活環境を捉える。
高品質なフィジカルAIは高品質な現実データから。 17台の同期カメラと3Dスキャンにより、家庭や現場での人の行動を高精度に収集します。
MULTI-VIEW RIGRGB-DEGO-CENTRIC
STEP 02 · ASSETIZE
デジタルアセットに変換
3D Gaussian Splattingで空間を復元し、SMPLで人の動作を抽出し、SAMで物体を分離します。撮影映像ではなく、シミュレーターが操作できる資産になります。
3D GAUSSIAN SPLATTINGSMPLSAM
STEP 03 · GENERATE
合成データ生成
Isaac Simとドメインランダム化で照明・配置・アングルを変え、数千のバリエーションを生成します。「より多くの家を撮るのではなく、より多くの状況を生成して学ぶ」というアプローチです。
NVIDIA ISAAC SIMDOMAIN RANDOMIZATION
現実世界で検証済み
韓国政府のAIファウンデーションモデル構築を支えたデータ構築実績。
50拠点
実際の家庭環境での
撮影
50種類
家事行動シナリオ
7,500回再現
4億 → 30万
RGB-D生データ108万フレームを、AIが学べるデータセットへ。
17台
タイムコード同期による
マルチビュー撮影
検証済みのワークフローを,
貴社向けにカスタマイズ。
実績に基づくプロセスにより、期間・品質・コストを最適化します。
現場での学習は、終わらない。
第1次・完了
実際の環境データ構築
- 家庭内50拠点・シナリオ50種 × 3回
- 17視点（三人称15・一人称2）
- RGB-D生データ108万フレーム
- 加工データ30万フレームを資産化
第2次・構築完了合成・進行中
シミュレーションアセット・合成データ
- 空間資産50カ所（3DGS）
- 行動5,000件・物体10,000枚
- 合成データ10,000枚
なぜSuperb AIなのか
スパーブAIは、産業現場のビジュアルデータを分析・理解し、フィジカルAIを支えるデータ基盤を提供します。
1億3,000万枚以上の産業用ビジュアルデータを扱ってきたパイプラインが、フィジカルAIの学習データにつながります。
NVIDIA
韓国唯一のフィジカルAIパートナー
NVIDIAフィジカルAIエコシステムにおける唯一の韓国企業。Isaac Simベースの合成データパイプラインを運用。
国家プロジェクトのファウンデーションモデル事業
LG AI研究院コンソーシアムに参画
独自AIファウンデーションモデル事業で、実環境データ構築とシミュレーションアセット変換を担当。
技術スタック
検証済みの工程、つながるモデル
Isaac Sim・3D Gaussian Splatting・SMPL・SAM。産業特化ビジョン基盤モデルZEROと連携。
どんなデータをつくれるのか
データファクトリーが生産するデータは4種類。
空間・行動・物体・合成 — ホームサービスロボットから製造・物流・防衛まで、ロボットが投入される環境に合わせて組み合わせます。
空間資産
実空間を物理相互作用が可能な
3Dデジタルツインとして復元（3DGS）
行動資産
人の動作・作業シーケンスをロボットが学習できる
モーションデータへ変換
物体資産
現場の物体を相互作用可能な
シミュレーションオブジェクトへ分離・精製
合成データ
ドメインランダム化で変形状況を生成し、学習カバレッジを拡張
よくあるご質問と回答
目的に応じてご覧ください。
フィジカルAIデータファクトリーとは何ですか？
ロボットとフィジカルAIが学ぶデータを、工程として生産する体系です。Superb AIのデータファクトリーは実環境キャプチャ・デジタルアセット変換・合成データ生成の3段階で構成され、実際の家庭50拠点で収集した4億フレームを学習資産に変換した実績があります。
合成データだけでは不十分ではありませんか？
合成データの品質は、元となる資産の品質で決まります。Superb AIは3D Gaussian Splattingで復元したデジタルツイン上で合成データを生成するため、実測に基づく正確性とシミュレーションの拡張性を両立します。
どの産業に適用できますか？
カメラとセンサーがある現場であれば適用対象です。ホームサービスロボット向けの住環境データから、製造・物流・防衛の産業現場データまで、環境とロボットのフォームファクターに合わせて空間・行動・物体・合成データを組み合わせて構築します。
従来のデータラベリングとは何が違いますか？
ラベリングは既にあるデータに情報を付ける作業であり、データファクトリーは学習するデータそのものをつくる仕事です。Superb AIは1億3,000万枚以上のビジュアルデータを精製してきたパイプラインを基盤に、収集から資産化・合成再生産まで全工程を運営します。
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お手伝いできること
Superb AIがどのようにお役立ちできるかをご紹介します：
より効果的なデータセットをキュレートして、モデルの性能を15%以上向上させましょう。
10倍速く、より正確なコンピュータビジョンのデータセットを構築しましょう。
たった数クリックでAIモデルをトレーニング、診断し、デプロイしましょう。
世界をリードするAIチームの選択
"Superbプラットフォームは非常に役立っており、強力なAIベースのデータキュレーション機能が追加され、これによりさらに最適化されました。データセットを自動キュレーションし、誤ラベルをキュレートする機能により、迅速かつ簡単に高品質なデータセットを構築することができました。"
Blaine Bateman, Chief Data Scientist
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