データの品質が、ロボットの可能性を広げる。

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、
合成データとして再生産する3段階の工程です。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えました。

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

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

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

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。

Sovereign AI Foundation Model事業

LG AI研究院コンソーシアムに参画

Sovereign AI Foundation Model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?

合成データだけでは不十分ではありませんか?

どの産業に適用できますか?

従来のデータラベリングとは何が違いますか?

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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。

"Superb Platform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。"

autonet

Blaine Bateman, Chief Data Scientist

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