슈퍼브에이아이 피지컬 AI 데이터 팩토리는 실제 환경을 캡처하고, 시뮬레이터가 다룰 수 있는 에셋으로 바꾸고,
로봇이 배울 데이터는 왜 부족할까요?
대규모 언어 모델은 웹에 쌓인 수조 개의 토큰으로 학습했습니다. 로봇이 배워야 할 물리 세계의 데이터는 웹에 없습니다.
특히 한국의 아파트 주거 환경이나 좌식 문화를 이해하는 데이터는 아직 공개된 바가 없습니다.
데이터가 없으면 두 가지 선택지가 남습니다. 로봇을 현장에 투입해 시행착오로 배우게 하거나, 배울 수 있는 데이터를 만들어 공급하거나.
슈퍼브에이아이는 후자를 공정으로 만들었습니다.
0건
공개된 한국형 주거 환경
로봇 학습 데이터셋
80%+
인류가 생성하는 데이터 중
시각 데이터 비중
<1%
그중 비즈니스 가치로
전환되는 비율
데이터 팩토리는 어떻게 움직이나요?
피지컬 AI 데이터 팩토리는 캡처, 에셋화, 생성의 3단계 공정입니다. 실제 환경에서 사람의 행동을 수집하고,
시뮬레이터가 다룰 수 있는 디지털 자산으로 변환한 뒤, 합성 데이터로 상황을 늘려 재생산합니다.
STEP 01 · CAPTURE
실환경 캡처
멀티뷰 카메라 리그 17대를 타임코드로 동기화해, 실제 가정과 현장에서 사람의 행동 데이터를 수집합니다. 3인칭 15대에 1인칭·3D 스캔 2대 구성입니다.
MULTI-VIEW RIGRGB-DEGO-CENTRIC
STEP 02 · ASSETIZE
디지털 에셋 변환
3D Gaussian Splatting으로 공간을 복원하고, SMPL로 사람의 동작을 추출하고, SAM으로 객체를 분리합니다. 촬영본이 아니라 시뮬레이터가 조작할 수 있는 자산이 됩니다.
3D GAUSSIAN SPLATTINGSMPLSAM
STEP 03 · GENERATE
합성 데이터 생성
Isaac Sim과 도메인 랜덤화로 조명, 배치, 앵글을 바꿔 수천 가지 변형을 만듭니다. "더 많은 집을 찍는 게 아니라, 더 많은 상황을 생성해서 배운다"는 접근입니다.
NVIDIA ISAAC SIMDOMAIN RANDOMIZATION
이미 만들어 검증받았습니다
대한민국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 구축 사업에서 수행한 실적입니다.
50개소
실제 한국 가정
촬영 환경
50종
가사 행동 시나리오
7,500회 재현
4억 → 30만
원시 프레임에서
고순도 자산화 (RGB-D 원시 108만 장)
17대
타임코드 동기화
멀티뷰 카메라 리그
같은 공정을 귀사의 환경과 로봇에 맞춰 다시 돌립니다.
한 번 완주한 공정이므로 기간과 품질을 빠르게 설계할 수 있습니다.
지금도 만들고 있습니다
1차 · 완료
한국형 실환경 데이터 구축
- 가정 50개소 · 시나리오 50개 x 3회
- 17 뷰포인트 (3인칭 15 · 1인칭 2)
- RGB-D 원시 108만 프레임
- 가공 데이터 30만 프레임 자산화
2차 · 구축 완료합성 · 진행
시뮬레이션 에셋 · 합성 데이터
- 공간 자산 50곳 (3DGS)
- 행동 5,000건 · 객체 10,000장
- 합성 데이터 10,000장
왜 슈퍼브에이아이인가
슈퍼브에이아이는 산업 현장의 시각 데이터를 기업이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환하는 비전 인텔리전스 기업입니다.
1.3억 장 이상의 산업용 시각 데이터를 다뤄온 파이프라인이 피지컬 AI 학습 데이터로 이어집니다.
NVIDIA
한국 유일 피지컬 AI 파트너
NVIDIA 피지컬 AI 생태계의 유일한 한국 기업. Isaac Sim 기반 합성 데이터 파이프라인 운용.
국가 독파모 사업
LG AI연구원 컨소시엄 참여
독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 실환경 데이터 구축과 시뮬레이션 에셋 변환을 담당.
기술 스택
검증된 공정, 연결된 모델
Isaac Sim · 3D Gaussian Splatting · SMPL · SAM. 산업 특화 비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)와 연계.
어떤 데이터를 만들 수 있나요?
슈퍼브에이아이의 피지컬 AI 데이터 팩토리가 생산하는 데이터는 네 가지 유형입니다.
공간, 행동, 객체, 합성. 홈 서비스 로봇부터 제조, 물류, 국방까지 로봇이 투입되는 환경에 맞춰 조합합니다.
공간 자산
실공간을 물리 상호작용이 가능한 3D 디지털 트윈으로 복원 (3DGS)
행동 자산
사람의 동작·작업 시퀀스를 로봇이 학습 가능한 모션 데이터로 변환
객체 자산
현장의 사물을 상호작용 가능한 시뮬레이션 객체로 분리·정제
합성 데이터
도메인 랜덤화로 변형 상황을 생성해 학습 커버리지 확장
질문이 있으신가요?
아래 항목에서 찾아보세요.
피지컬 AI 데이터 팩토리란 무엇인가요?
로봇과 피지컬 AI가 학습할 데이터를 공정으로 생산하는 체계입니다. 슈퍼브에이아이의 데이터 팩토리는 실환경 캡처, 디지털 에셋 변환, 합성 데이터 생성의 3단계로 구성되며, 실제 가정 50개소에서 수집한 4억 프레임을 학습용 자산으로 변환한 실적이 있습니다.
합성 데이터만으로는 부족하지 않나요?
합성 데이터의 품질은 원본 자산의 품질이 결정합니다. 슈퍼브에이아이는 실공간을 3D Gaussian Splatting으로 복원한 디지털 트윈 위에서 합성 데이터를 생성하므로, 실측 기반의 정확성과 시뮬레이션의 확장성을 함께 확보합니다.
어떤 산업에 적용할 수 있나요?
카메라와 센서가 있는 현장이면 적용 대상입니다. 홈 서비스 로봇을 위한 주거 환경 데이터부터 제조, 물류, 국방의 산업 현장 데이터까지, 환경과 로봇 폼팩터에 맞춰 공간·행동·객체·합성 데이터를 조합해 구축합니다.
기존 데이터 라벨링과는 무엇이 다른가요?
라벨링은 이미 있는 데이터에 정보를 붙이는 일이고, 데이터 팩토리는 학습할 데이터 자체를 만드는 일입니다. 슈퍼브에이아이는 1.3억 장 이상의 시각 데이터를 정제해 온 파이프라인을 기반으로, 수집부터 자산화·합성 재생산까지 전 공정을 운영합니다.
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귀사의 로봇이 배울 데이터를설계해 드립니다
환경, 로봇 폼팩터, 목표 태스크를 알려주시면 필요한 데이터 유형과 구축 공정을 제안드립니다.
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상담 예약
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