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피지컬 AI 학습을 위한 데이터 전략: 실 데이터와 합성 데이터로 Sim-to-Real 가속화

일정

Day 1 · Industry Day (5/20 수)

시간

16:10 – 16:50

장소

그랜드볼룸(1F) 103

유형

브레이크아웃 세션

세션 소개

피지컬 AI 구현에는 방대하고 다양한 학습 데이터가 필요하지만, 실제 환경 수집만으로는 모든 엣지 케이스를 커버하기 어렵습니다. 본 세션에서는 자율주행 비전 AI 기업 스트라드비젼과 자율선박 합성 데이터 플랫폼 BIFROST가 AWS 위에서 실 데이터와 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 결합하여 Sim-to-Real 학습을 어떻게 가속화하는지 공유합니다. 스트라드비젼은 AWS 기반으로 수 PB 이상의 실 주행 데이터를 처리, 라벨링, 학습하는 파이프라인을 구축하고, 합성 데이터로 엣지 케이스를 보강합니다. BIFROST는 실제 데이터를 수백 시간의 시뮬레이션 합성 데이터로 확장해 자율선박은 물론 제조·방산·우주 등 다양한 산업의 AI 학습을 가속화합니다. 두 사례를 통해 합성 데이터가 시뮬레이션과 실세계 배포 사이의 간극을 어떻게 좁히는지 확인하십시오.

발표자

  • 김

    김인수

    센터장 · 스트라드비젼

  • 찰

    찰스 웡

    대표이사 겸 공동 창업자 · 바이프로스트

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