물리적 AI 솔루션
로봇공학 및 체화된 AI 팀을 위한 물리적 AI 데이터 운영
로봇 공학, 자율 주행 및 비전-언어-행동 모델을 위한 학습 준비가 완료된 멀티모달 데이터 세트를 수집, 주석 처리, 검증 및 제공합니다. 엔터프라이즈급 품질, 사람 참여 검토, 그리고 학습 파이프라인에 맞춘 유연한 출력 형식을 제공합니다.
클립 캡처됨
수집가
물리적 AI 데이터 병목 현상
로봇이 실패하는 이유는 하드웨어 때문이 아닙니다. 액추에이터, 센서, 컴퓨팅 성능이 이를 활용하는 데 필요한 데이터 속도를 앞질렀습니다. 물리적 지능을 위한 인터넷 규모의 데이터셋, 즉 LLM(로봇 학습 로봇)을 훈련하는 데 사용된 웹 텍스트와 같은 것은 존재하지 않습니다. 모든 잡기 동작, 걸음걸이, 작업 수정은 실제 환경에서 수집, 구조화, 검증되어야 합니다.
샤이프가 메우는 격차는 바로 이것입니다. 실제 환경에서의 인간 시연과 다중 센서 데이터를, 인공지능 훈련에 실제로 필요한 규모로 수집하고 주석을 달아 제공하는 것입니다.
풀스택 물리 AI 학습 데이터
원시 데이터 수집부터 RLHF 및 평가에 이르기까지, 팀에 필요한 모든 단계를 아우르는 단일 파트너입니다.
자기중심적 및 원격 조작 데이터 수집
원격 조종 로봇 시연, 인간 주도 궤적, 다양한 환경에서의 지시 기반 작업 기록 등을 포함하여 전 세계적인 규모로 이미지, 비디오, 오디오, 센서 연동 메타데이터, 텔레매틱스 및 상황 정보를 캡처합니다.
다중 센서 VLA/액션 주석
객체, 동작, 추적, 분할, 의도, 공간적 맥락, 움직임 및 인간-기계 상호작용 — 모든 계층에서 구조화된 정답 데이터를 제공합니다.
합성 데이터 생성 및 지원
합성 데이터셋 생성, 품질 보증, 보강, 유효성 검사, 분류 체계 정렬 및 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 전환 준비 워크플로우를 통해 단순히 데이터를 확인하는 것이 아니라 대규모로 고품질 데이터를 생성합니다.
RLHF 및 선호도 학습
인간 선호도 수집, 비교 순위 지정, 보상 모델 학습 데이터 및 행동 정렬 워크플로는 물리적 AI를 기능적인 단계에서 신뢰할 수 있는 단계로 발전시키도록 구성됩니다.
평가 및 벤치마크
물리적 AI 시스템을 위해 특별히 설계된 회귀 테스트 세트, 예외 상황 라이브러리, 안전 시나리오 적용 범위 및 출시 준비 상태 벤치마크.
인간 참여형 리뷰
전문가 검증, 예외 처리, 품질 보증 및 지속적인 피드백 루프를 통해 신뢰성을 향상시키고 모델 출력과 재학습 간의 격차를 줄입니다.
로봇공학, 자율 주행 및 체화된 AI 팀을 위해 구축된 물리적 AI 훈련 데이터
휴머노이드와 신체화된 인공지능
실제 인간 활동을 기반으로 한 시뮬레이션 데이터를 활용하여 시스템이 주변 환경을 해석하고, 지시를 따르며, 사람, 도구 및 공간과 더욱 안전하게 상호 작용하도록 훈련시키세요.
자율 이동성
차량 및 모바일 플랫폼의 인지, 장면 이해, 내비게이션 및 운영 안전을 지원하며, 다양한 예외 상황 및 안전 시나리오에 대한 대비 기능을 내장하고 있습니다.
산업 자동화 및 스마트 공장
신뢰성 요구 사항이 가장 높은 복잡한 환경에서 머신 비전, 작업자 안전 감지, 공정 모니터링 및 예외 처리를 개선합니다.
창고 및 작업 자동화
초기 데이터 세트 생성부터 배포 준비 상태 벤치마크에 이르기까지 로봇 작업에 필요한 픽앤플레이스, 장기 워크플로 및 실제 예외 처리를 지원합니다.
모든 물리적 AI 활용 사례를 위한 데이터 수집 및 주석 처리
1인칭 행동 캡처부터 다중 센서 시뮬레이션 파이프라인에 이르기까지, Shaip은 특정 시스템에 필요한 데이터를 배포에 필요한 규모와 품질로 수집하고 주석을 추가합니다.
휴머노이드 로봇 시연 학습
머리에 장착하는 카메라와 손 추적 기술을 사용하여 단계별 인간 작업 시연을 캡처하고, 창고 피킹, 조립 및 주방 워크플로 전반에 걸쳐 모방 학습을 위한 기준 데이터를 구축합니다.
자기중심적 활동 캡처 및 Real2Sim 파이프라인
걷기, 집기, 요리, 조립 작업 등을 위한 1인칭 데이터 세트를 VR 헤드셋, 헤드 마운트 카메라, 웨어러블 기기를 통해 구축하고, 이를 직접 교육이나 시뮬레이션 변환에 활용할 수 있도록 구성합니다.
다중 센서 융합 데이터 수집
자율 로봇 및 공간 AI 시스템을 위한 동기화된 비전, IMU, LiDAR 및 오디오 데이터 수집 파이프라인을 설정, 타이밍 정렬, 품질 보증 및 주석 워크플로를 통해 관리합니다.
자율 시스템 엣지 케이스 모음
일반적인 데이터 세트로는 부족한 모델 성능을 향상시키기 위해 가림 현상, 저조도 조건, 혼잡한 환경과 같은 드물고 위험도가 높은 운영 시나리오를 포착합니다.
스마트 안경 및 웨어러블 AI 교육
스마트 안경 및 혼합 현실 장치에서 실제 POV 데이터 세트를 수집하여 객체 인식, 문맥 이해, 시선 매핑 및 공간 UI 상호 작용 라벨링을 수행합니다.
산업 안전 및 규정 준수 모니터링
공장, 석유 및 가스, 건설 현장 전반에서 작업자의 행동을 수집하여 개인 보호 장비(PPE) 착용 여부 감지, 위험 행동 식별, 인체공학적 검토 및 이벤트 수준 주석을 생성합니다.
의료 및 재활 동작 데이터
42개 주요 지점 골격 주석, 관절 각도 분석, 동작 단계 태깅 및 낙상 위험 표시를 통해 보행 분석, 치료 동작 추적 및 노인 모니터링을 지원합니다.
AR/VR 상호작용 및 제스처 훈련
손과 눈 추적 기능을 갖춘 VR 헤드셋을 사용하여 혼합 현실 생태계 전반에서 가리키기, 잡기, 스크롤링 상호 작용을 위한 풍부한 제스처 데이터 세트를 생성합니다.
기타 지원되는 물리적 AI 사용 사례
- 로봇 조작 및 집어 놓기 작업
- 내비게이션 및 이동 시스템
- 창고, 물류 및 산업용 로봇
- 실물 형태의 보조 장치 및 서비스 로봇
- 인간-로봇 상호작용 데이터 세트
- 행동 조건부 시각-언어 모델
- 다단계 작업 실행 및 행동 복제 워크플로
- 원격 조작 및 인간 유도 시연 캡처
Shaip이 다른 모든 AI 데이터 제공업체와 차별화되는 점은 무엇일까요?
단순한 포인트 주석 도구도 아니고, 크라우드소싱 플랫폼도 아닙니다. 물리적 AI 팀에 꼭 필요했던 통합 데이터 인프라 레이어입니다.
엔드투엔드 인프라: 포인트 주석부터 실제 데이터 수집, 합성 데이터 생성, RLHF급 검증 및 안전 시나리오 벤치마크에 이르기까지 모든 과정을 하나의 프로젝트에서 수행합니다.
대규모 글로벌 수집: 다양한 지역, 환경 및 작업 유형에 걸쳐 시연, 인간 활동 및 실제 시나리오를 포착합니다. 이는 크라우드소싱이 아닌 관리 방식으로 이루어집니다.
다중 모달 주석 심도: 비전, LiDAR, 언어, 동작 및 워크플로 컨텍스트 — 물리적 AI가 실제로 학습, 평가 및 배포되는 방식을 고려하여 구성되었습니다.
관리형 인력 및 품질 인프라: 자격을 갖춘 도메인 전문가, 체계적인 QA 워크플로, ISO, SOC 2 및 HIPAA 인증 등 배포 수준의 정확도를 위해 설계되었습니다.
대면 및 실제 환경: 통제된 스튜디오 환경과 실제 현장 환경 모두 이용 가능하며 관리됩니다. 사용자 지정 시나리오 및 예외 상황 생성 기능도 포함되어 있습니다.
실제 환경입니다. 실험실 데이터가 아닙니다.
물리적 AI 모델은 깨끗하고 선별된 실험실 영상만으로 학습될 경우 실제 환경에서 제대로 작동하지 못합니다. Shaip의 데이터 수집 네트워크는 소비자, 소매, 산업 및 모빌리티 환경을 포함한 다양한 환경에서 모델이 실제로 작동할 표면의 데이터를 수집합니다.
물리적 AI: 무엇이며, 왜 다른가
AI 시스템이 물리적 세계에서 작동하고 상호 작용합니다. 센서, 제어 시스템 및 액추에이터를 통해 지능과 실제 행동을 연결합니다.
기초 모델, 향상된 시뮬레이션, 더욱 뛰어난 센서, 그리고 강력한 엣지 컴퓨팅이 이를 가능하게 하고 있습니다. 실제적인 자율성 처음으로 대규모로.
고품질 다중 모드 데이터 (비전 + 언어 + 행동), 예외 상황 커버리지, 검증 루프, 시뮬레이션에서 배포까지의 더 안전한 경로.
로봇 제조업체로서가 아니라, 데이터 인프라 및 검증 파트너 차세대 자율 시스템을 구축하는 물리적 AI 팀의 지원.
성공적인 이야기
10,000만 시간 휴머노이드 로봇 동작 데이터의 핵심 기반이 되는 데이터 운영 시스템
시뮬레이션에서 실제 환경으로의 학습에는 단순히 많은 데이터만으로는 부족합니다. 대규모로 검증되고, 보정되고, 작업 유효성이 검증된 모션 데이터가 필요합니다. 샤이프는 한 휴머노이드 로봇 고객사를 위해 엔드투엔드 데이터 운영 시스템을 구축했습니다. QR 코드를 이용한 장면 설정, 5개 센서 추적, 진행자가 관리하는 사전 연습, 그리고 모델 활용 준비가 완료된 품질 보증(QA) 시스템을 통해 약 4,000명의 참가자와 100가지 작업에 걸쳐 10,000시간 분량의 1인칭 VR 모션 데이터를 단 30일 만에 생성했습니다.
물리적 AI 데이터셋 스택
서로 다른 데이터셋 레이어는 서로 다른 기능을 제공합니다. Shaip은 실제 AI 시스템을 학습, 검증 및 강화하는 데 필요한 통합 스택을 지원합니다.
| 기능 계층 | 주요 데이터셋 유형 | 샤이프는 어떻게 이를 지원하는가 |
|---|---|---|
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L1 인간의 이해 |
인간 활동 및 시연 데이터 | 다양한 환경과 인구를 아우르는 실제 시나리오, 인체 시연, 과제 기반 맥락에 대한 글로벌 컬렉션입니다. |
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L2 작업 실행 |
로봇 조작 데이터 | 반복성과 확장성을 고려하여 설계된, 궤적, 관절 상태, 객체 상호작용 및 워크플로의 구조화된 캡처 및 주석 기능. |
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L3 지시사항에 따라 |
시각-언어-행동(VLA) 데이터 | 실제 실행을 위한 시각적 입력, 언어 지시 및 동작 궤적의 정렬 — VLA 모델에 대한 미세 조정 지원 포함. |
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L4 워크플로 완료 |
장기 작업 데이터 | 복잡한 시퀀스를 위한 다단계 작업 데이터 세트, 평가 세트 및 예외 처리를 통해 확장된 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능을 구현합니다. |
보안 및 컴플라이언스
실제로 배포 가능한 물리적 AI를 구축할 준비가 되셨나요?
샤이프에게 멀티모달 데이터 인프라, 합성 데이터 생성, RLHF, 평가 워크플로, 로봇 공학, 자율성 및 체화된 AI를 위한 인간 참여 검증에 대해 문의하십시오.
문의하기자주 묻는 질문 (FAQ)
Shaip은 물리적 AI 학습 데이터를 합법적이고 윤리적인 방식으로 어떻게 확보합니까?
Shaip의 모든 데이터는 참여자의 서명 동의를 받아 수집되며, 데이터 권한 및 사용 약관이 문서화되어 있습니다. 당사는 통제된 스튜디오 촬영, 실제 현장 데이터 수집, 가정 방문 프로그램을 운영하며, 각 프로그램은 GDPR, CCPA, HIPAA 및 지역별 개인정보 보호 기준에 부합하는 자체 동의 체계를 갖추고 있습니다. 당사는 데이터를 무단 복제하거나 공개 영상을 재사용하지 않으며, 모든 데이터 세트는 기업의 법률 검토를 위해 감사 가능한 출처 기록을 제공합니다.
Shaip은 물리적 AI 파일럿 프로젝트를 위한 첫 번째 데이터 세트를 얼마나 빨리 제공할 수 있습니까?
일반적인 시범 운영 일정은 다음과 같습니다. in 계약 체결부터 첫 번째 데이터 배포까지 소요되는 기간은 수집 환경, 센서 구성 및 참가자 요구 사항에 따라 몇 주 정도입니다. 스튜디오 기반 시연 및 개인 중심 캡처는 일반적으로 더 빠르며, LiDAR 및 보정된 장비를 사용하는 다중 센서 융합 프로그램은 더 오래 걸립니다.
Shaip은 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 워크플로우를 지원할 수 있습니까?
Shaip은 실제 데이터 캡처, 합성 데이터 생성 및 real2sim 파이프라인을 제공하며, 시뮬레이션과 실제 데이터 간의 격차를 줄이기 위한 구조화된 검증 루프를 포함합니다. 여기에는 도메인 무작위 합성 데이터 증강, 예외 상황 주입 및 실제 데이터와 합성 데이터를 함께 사용하는 벤치마크가 포함됩니다.
Shaip은 어떤 센서 모달리티를 캡처하고 주석을 달나요?
카메라(RGB, 흑백, 이벤트), 심도 센서(스테레오, 구조광, ToF), LiDAR, IMU, 레이더, 오디오, 힘/토크, 손 추적, 시선 추적, GPS 및 텔레매틱스. 모든 채널은 보정 메타데이터와 함께 시간 동기화되어 제공됩니다.
Shaip은 원격 조작 기반 데이터 수집을 지원합니까?
네. 샤이프는 원격 조작 캡처 프로그램을 설계하고 관리합니다. 여기에는 운영자 모집 및 교육, 장비 설정, 작업 스크립팅, 에피소드 수준 품질 보증 및 궤적 주석이 포함됩니다. 원격 조작 시연은 카메라, 관절 상태 및 힘/토크 채널과 시간 동기화되어 제공되며, 모방 학습 및 VLA 미세 조정 파이프라인에 적합한 형식으로 구성됩니다.
Shaip은 물리적 AI에서 예외적인 상황과 안전에 중요한 시나리오를 어떻게 처리합니까?
Shaip은 가림 현상, 저조도 환경, 악천후, 고밀도 환경, 비정상적인 행위자 행동, 희귀 이벤트 스크립팅 등과 같은 예외 상황을 수집하기 위한 구조화된 분류 체계를 유지합니다. 결과물에는 회귀 테스트 세트, 릴리스 준비 상태 벤치마크, 배포 위험 등급에 따른 안전 시나리오 적용 범위 등이 포함됩니다.
샤이프는 어떤 규정 준수 인증을 보유하고 있습니까?
ISO 27001, SOC 2 Type II, HIPAA 준수 관리 체계, GDPR을 갖추고 있습니다. 필요에 따라 프로그램별로 추가적인 규정 준수 프레임워크를 구현합니다.
Shaip은 물리적 AI 주석의 품질을 어떻게 관리하나요?
Shaip은 단계별 QA 파이프라인을 운영합니다. 1차 검증을 위한 Ubiquity QA, 골드 세트 보정을 위한 CPA(Shaip Review), 그리고 최종 릴리스 검토를 위한 Shaip Validation으로 구성됩니다. 프로젝트별로 어노테이터 간 일치도, 합의 검토, 작업별 승인 임계값이 설정됩니다.
Shaip은 물리적 AI를 위한 RLHF 및 선호도 데이터를 제공합니까?
예. 로봇 공학 정책, VLA 정렬 및 비디오 생성 보상 모델을 위한 인간 선호도 수집, 비교 순위 지정, 보상 모델 학습 데이터 및 행동 정렬 워크플로를 포함합니다.
