01
농업 로봇 · 작물 인식
원본 데이터 예시 AI 생성 기준 장면합성데이터 예시 AI 생성 변형 장면
고객 데이터 보호를 위해 임의로 생성한 데이터입니다. 기준 장면과 합성 장면 모두 AI로 제작한 설명용 예시이며, 실제 고객 데이터·납품 데이터·성능 검증 결과가 아닙니다.
기준열매가 드러난 수확 대상
변형잎에 일부 가려진 수확 대상
작물과 로봇의 구도를 기준으로 잎의 가림 조건을 변화시킨 예시입니다.
SOLUTIONS서로 다른 데이터 과제에,
서로 다른 데이터 과제에,
목적에 맞는 협력 방식.
데이터를 보유한 기업, 합성 기술을 가진 기업, 학습데이터를 찾는 기업. 위츠는 각 기업의 역할과 필요한 결과를 기준으로 협력을 설계합니다.
01
데이터 보유 기업
보유 데이터의 활용 가능성을 검토합니다.
기존 사업에서 생성된 데이터를 외부 AI 학습에 제공할 수 있는지 함께 검토합니다. 데이터의 특성과 권한을 확인하고 제공 범위, 이용 기간, 수익 구조를 협의합니다.
- 데이터 현황·권리 확인
- 민감정보 및 제공 제한 검토
- 라이선싱·수익배분 조건 협의
02
합성데이터 기업
원천 데이터와 생성 요구조건을 연결합니다.
합성 목적에 맞는 원천 데이터, 변형 허용 범위와 검수 기준을 조율합니다. 파트너가 생성 기술에 집중할 수 있도록 데이터 제공자와 활용 기업 사이의 조건을 정리합니다.
- 원천 데이터 적합성 검토
- 생성 시나리오·변형 조건
- 결과물 전달·검수 기준
03
AI·로보틱스 기업
모델과 작업 목적에 맞는 데이터를 준비합니다.
World Model, VLA, 로보틱스 및 자율 시스템의 학습 목적을 바탕으로 필요한 환경, 행동, 센서와 데이터 형식을 구체화합니다. 기존 데이터 또는 맞춤형 구성 가능성을 검토합니다.
- 학습 목적·필요 장면 정의
- 데이터 탐색·샘플 검토
- 추가 확보·합성·전달 협의
04
프로젝트 진행
작게 확인하고, 합의한 범위로 확장합니다.
첫 상담에서 요구조건을 정리하고 데이터와 권리의 적합성을 확인합니다. 샘플과 검수 기준을 합의한 다음 본 프로젝트의 범위와 일정을 확정합니다.
- 상담·요구조건 정리
- 적합성·샘플·검수 기준 검토
- 범위·일정·조건 합의 및 진행
SYNTHETIC DATA EXAMPLES같은 장면에서,
같은 장면에서,
학습에 필요한 변화를.
물류·제조부터 농업·건설·배송 로봇까지 다양한 비교 예시입니다.
왼쪽은 기준 장면, 오른쪽은 합성 변형 장면입니다.
고객 데이터 보호를 위해 임의로 생성한 데이터입니다. 기준 장면과 합성 장면 모두 AI로 제작한 설명용 예시이며, 실제 고객 데이터·납품 데이터·성능 검증 결과가 아닙니다.
02
건설 · 작업 공간 인식
원본 데이터 예시 AI 생성 기준 장면합성데이터 예시 AI 생성 변형 장면
고객 데이터 보호를 위해 임의로 생성한 데이터입니다. 기준 장면과 합성 장면 모두 AI로 제작한 설명용 예시이며, 실제 고객 데이터·납품 데이터·성능 검증 결과가 아닙니다.
기준장애물이 없는 현장 통로
변형적재 자재로 좁아진 통로
건설 장비와 현장을 유지하면서 통로에 적재 자재를 추가한 예시입니다.
03
실내 배송 · 조명 변화
원본 데이터 예시 AI 생성 기준 장면합성데이터 예시 AI 생성 변형 장면
고객 데이터 보호를 위해 임의로 생성한 데이터입니다. 기준 장면과 합성 장면 모두 AI로 제작한 설명용 예시이며, 실제 고객 데이터·납품 데이터·성능 검증 결과가 아닙니다.
기준밝은 실내의 배송 로봇
변형조도가 낮아진 실내의 배송 로봇
같은 로봇과 복도에서 밝기와 유리·바닥 반사를 변화시킨 예시입니다.
04
물류 AMR · 장애물 인식
원본 데이터 예시 AI 생성 기준 장면합성데이터 예시 AI 생성 변형 장면
고객 데이터 보호를 위해 임의로 생성한 데이터입니다. 기준 장면과 합성 장면 모두 AI로 제작한 설명용 예시이며, 실제 고객 데이터·납품 데이터·성능 검증 결과가 아닙니다.
기준이동 공간이 확보된 창고 통로
변형상자가 추가된 창고 통로
물류 자율이동 로봇 주변에 상자를 추가하여 이동 공간의 변화를 표현했습니다.
START A CONVERSATION제공 가능한 데이터나,
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