현장에서 완성되는 피지컬 AI, 데이터 플라이휠과 로봇 활용 사례
다이나 로보틱스와 앰비 로보틱스 사례를 통해, 현장 데이터를 다음 학습에 연결하는 데이터 플라이휠이 피지컬 AI 개발에 필요한 이유를 살펴봅니다.
인공지능 트렌드
AI 챗봇 오답, 누구 책임일까? AI 성능·안전성 평가 사례
AI 챗봇의 잘못된 답변은 누구의 책임일까요? Aesthetify·DPD 사고 사례와 메리츠화재·유안타증권 등 국내 기업의 AI 성능·안전성 평가 방법을 살펴봅니다.
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경남 피지컬 AI 사업에 6,763억 원 투자, 제조 현장이 중요한 이유
피지컬 AI 시대, 왜 경남 제조 현장이 주목받을까요? 제조 데이터 확보와 실증에 경남이 유리한 이유를 정부 투자와 산업 구조를 통해 살펴봅니다.
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피지컬 AI의 진짜 병목은 데이터다|제조 현장에서 찾은 데이터 경쟁력
피지컬 AI의 핵심은 현장에서 만들어지는 데이터입니다. 제조 현장의 학습데이터 구축부터 에피소드, 합성데이터, 데이터 파이프라인까지 피지컬 AI 데이터의 핵심을 살펴봅니다.
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