01
하나의 기록 시스템
센서 데이터, 레이블, 스키마, 승인, 내보내기를 이를 생성한 데이터셋 버전에 연결합니다.
창업자 이야기
Avala는 Tesla Autopilot을 뒷받침한 데이터 루프에서 시작되었습니다.
Avala를 창업하기 전, Emal Alwis는 Tesla Autopilot AI 팀의 세 번째 소프트웨어 엔지니어로 합류해 Elon Musk에게 직접 보고했습니다. 그는 차량 엣지 케이스를 프로덕션 규모의 모델 개선으로 전환하는 시스템을 구축하는 데 참여했습니다.
그 경험을 통해 제약 조건은 분명해졌습니다. 더 나은 모델에는 라벨이 지정된 파일만으로는 충분하지 않습니다. 센서 맥락, 검토 결정, 데이터셋 계보, 모델 피드백을 보존하는 연결된 루프가 필요합니다. Avala는 Physical AI 팀에 그 운영 레이어를 제공합니다.
Emal Alwis
창업자 겸 CEO
왜 Avala인가
Physical AI는 데이터에 기억이 있을 때 발전합니다.
데이터 양은 계속 늘어납니다. 어려운 일은 어떤 데이터가 중요했는지, 무엇이 바뀌었는지, 누가 승인했는지, 어떤 릴리스가 학습에 사용됐는지 아는 것입니다. Avala는 그 운영 이력을 그대로 보존합니다.
운영으로 입증
이론이 아닌 프로덕션에서 구축.
Avala 팀은 플랫폼 안에서 실제 센서 데이터 워크플로를 운영합니다. 그 운영 깊이는 일회성 납품이 아니라 품질 게이트, 데이터셋 버전, 피드백 루프라는 재사용 가능한 소프트웨어가 됩니다.
- 포인트 단위 레이블 / 일
- 1B+
- 숙련된 코워커 네트워크
- 15K+
- 대륙
- 5
- 검토 워크플로
- 2D–4D
글로벌 운영
시스템에 연결된 전문가 판단.
5개 대륙의 숙련된 네트워크가 모델이 해결하지 못하는 사례를 처리하며, 모든 결정은 데이터셋 릴리스에 연결됩니다.
운영 네트워크
5개 대륙Avala
북아메리카
남아메리카
아프리카
유럽
아시아
인간의 결정은 자동화와 동일하게 관리되는 워크플로 안에 남습니다.
구축 원칙
지속 가능한 인프라를 위한 원칙.
플랫폼은 올바른 운영을 더 쉽게 만들어야 합니다. 하나의 기록, 보이는 근거, 그리고 결과를 바꾸는 지점의 인간 판단이 필요합니다.
02
모든 게이트에 근거를
검토 결정, 품질 신호, 릴리스 기록을 공개해 팀이 학습에 들어간 내용을 재현할 수 있게 합니다.
03
판단이 중요한 곳에 사람을
처리량에는 자동화를 사용합니다. 모호하거나 안전이 중요하거나 도메인별 판단이 필요한 사례는 릴리스 간 맥락을 유지하는 숙련된 검토자에게 보냅니다.
장기 파트너
우리의 미션을 공유하는 파트너의 지원
커뮤니티 인프라
커뮤니티 파트너
우리는 전 세계 인력 및 커뮤니티 조직과 파트너십을 맺어 윤리적이고 사람 중심의 AI 운영을 구축합니다.
함께 구축하세요
Physical AI가 의지할 인프라를 구축하세요.
로봇, 차량, 그리고 물리 세계에서 학습하는 기계를 위해 데이터 시스템, 모델 운영, 사람 중심 실행을 함께 만드는 팀에 합류하세요.