Physical AI를 위한 모델 개발 지원

센서 데이터를 지속적으로 개선되는 모델로.

Avala는 실제 환경의 시스템과 학습 스택 사이를 연결하는 모델 개발 지원 레이어입니다. 멀티모달 데이터를 수집하고, 근거를 입증할 수 있는 정답 데이터를 생성하고, 버전 관리된 데이터셋을 게시하며, 모델 실패를 다음 학습 주기로 전달합니다.

로보틱스, 자율주행차, 임바디드 AI를 위해 설계되었습니다.

폐쇄 루프

모든 모델 결과를 다음 데이터 결정으로.

센서 맥락, 레이블링 결정, 품질 근거, 데이터셋 버전, 모델 피드백을 하나의 운영 기록에서 계속 연결합니다.

하나의 시스템에서 추적 가능

운영 레이어

분절된 프로젝트 인계를 데이터, ML, 운영 팀이 함께 운용할 수 있는 인프라 레이어로 대체하세요.

멀티모달 데이터

MCAP, LiDAR, 비디오, 텔레메트리를 검색 가능한 기준 기록 시스템으로 수집합니다. 원시 로그에서 선택한 장면까지 동기화, 메타데이터, 데이터 계보, 권한을 보존합니다.

사람 + AI 품질 관리

모델 지원 레이블링, 전문가 판단, 구성 가능한 검토, 합의 절차를 결합합니다. 승인된 모든 어노테이션에 판단 근거와 품질 이력을 연결해 유지합니다.

버전 관리된 릴리스

거버넌스가 적용된 데이터셋을 학습 스택에 게시하고, 모델 실패 유형을 찾아 적절한 장면을 다음 반복 주기로 되돌립니다.

상황에 맞는 실행 방식

자체 팀이 Avala를 사용하거나, 판단력이나 처리량이 부족한 곳에 관리형 인력을 추가하거나, 기준 기록 시스템을 바꾸지 않고 두 방식을 결합할 수 있습니다.

01

엔지니어와 운영자가 Mission Control, APIs, SDKs를 사용해 사내에서 루프를 운영합니다.

02

수집, 레이블링, 검토에 숙련된 인력을 추가하면서 워크플로, 정책, 품질은 Avala에서 계속 확인할 수 있습니다.

03

도메인 결정은 사내 전문가가 담당하고, 반복 가능한 작업은 별도의 인계 없이 Avala를 통해 확장하세요.

개선 루프 구축

센서 스택, 학습 워크플로, 가장 어려운 데이터 병목을 알려주세요. 반복 가능한 모델 개선 루프로 가는 최단 경로를 설계해 드립니다.