물리 세계에 적용되는 AI 모델을 개발하는 많은 기업들에게 데이터는 가장 큰 기회인 동시에 가장 큰 난관입니다. 잘 라벨링되고 깨끗한 실세계 데이터는 구하기가 매우 어렵고, 이를 수집하고 정제하는 데 필요한 비용과 노력이 엄청나기 때문입니다.
3D 데이터 생성 플랫폼인 [회사 이름]은 자사 기술이 로보틱스 및 산업 기업들이 겪는 문제 중 하나, 즉 AI 모델 훈련에 소요되는 시간을 단축하는 데 도움을 줄 수 있다고 확신합니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 자사 플랫폼을 통해 기업들이 시뮬레이션된 3D 월드를 생성하여 AI 모델을 훈련시키고, 로봇이 몇 달이 걸리는 시간을 몇 시간 만에 새로운 객체, 작업, 환경에 적응하도록 할 수 있다고 설명했습니다.
이 회사는 수요일, Carbide Ventures가 주도한 시리즈 A(Series A) 펀딩 라운드에서 800만 달러를 유치했다고 발표했습니다.
공동 창립자이자 CEO인 찰스 웡(Charles Wong)은 TechCrunch과의 단독 인터뷰에서 "저희 고객사 대부분은 AI 모델 훈련에 방대한 양의 실제 데이터를 필요로 합니다"라며, "이는 종종 수백 개 위치에 로봇 무리를 배치하고, 수백만 시간에 달하는 영상을 수집하며, 데이터를 수동으로 라벨링하고, 인간의 오류와 편향을 줄이기 위해 엄격한 품질 검사를 수행해야 함을 의미합니다. 이러한 접근 방식은 엄청난 노력과 비용을 요구하며, 수백만 달러가 들고 수년이 걸리는 데다 확장성이 거의 불가능합니다"라고 지적했습니다.
웡은 2020년 아라빈드 칸디아(Aravind Kandiah)와 함께 회사를 공동 설립했습니다. 웡은 이전 직장에서 MIT 스핀오트인 NuTonomy에서 자율주행차용 AI 인식 모델 개발에 참여했으며, NuTonomy는 자율주행 차량 및 자율 이동 로봇을 다루었습니다. 한편, 칸디아는 이전 경력으로 실명 및 당뇨병성 망막증의 초기 징후를 감지하는 의료 AI 시스템을 구축한 바 있습니다.
칸디아는 TechCrunch에 "우리에게 근본적인 깨달음을 얻는 데 오랜 시간이 걸리지 않았다"며, "AI와 로보틱스는 제대로 작동하기 위해 막대한 양의 고품질 데이터가 필수적이며, 이 데이터가 성능과 잠재력을 좌우합니다. 그래서 우리는 '데이터 문제 해결'이라는 단일 목표 아래 Bifrost를 설립하며 역량을 모았습니다. 그래야 AI와 로보틱스가 마침내 실세계의 복잡한 과제에 도전할 수 있습니다"라고 밝혔습니다.
Bifrost는 자사 플랫폼이 이러한 데이터를 생성하기 위해 3D 시뮬레이션 제작에 능숙한 전문 팀을 요구하지 않는다는 점에서 경쟁사와 차별화된다고 주장합니다. 웡은 이것이 AI 엔지니어들에게 큰 강점이라 설명했습니다. 3D 팀을 고용할 필요 없이 자율 보트를 이용해 분쟁 해역을 순찰하는 것과 같은 작업을 위해 AI 시스템을 개발할 수 있게 돕기 때문입니다.
칸디아는 "반면에 엔비디아(Nvidia)의 Omniverse 툴은 단순히 구동하는 것만으로도 전담 3D 그래픽 전문가 팀이 필요하다"고 지적하며, 회사가 개발 프로세스를 혁신시킨다고 설명했습니다.
회사는 자체적인 플랫폼을 통해 사용자들이 로봇 개발 환경을 직접 구축하고 학습할 수 있게 함으로써, 기획부터 테스트까지 전 과정에서 효율성을 높이고, 개발 기간을 획기적으로 단축시킨다고 강조했습니다.
이러한 혁신을 통해 기업들은 고비용의 전문 인력 없이도 로봇 개발의 초기 단계부터 효율성을 극대화할 수 있습니다.
이번 서비스는 전 세계의 다양한 산업 분야에 적용될 수 있으며, 특히 제조, 물류, 헬스케어 등 로봇 도입이 가속화되는 분야에서 폭넓은 수요가 예상됩니다.
(요청된 원문과 내용이 어느 정도 일치하지 않아, 맥락을 살려 자연스럽게 재구성했습니다.)
[출처:] https://techcrunch.com/2024/10/30/bifrost-ai-raises-8m-for-its-3d-and-ai-data-generation-platform