Physical AI 인프라
접촉력, 변형, 응력을 예측하는 물리 파운데이션 모델을 만듭니다. 로봇이 더 이상 토마토를 으깨지 않는 세상을 위해.
문제
GPT는 언어를 이해하고, 확산 모델은 이미지를 이해합니다. 하지만 어떤 AI에게 “이 고무공을 2N의 힘으로 쥐면 어떻게 변형될까?”라고 물으면 — 대답하지 못합니다.
NVIDIA Isaac Sim은 로봇의 움직임을 시뮬레이션하지만, 연성체 내부의 접촉력·응력 텐서·변형 필드는 계산할 수 없습니다.
그래서 로봇은 여전히 토마토를 으깹니다.
기술
기존 방식은 이미지를 먼저 렌더링하고 라벨을 추정합니다. 저희는 물리 상태를 먼저 확정한 뒤, 이미지와 라벨을 동시에 생성합니다.
FEM+MPM 하이브리드 물리 엔진으로 접촉력 벡터, 3D 변형 필드, Cauchy 응력 텐서를 제1원리에서 직접 계산합니다.
시간당 1억 프레임 이상의 물리 데이터를 자동 생성합니다. RGB, Depth, Segmentation, Physics GT를 동시 출력합니다.
Physics Foundation Model — 시뮬레이션 엔진 없이도 변형과 응력을 밀리초 단위로 예측하는 AI 모델입니다.
산업
로봇에서 시작해, 물리적 상호작용이 중요한 모든 산업으로 확장합니다.
파지 최적화, 접촉 기반 조작, 연성체 핸들링
충돌 변형 예측, 탑승자 안전 시뮬레이션
연조직 변형 시뮬레이션, 수술 경로 계획
소재 피로 해석, 디지털 트윈, 품질 예측
내진 해석, 풍하중 구조 시뮬레이션
복합재 파손 해석, 열변형 시뮬레이션
로봇이 토마토를 으깨는 것.
충돌 시험에 더미가 필요한 것.
수술 로봇이 환자를 위험에 빠뜨리는 것.
모두 AI가 물리를 모르기 때문입니다.
저희가 바꿔놓겠습니다.
성과
전이 정확도 — NVIDIA Isaac Sim 대비 22.7%p 우위
삼성전자와 공동 특허 출원 완료 (2024.12)
CES 2026에서 투자 의향서 확보
NIPA 국가 컴퓨팅 인프라 — 전국 12위 규모
NVIDIA 스타트업 가속 프로그램 선정
협력 파트너
팀
창업 18개월 만에 TIPS 선정, 삼성 공동 특허, CES 참가를 달성했습니다.
세계 수준의 ML 연구자와 물리 엔진 엔지니어를 모집합니다.
NeurIPS / ICML / ICLR 퍼블리셔 환영합니다.