스누아이랩, 현장 학습형 AI 서비스 출시… 실시간 데이터로 성능 향상
스누아이랩이 현장에서 학습하고 성능을 높일 수 있는 신규 인공지능(AI) 솔루션 2종을 공개했다. 기존 AI 모델이 사전 학습된 데이터를 기반으로 작동하는 것과 달리, 스누아이랩의 솔루션은 현장에서 실시간으로 새로운 데이터를 학습하며 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있는 것이 특징이다. 스누아이랩은 현장학습이 가능한 결함 탐지/분류 솔루션과 고화질 이미지 복원 AI를 출시했다고 3일 밝혔다. 결함 탐지·분류 솔루션은 제조, 전자, 반도체, 배터리 산업에서 제품의 결함을 찾아내고 분류하는 데 최적화되어 있다. 기존의 AI 기반 결함 탐지 시스템은 미리 학습된 데이터셋을 기반으로 동작하기 때문에 새로운 유형의 결함을 학습하려면 추가적인 데이터 수집과 모델 재학습이 필요했다. 스누아이랩의 AI는 현장에서 직접 학습이 가능해 새로운 결함이 발견될 경우 즉각적인 추가 학습을 통해 탐지 정확도를 높일 수 있다. X-레이 배터리 검사, 스마트폰 및 디스플레이 표면 검사 등 다양한 제조 공정에서 활용 가능하다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공되며, 클라우드 기반으로 데이터를 수집하고 모델을 실시간으로 업데이트할 수 있어 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 기존 모델 대비 탐지 성능이 70% 이상 향상됐으며, 특정 결함 유형을 더욱 정밀하게 분류할 수 있는 AI 모델을 적용했다. 고화질 이미지 복원 AI는 저품질 X-레이 및 CT 이미지를 고해상도로 변환하는 기술을 제공한다. SIR-Net이라는 이미지 복원 솔루션은 일반적인 AI 모델 대비 추론 속도가 8배 빠르고, GPU 메모리 사용량을 90% 이상 줄일 수 있다. 이 기술은 의료 분야에서 X-ray 영상의 품질을 개선해 의사가 저선량 X-레이를 사용하면서도 선명한 영상을 확보할 수 있도록 지원한다. 또한 배터리, 반도체, 자동차 부품 검사와 같은 산업 분야에서도 활용 가능하며, 기존의 고선량 촬영 방식 대비 비용과 안전성을 동시에 확보할 수 있다. 스누아이랩의 AI 서비스는 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하며, 기업의 데이터 보안 요구 사항에 맞춰 유연하게 운영할 수 있다. 기존 AI 솔루션과의 가장 큰 차별점은 현장에서 추가 데이터를 학습할 수 있어 성능을 지속적으로 개선할 수 있다는 점이다. 스누아이랩은 앞으로도 AI 기술을 활용한 자동화 솔루션을 지속적으로 개발하고, 다양한 산업군에서 적용할 수 있도록 확장할 계획이다.
