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문제점
기업들은 "데이터 부채"에 허덕이고 있으며, 데이터 과학자들은 업무 시간의 80%를 수동적인 데이터 준비 작업에 소요하고 있습니다. 동시에 "규제 쓰나미"에 직면하여 비효율적이고 사후 대응적인 기존 툴의 한계가 드러나고 있습니다.
전략적 기대효과
- ➤ AI 도입 가속화
- ➤ 선제적 거버넌스 및 리스크 관리
- ➤ 데이터 과학의 민주화
로드맵
- 2025년 4분기: 핵심 에이전트 루프 PoC 완료
- 2026년 2분기: 주요 산업 파트너와 파일럿 프로그램 착수
- 2026년 4분기: AADS 플랫폼 베타 출시
AADS QA 데이터셋 시리즈
로봇 분야 LLM 파인튜닝용 QA 데이터셋 구축: AADS의 피지컬 AI 접근법
13개 로봇 지능 도메인에서 52쌍의 고품질 QA 데이터셋을 구축한 AADS의 실무 사례. 도메인 정의부터 품질 관리까지 아우르는 데이터 중심 Physical AI 전략.
로봇 분야 LLM 파인튜닝용 QA 데이터셋 구축: (2) 데이터 품질
13개 데이터셋 그룹과 4가지 질의 유형을 적용하여 구축한 52쌍의 QA 데이터셋. 데이터 품질 중심의 Physical AI 접근법.
사회안전 분야 LLM 파인튜닝용 QA 데이터셋 구축: 데이터 품질 관점
8개 사회안전 도메인(기반암 시추, 지능형 관제 CCTV, 건설용 자갈, 석면 탐지 등)에서 구축한 32쌍 QA 데이터셋.
EU AI Act 기반 LLM 파인튜닝용 QA 데이터셋 구축
EU 인공지능법(EU AI Act) 기반으로 구축한 20개 QA 샘플. 규제와 거버넌스 도메인 전문 데이터셋.