SCIENTIFIC MACHINE LEARNING
과학·공학을 위한 AI 연구개발.
SyncPear는 물리 법칙과 관측 데이터를 함께 다루는 AI를 연구합니다. 연구 도구를 연결하는 에이전트, PINN 기반 모델링, 3D 재구성과 디지털트윈이 우리의 기술 분야입니다.
SyncPear의 기술 살펴보기
01 / OUR TECHNOLOGY
기술을 선택하기 전에 풀려는 문제와 사용할 자료를 살펴봅니다. 아래는 기술별로 논의할 수 있는 문제와 검토 기준입니다.
자료 탐색, 코드 실행, 실험 조건 비교, 결과 정리. 과학·공학 업무의 여러 단계를 연결하는 연구용 AI 에이전트를 다룹니다.
PINN은 물리 방정식과 초기·경계조건을 신경망 학습에 반영하고, 관측 데이터가 있으면 함께 활용하는 접근입니다. 상태 해석과 물성치 역추정 등의 문제를 검토합니다.
3D 재구성은 이미지와 관측 자료에서 대상의 형상을 복원합니다. 디지털트윈은 모델을 실제 대상의 데이터와 연결하고 갱신해 상태와 변화를 살펴보는 접근입니다.
02 / UNDERSTAND YOUR DATA
잡음을 줄이는 과정에서 중요한 변화도 사라질 수 있습니다. 이동평균 범위를 바꿔, 같은 관측값이 전처리에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보세요.
모델링에서는 측정 주기, 누락값, 단위와 관측 조건도 함께 확인해야 합니다.
가상 시계열로 데이터 전처리를 설명하는 교육용 예시입니다.
범위를 넓히면 잡음이 줄어들지만, 짧은 변화도 평평해질 수 있습니다.
03 / OUR APPROACH
문제에 맞는 방법을 고르기 전에 데이터, 물리 조건, 사용 환경을 정리합니다. 개발 범위와 평가 기준은 프로젝트별로 논의합니다.
예측할 값, 추정할 계수, 연결할 도구를 구체화합니다. 보유 자료와 사용 환경을 확인하고 결과를 비교할 기준을 정합니다.
데이터의 양과 품질, 물리 조건에 맞춰 접근을 검토합니다. 기준 해석·실험과 비교할 수 있는 범위부터 정해 가능성과 한계를 살펴봅니다.
오차, 실행 시간, 재현성과 실패 조건을 함께 봅니다. 모델이 유효한 범위, 필요한 데이터 갱신, 남은 검증 과제를 정리합니다.
04 / ABOUT SYNCPEAR
SCIENCE. INTELLIGENCE. REALITY.SyncPear는 과학적 머신러닝(SciML)을 중심으로 AI 에이전트, 물리 기반 모델링, 3D 재구성과 디지털트윈을 연구합니다.
연구 도구의 실행, 물리 방정식의 제약, 실제 대상의 관측을 함께 다룹니다. 문제에 맞는 모델과 비교 가능한 검증 방법을 찾는 것이 우리의 출발점입니다.
프로젝트 문의하기05 / START A CONVERSATION
기술 이름보다 해결하려는 문제부터 들려주세요. 문제의 범위와 현재 자료를 바탕으로 프로젝트를 논의합니다.