50배 빠르게 구현하는 신뢰 가능한 자율성: Scientific Systems가 시뮬레이션을 활용해 테스트 병목 현상을 돌파하는 방법

회사 소개

Scientific Systems Company (SSCI)는 멀티 도메인 유인 및 무인 시스템을 위한 AI 기반 소프트웨어 정의 자율 시스템을 개발합니다. 해상, 육상, 항공, 우주에 걸쳐 배치 가능한 임무 핵심 기술을 통해 미군 및 혁신 기관을 지원합니다. 이들의 에지 기반 협업 임무 자율성(CMA) 소프트웨어는 차단 및 교란 환경에서도 확장성과 복원력을 갖춘 동적 의사결정, 항법 및 조정을 가능하게 합니다.

본사

미국 매사추세츠주 벌링턴

설립

1990년

직원 수

~ 100명 (2025년 기준)

Scientific Systems가 보스턴 사무실에서 차량으로 이동 가능한 거리 내에서 현장 시험을 진행 중입니다.

목표

Scientific Systems의 사명은 전투원에게 배치 가능한 자율성을 제공하는 것입니다. 협업 무인 시스템이 멀티 도메인에서 결단력 있게 행동할 수 있도록 지원하는 것이죠. 이러한 목표는 대규모로 검증되고 신뢰할 수 있으며 견고한 AI 기반 소프트웨어를 요구합니다.

이와 병행하여 Scientific Systems는 미군의 ‘경제적 대량 배치 (affordable mass)’ 비전을 지원합니다. 이는 적을 압도하고 침략을 억제할 수 있도록 협력적으로 운용되는 저렴하고 내구성 있는 무인 시스템을 대량으로 배치하는 것입니다. 이 비전의 실현은 강력하고 적응력이 뛰어나며 배치 전 광범위하게 검증된 자율성에 달려 있습니다.

그러나 이러한 시스템 개발은 다음과 같은 한계에 직면합니다:

데이터 수집 병목 현상: 현장 시험 조정은 6~12개월이 소요되고 행사당 수백만 달러의 비용이 들며, 종종 수십 개의 사용 가능한 로그만 생성합니다.
최첨단 인식 및 계획 모델은 다양한 조건을 아우르는 수백만 개의 라벨링된 프레임을 필요로 합니다.
하드웨어 또는 소프트웨어 변경 후 라벨링 파이프라인 조정이나 데이터 재수집은 프로그램 일정에 3~6개월을 추가로 소요시켜 인사이트 도출을 지연시키고 모델 개선을 저해합니다.

시뮬레이션은 이러한 격차를 해소하여 팀이 대규모로 합성 센서 데이터를 생성하고, 드문 극한 사례를 재현하며, 자율주행 시스템을 지속적으로 검증할 수 있게 합니다.

고급 합성 파동 환경으로, 지구관측/적외선(EO/IR), 레이더 및 다중 모드 시스템 전반에 걸친 센서 개발 및 검증 가능.

접근 방식

Scientific Systems는 중대한 난관에 직면했습니다: 기내 카메라를 통한 자동 표적 인식(ATR)과 같은 작업을 위해 매우 사실적인 데이터 세트를 생성하고 주석을 달아야 했습니다. 일반적인 합성 환경은 사실성이 부족했고, 수동 데이터 라벨링은 규모와 대응 속도를 불가능하게 만들었습니다. 각 현장 시험은 최소한의 데이터만 확보하기 위해 2주간의 준비가 필요했으며, 이는 혁신 속도와 임무 보증 모두를 제한했습니다.

Scientific Systems의 연구 엔지니어 Ed Scott은 “시험에 막대한 자원을 투입하고 계획대로 진행되길 바라는 것은 스트레스가 큽니다” 라고 설명하며, “Axion은 현장에 나가기 전에 더 빠르게 움직이고 더 실험적으로 접근할 수 있는 유연성을 제공해줍니다. 위험을 증가시키지 않으면서 말이죠.” 라고 덧붙였습니다.

가장 자원이 많이 소모되는 현장 활동 일부를 고충실도 디지털 테스트로 대체함으로써 Scientific Systems는 현장 캠페인의 부담과 불확실성을 동시에 줄였습니다. 이제 엔지니어들은 실제 시험 훨씬 전에 가상 환경에서 새로운 알고리즘과 동작을 안전하게 탐색할 수 있게되었습니다.

시뮬레이션 기반 개발

Applied Intuition의 Axion시뮬레이션 플랫폼은 이를 위한 돌파구를 마련했습니다. 고충실도 물리 기반 렌더링과 자동화된 주석 기능을 통해 Axion은 Scientific Systems 가 다음을 가능하게 했습니다:

현실적이고 다양한 센서 데이터셋을 신속하게 생성—수동 라벨링 및 주석 작업 제거
데이터 무결성을 유지하면서 환경 요소(조명, 기상, 센서 각도)를 대규모로 조정
Axion에서 기존 비행 및 선박 경로를 재생하여 외부 시뮬레이터 데이터와 통합함으로써 새로운 고가치 데이터셋 생성
해군 함정에 대한 세밀한 분할을 달성하여 보다 정밀한 ATR 평가와 견고한 알고리즘 훈련을 가능하게 함

Axion을 사용하면, 이전에는 단일 테스트를 위해 하루 종일 선박 설정이 필요했던 시나리오를 가상으로 몇 분 만에 실행할 수 있습니다. Scientific Systems 팀은 과거 물리적 시험 한 번을 준비하는 데 소요되던 동일한 노력으로 최대 20회의 가상 테스트 실행을 수행할 수 있어, 데이터 수집을 획기적으로 증대하고 반복적 개발을 가속화하고 있습니다.

“우리는 단 한 번의 테스트를 조정하는 데 하루 종일 시간을 쏟아부었습니다. 그 시간 동안 우리 엔지니어들은 코드를 작성하고 진전을 이룰 수 있었을 텐데말이죠.”

Abraham Shultz

Research Engineer, Scientific Systems

Axion은 동일한 장면에 대해 지상 진실 주석이 달린 다양한 변형을 생성하는 노력을 제거합니다.

속도와 혁신을 위한 협력

생산성의 도약은 기술뿐만 아니라 파트너십을 통해 가능해졌습니다. Scientific Systems는 Applied Intuition의 배포 전문가들과 긴밀히 협력하여 다음을 수행했습니다:

기술적 장애물을 식별하고 우선순위를 정하여 기능 개발 및 시뮬레이션 툴링 추진
세분화 모델 개선과 상세한 해군 함정 구성 요소 모델링 지원 가속화
내부 임무 일정에 직접 연계된 신규 요구사항에 대한 신속한 대응 달성

Scientific Systems의 해상 사용 사례에 활용된 시뮬레이션 기능 다수는 원래 도로 자율주행 프로그램을 위해 개발되었습니다. 공통 인프라를 기반으로 구축된 Axion의 시뮬레이션 엔진은 육상에서 해상으로 신속하게 전환될 수 있어, 다양한 영역에서의 다용도성을 입증하고 새로운 가상 환경 개발 비용을 절감했습니다.

이러한 깊은 협력은 미국 군부와 운영 최종 사용자가 요구하는 혁신 속도에 맞춰 엔지니어링과 배포가 완벽히 조화를 이루도록 보장했습니다.

Axion의 USV 자율주행 고급 시뮬레이션은 Scientific Systems와 같은 파트너사와의 긴밀한 협력을 통해 정교화됩니다.

영향

가속화된 개발 일정

Axion의 역량과 신속한 공동 개발의 결합을 통해 Scientific Systems는 다음을 달성했습니다:

데이터 및 테스트 루프를 단축하여 병목 현상을 줄이면서 처리량을 획기적으로 증가.
프로젝트 전반에 걸쳐 디지털 인프라를 재사용함으로써 새로운 시스템이나 시나리오마다 맞춤형 시뮬레이션 작업 회피

이러한 테스트 처리량 증가는 Scientific Systems가 지각 및 자율 주행 스택을 훨씬 적은 시간과 비용으로 스트레스 테스트할 수 있게 하여, 각 시뮬레이션 실행에 대한 “진실된 팩트 시트”를 생성함으로써 모델 성능과 검증에 대한 신뢰도를 강화합니다.

신뢰할 수 있는 임무 수행 자율성

Scientific Systems는 이제 현실적이고 견고한 합성 데이터와 신속한 반복 주기를 바탕으로 협업 무인 차량을 위한 첨단 AI 기반 자율성을 제공하고 검증할 수 있게 되어, 미국 국방 고객을 위한 신뢰할 수 있는 역량을 구축하고 있습니다.

Scientific Systems의 연구 엔지니어인 Abraham Shultz는 “우리는 견고하고 군집화되며 적응 가능한 시스템을 원합니다”라고 말했습니다. “시뮬레이션을 통해 우리는 그러한 행동 양식을 더 빠르고 위험 부담 없이 탐구할 수 있어, 엔지니어들이 전투원에게 가장 중요한 능력 구축에 집중할 수 있는 여유를 확보합니다.”

미래를 위한 자율성 구축

확장 가능한 디지털 우선 접근법과 개방형 아키텍처 협업을 통해 Scientific Systems는 계속해서 배치 가능한 자율 솔루션을 선도하며, 합동 전역 작전을 지원하고 작전 환경을 혁신하고 있습니다.

자동화와 임무 수행 준비가 완료된 자율성이 어떻게 역량을 가속화하는지 알아보세요.

엔지니어링 팀과 협력하여 Applied Intuition이 신속한 개발을 지원하고 임무 요구사항에 맞춤화된 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 테스트 인프라를 제공하는 방법을 탐색해 보십시오.

문의처

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