TechNode
TechNode · AI Software

人とマシンを
つなぐAI

TechNodeは、人がハードウェアやシステムを簡単に活用できるよう、AIソフトウェアを開発しています。映像・音声・テキストから意図と状況を理解し、お客様の装備と運用システムにつなぎます。

SORIMultimodal Intelligence for the Field
SORI

人の意図を、
現場の作業へ

指示と現場の情報を理解し、検証した作業だけをマシンへ伝えるAIソフトウェアです。高リスクの作業は人が最終承認します。

SORI Performance Index

SORI-1 開発目標 · 2027
Command Accuracy
95%
対象・動作・値がすべて正しい音声命令の割合
Number·Callsign Error
≤ 1%
高度・方位・コールサインなど数値の認識誤り率
Unsafe Command Block
99%
ルールで定義した危険・禁止命令を実行前に遮断する割合
P95 Latency
< 1.0s
発話終了から命令伝達までの95パーセンタイル応答時間
Edge Footprint
≤ 3GB
8GBクラスの組み込みGPUでの総メモリ使用量

表示した数値はSORI-1の開発目標であり、実測値ではありません。実機への適用には、別途の安全・現場検証が必要です。

現在の内部試験

実測 · 音声・テキスト命令
Unsafe Pass-through
0/500
拒否すべき命令がルール検証を通過した件数
Validation Latency
131ms
ルール検証段階の平均遅延
Output Validity
100%
JSON出力形式の有効率(1,000件)

限定的な内部試験の結果であり、実機での安全性検証とは別です。100%は出力形式の有効率で、推論の正確さではありません。

How SORI works

人の指示が、検証された作業へ
つながるまでの流れ

  1. 01
    指示の入力音声・テキストによる作業依頼
  2. 02
    意図の解釈作業・対象・数量・目的地を抽出
  3. 03
    実行前の検証許可された命令・値・実行条件を確認
  4. 04
    実行への連携デバイスや管制システムへ作業を伝達
  5. 05
    結果の確認状態を伝え、オペレーターが確認
条件を満たす:実行不確か:再確認範囲外:拒否高リスク:人が最終承認
Industries

防衛・製造・物流へと適用範囲を広げます

DEFENSE

防衛・航空

複雑な状況でも正確な判断と安全な実行

航空・無人システムの指示理解とオペレーターの判断支援

MANUFACTURING

製造

人の意図を理解した柔軟な作業

製造現場に合わせたAIの配備と、設備・業務システムとの連携

LOGISTICS

物流

リアルタイムの変化に対応する安定した作業

注文と作業指示の正規化、物流システム・ロボットとの連携

Projects

異なる現場にSORIを適用しています

Hanwha Systems 進行中

現場の課題
複雑な指示と実行条件を解釈し、許容範囲を独立して検証する必要があります。
TechNodeの役割
運用指示を構造化された命令に変換し、独立したルールで実行条件を検証します。
成果物(目標)
指示解釈・命令検証の試作品
運用シナリオ別の試験結果

LG AI Research 進行中

現場の課題
限られた計算環境でAIを安定して動かす必要があります。
TechNodeの役割
EXAONEモデルを軽量化し、配備環境ごとの実行性能を検証します。
成果物(目標)
軽量化モデル・実行パッケージ
環境別の性能比較結果

Kakao Mobility 進行中

現場の課題
作業者の指示をロボットの作業に変換し、管制システムと連携する必要があります。
TechNodeの役割
音声の指示を作業情報に構造化し、命令をWMS・管制APIに伝達します。
成果物(目標)
自然言語の作業処理モジュール
管制連携によるロボット移動のデモ
Core Capabilities

現場の理解と反復検証を、
技術として蓄積します

仮想環境のシナリオを現場試験へ — SORIシミュレーターの状況板 — 気圧高度計の異常時(合成データ)
仮想環境のシナリオを現場試験へ — SORIシミュレーターの状況板 — 気圧高度計の異常時(合成データ)

検証済みの命令 実装

制約付きデコーディングで許可された命令形式だけを出力し、モデルから分離したルールエンジンがセンサー・条件と照合します。高リスクの命令は運用者が最終承認します。

仮想検証してから適用 実装

AIの判断どおりに仮想機体を着陸まで飛ばし、結果をコードで判定します。8つの条件軸、有効な組み合わせ86,400通りから、すべての2条件ペアを52の試験セットに収めました。

機器搭載に向けた軽量化 開発中

軽量sLLMのファインチューニング・知識蒸留と4ビット・3ビット量子化で、8GBクラスの組み込みGPUで動くモデルを開発します。

現場と装備を持つパートナーと
ともに検証します

適用プロジェクト、共同研究、投資に関するお問い合わせはメールでお寄せください。

smlee3636@gmail.com