Scientific ML & Digital Twin
PINN, thermal modeling, surrogate model과 engineering validation.
Semantic Graph는 2022년 설립된 Industrial Physical AI 기업입니다. Physics AI, 산업용 비전, Knowledge Graph와 GraphRAG를 연결해 반도체·첨단 제조의 품질·공정 문제를 설명하고 최적화하는 제품을 개발합니다.
물리적 현상과 제조 지식을 AI가 함께 이해하도록 만들어, 엔지니어가 더 빠르고 근거 있게 판단하도록 돕는 것이 목표입니다.
개인정보를 과도하게 노출하지 않으면서 실제 프로젝트 수행에 필요한 기술 역량을 명확히 제시합니다.
PINN, thermal modeling, surrogate model과 engineering validation.
AI Vision, SWIR, multimodal inspection, model evaluation과 error analysis.
Quality ontology, Knowledge Graph, explainable RCA와 engineering agent.
품질 기준, process context, KPI, on-premise GPU와 enterprise integration.
NVIDIA GPU/CUDA, planned PhysicsNeMo evaluation, NVIDIA DLI Science and Engineering Teaching Kit 관련 학술 맥락, x86 Physical AI Server와 선택형 Jetson edge infrastructure 등 제품 개발에 활용·검토하는 기술 생태계를 의미합니다.
계약·공식 승인된 관계만 Formal Partner로 표시합니다. Brown University/Professor Karniadakis 관련 내용은 collaboration discussion/exploration 단계이며 공식 공동연구 계약을 의미하지 않습니다.
Physics AI, semiconductor thermal engineering, AI vision, Knowledge Graph/GraphRAG, x86 Physical AI Server와 edge/on-premise infrastructure 협력을 검토합니다.