로봇 키트 없이 웹 브라우저에서 바로 AI 모델을 훈련하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 모든 것이 클라우드에서 실행되어 설치할 것이 없습니다.
시뮬레이터는 실물 키트의 디지털 트윈입니다 — 웹 콘솔, ROS 2 토픽, API가 동일합니다. 가상 로봇에서 만든 코드와 모델이 실제 PhysiCar 로봇에서 그대로 동작합니다.
액션형 AI 챗봇이 학생마다 1:1 보조교사 역할을 합니다. 로봇을 움직이고, 시뮬레이터를 확인하고, 코드를 함께 실행합니다. 교사의 부담은 줄이고, 학생의 몰입은 높입니다.
Cloudflare 엣지 컴퓨팅으로 전 세계 어디서든 빠르게 응답하고, 시뮬레이터는 가장 가까운 리전에서 실행됩니다. 학교 인터넷이 느려도 수업 흐름이 끊기지 않습니다.
계정·권한·라이선스 걱정 없이 크레딧으로 예산을 안전하게 관리합니다. 교사는 자기 크레딧으로 학생 사용량을 후원하고, 클래스룸별 한도를 직접 정할 수 있습니다.
컨테이너 기술로 원격 업데이트가 자동 적용됩니다. 새로운 예제와 기능이 계속 추가되고, 불편함은 빠르게 개선됩니다.
강화학습으로 자율주행 모델을 직접 훈련합니다. 칭찬과 벌(보상 함수)을 설계하고, AI가 스스로 트랙을 달리는 법을 배우게 하세요.
클라우드 시뮬레이터에서 훈련하고, 같은 모델 그대로 실제 PhysiCar 로봇에서 주행합니다. 알파고와 같은 원리로 AI의 핵심을 체험합니다.
LLM 도구 호출로 나만의 AI 비서를 만듭니다. "빨간 공 찾아줘"라고 말하면 로봇이 주변을 살피며 직접 찾아다닙니다.
음성으로 로봇과 실시간 대화합니다. 로봇이 주행하고, 둘러보고, 소리 내어 대답합니다. 모든 AI 에이전트의 핵심 원리를 실습합니다.
컴퓨터 비전으로 사람과 물체를 인식하고 따라다니는 AI 반려 로봇을 만듭니다. YOLO 탐지기가 매 카메라 프레임에서 대상을 찾아냅니다.
로봇이 본 것이 곧 조향과 속도가 됩니다. 모든 "따라와" 로봇의 기본인 인식 → 제어 루프를 시뮬레이션부터 실물 키트까지 경험합니다.
클래스룸을 간편하게 운영합니다. 학생은 초대 코드로 참여하고, 사용량은 교사 크레딧에서 차감되며, 후원 한도와 허용 모델을 직접 관리합니다.
수업용 커스텀 월드를 만들어 배포하고, 월드에 과제 평가를 담고, 트랙 프린트와 Racing Lap Timer로 오프라인 대회를 엽니다.
국립중앙과학관, 인천광역시교육청, 인하대학교 등 다양한 교육기관과의 실증 경험을 토대로 제작한 AI 로봇 교육 플랫폼입니다.
초등학교 정보 교사
대학교 AI 전공
대학생