戦場で生まれるデータを収集・分析し、戦況を把握します。
Partridge SystemsのDatabahn Defenseは、Raw DataをIntelligenceへ変換する防衛データ基盤です。
Databahn Defense.
Partridge Systemsの防衛データ基盤プラットフォーム
엣지에서 생성된 센서 데이터는 수집과 함께 동기화,
객체 탐지, 환경 정보 보강을 통해 기초 품질을 확보합니다.
클라우드 전송 후에는 임베딩, 캡셔닝, 라벨링 등
큐레이션을 통해 Physical AI 개발 데이터로 거듭납니다.
이어서 탐색, 모델 성능 평가, 리포트 생성 작업이
자연어 인터페이스를 통해 직관적으로 지원됩니다.
데이터 엔진 자동화를
실현하는 AI 모델 체인.
센서 데이터를 Physical AI 데이터로,
軍用無人アセットの運用環境と
構造的に共通する
Physical AIの中核要件。
Databahn AI는 Databahn Core 기반으로 Physical AI
데이터 지능화 레이어를 구축하고 파이프라인 구성 모델들을 손쉽게 최적화 또는 변경할 수 있도록 합니다.
（移動プラットフォーム、複数センサー、通信制約、リアルタイム判断・継続学習）
既存プラットフォーム
後方接続への依存
通信断と同時にAIシステム全体が停止
配備後のAI固定
新たな脅威・環境変化への対応が遅延
事前生成マップに依存
事前生成2D COP・静的3Dマップに依存
（リアルタイムな環境変化に対応不可）
Databahn Defense
切断時自律運用
エッジ単独でAI推論・3D状況認識・
指揮判断を実行
継続学習
エッジケースを自動収集し、
デジタルツインによる拡張・学習を経て
検証済みモデルを自動再配備
現場リアルタイム3D
ドローン（EO/IR・LiDAR）データをリアルタイム統合し、現場で即時に戦術マップを生成
移動プラットフォーム、複数センサー、
通信制約、リアルタイム判断・継続学習
Physical AIの
中核要件。
軍用無人アセットの運用環境と
構造的に共通する
後方接続への依存
通信断と同時に
AIシステム全体が停止
切断時自律運用
エッジ単独でAI推論・
3D状況認識・
指揮判断を実行
既存プラットフォーム
Databahn Defense
継続学習
エッジケースを収集
デジタルツインで拡張
学習・モデル検証
自動再配備
事前生成マップに依存
事前生成2D COP・静的
3Dマップに依存
（環境変化に対応不可）
現場リアルタイム3D
ドローンデータを
リアルタイム統合し、
現場で即時に
戦術マップを生成
配備後のAI固定
新たな脅威・環境変化
への対応が遅延
AIだけでは無人アセットを戦力化できません。
現場データの収集・処理・学習を支え、
再配備までつなぐ基盤が不足しています。
構造的ボトルネック。
現代戦の無人システムにおける
01
収集の断絶
無人アセットはデータを生成しますが、
現場で体系的に収集・保存・タグ付けする
標準基盤がありません。
02
判断の遅延
AI推論は後方サーバーに依存します。
DIL（Denied, Intermittent, Limited）環境では、
通信が途絶えると判断も停止します。
03
学習の断絶
現場で得たデータが後方の学習システムへ
還流されません。AIモデルは配備時の性能に
固定され、戦場環境に適応できません。
デー タの
収集・判断・学習・再配備も
平時・有事を問わず機能する必要があります。
01
E2Eパイプラインの空白
作戦は止められません。
現代戦・戦場基盤の空白
02
Physical AI基盤の不在
03
個別機能に特化 / E2E連携なし
Databahn defense
MUM-T運用のための
Physical AI-for-AI
E2Eプラットフォーム。
Partridge Systemsの防衛基盤「Databahn Defense」は、
前方センサーから後方サーバーまでをつなぎ、
E2Eデータパイプラインを提供します。
運用コンセプト。
DataBahn Defense
K877 APC
A4Aデータループ。
運用するほどAIが進化するE2E循環構造
Loggerでコーナーケースを検知し、Edgeで学習価値の高いデータを選別した後、Rearで増分学習によりモデルを高度化します。
改善したAIを再び現場へ配備し、継続的に性能を向上させます。
収集から転送まで即時フィードバック可能なリアルタイムデータパイプライン
독자적 엣지 AI 전문성과 데이터 경량화 기술로 네트워크
자원이 희소한 엣지-클라우드 파이프라인을 최적화합니다.
클라우드 환경에서는 GPU 자원을 활용하는 탄탄한
데이터 병렬 처리 기술력으로 페타바이트급 규모 데이터도
안정적으로 지원하는 Physical AI 데이터 엔진을 제공합니다.
대규모 물리 세계 데이터를
Physical AI 모델과 연결하는
데이터 레이어.
現代戦の無人システムにおける
構造的ボトルネック。
AIアルゴリズムだけでは無人アセットを戦力化できません。
現場データの収集・処理・学習・再配備を支える基盤が不足しています。
01
収集の断絶
無人アセットはデータを生成しますが、
ドローン・ロボット犬・UGVなどを現場で
体系的に収集・保存・タグ付けする
標準基盤がありません。
02
判断の遅延
AI推論は後方サーバーに依存します。
DIL（Denied, Intermittent, Limited）環境では、
通信が途絶えると判断も停止します。
03
学習の断絶
現場で得たデータが後方の学習システムへ
還流されません。AIモデルは配備時の性能に
固定され、戦場環境に適応できません。
03
個別機能に特化 / E2E連携なし
02
Physical AI基盤の不在
01
E2Eパイプラインの空白
現代戦・戦場基盤の
空白
作戦は止められません。
データの 収集・判断・
学習・再配備も
平時・有事を問わず機能する必要があります。
Partridge Systemsの防衛データ基盤「Databahn Defense」は、
前方センサーから後方学習サーバーまでE2Eデータパイプラインを単一基盤で提供します。
Databahn defense
Databahn Core는 실세계에서 수집된 다양한 데이터를
통합하는 Physical AI 특화 플랫폼입니다.
표준화된 단일 웹 환경에서 분산된 엣지 및 클라우드 데이터를 효율적으로 관리하며 Physical AI 개발을 위한 데이터 탐색과 분석을 손쉽게 해줍니다.
물리 세계를 온전히 담는
데이터 플랫폼.
Databahn Core
Databahn Core는 실세계에서 수집된 다양한 데이터를
통합하는 Physical AI 특화 플랫폼입니다.
표준화된 단일 웹 환경에서 분산된 엣지 및 클라우드 데이터를 효율적으로 관리하며 Physical AI 개발을 위한 데이터 탐색과 분석을 손쉽게 해줍니다.
물리 세계를 온전히 담는
데이터 플랫폼.
MUM-T運用のための
Physical AI-for-AI E2Eプラットフォーム。
DataBahn Defense
運用コンセプト。
A4Aデータループ。
運用するほどAIが進化するE2E循環構造
収集から転送まで即時フィードバック可能なリアルタイムデータパイプライン
Loggerでコーナーケースを検知し、Edgeで学習価値の高いデータを選別した後、Rearで増分学習によりモデルを高度化します。
改善したAIを再び現場へ配備し、継続的に性能を向上させます。
4階層E2Eデータパイプライン。
前方センサーから後方学習サーバーまで、
データが流れる全区間を単一プラットフォームでカバーします.
LAYER 1.0
Logger
収集
ドローン、ロボット等からマルチセンサーデータをリアルタイム収集します。
圧縮・タグ付け（KLV）後、前方ネットワークでデータを転送します。
LAYER 1.5
UGV Hub
集約
LAYER 2.0
AI Edge
判断
移動型戦術デバイス上でAI推論を実行します。
物体認識、3Dマップ生成、状況分析などにより現場の意思決定を支援します。
LAYER 3.0
Rear
学習
後方MLOps環境でデータを安全に管理し、増分・連合学習を実行します。
高度化したモデルを生成し、EdgeとLoggerへ再配備します。
リアルタイム高速3Dコンテキストマップ生成。
現代戦の無人システム戦場における
異なるセンサーとプラットフォームのデータを単一3D空間に統合する異種センサー融合技術
STEP 1
異種データ収集
STEP 2
時空間整合
STEP 3
3Dマップ生成
STEP 4
セマンティックオーバーレイ
データパイプライン
異種座標系の整合
ドローン、UGV、ロボット犬、ヒューマノイドなど異なる座標系を
共通座標系へリアルタイム変換し、一つの空間データに統合します.
LiDAR-Inertial Odometry
LiDAR点群とIMUデータを統合し、GPSが制限された
屋内・都市・DIL環境でも高精度な自己位置推定を行います。
SLAM+ColoredPCD (orTextureMash)
3D Gaussian Splatting/NeRF比で100倍以上高速なレンダリングにより、
リアルタイム3Dシーン構築と自由視点レンダリングを実現します。
Semantic Segmentation Overlay
3Dマップ上に建物・道路・植生・車両・人員などのラベルを付与し、
敵味方識別・危険区域・通行可能経路などを戦術レイヤーで可視化します。
3Dマップ上の
戦術コンテキストレイヤー。
幾何学的な3Dマップ上に戦術状況を把握するための
3つのコンテキストレイヤーを提供します。
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01
市街地作戦（MOUT）
03
戦場監視・偵察（ISR）
3Dコンテキストマップは多様な作戦環境で状況認識と意思決定を支援します。
USE CASES
作戦適用シナリオ。
02
特殊作戦（SOT）
04
戦闘損害評価（BDA）
03
DataBahn Defense Edge
車載エッジ CORE
01
DataBahn Defense Logger
前方データ収集
UGV搭載型
ロボット内蔵型
02
DataBahn Defense Edge
車載エッジ PRO
04
DataBahn Defense Kit
可搬型戦術エッジ
Physical AI
+
Data Infrastructure
+
Ruggedized Hardware
戦場を変えるのはアルゴリズムではなくデータです。
データを扱うハードウェア、
[戦場に最適化されたハードウェア]が戦闘力を決めます。
戦場のRaw DataからIntelligenceまで。
DataBahn Defense HW Edition.
戦場の優位を生み出すデータ基盤
Databahn Defense.
PARTRIDGE의 시맨틱 데이터 엔진 DATABAHN은 센서에서 클라우드까지 데이터를 연결합니다.
데이터 수집부터 이해, 구조화, 큐레이션까지 전 과정을 하나의 흐름으로 지능적으로 관리합니다.
피지컬 AI를 위한 데이터 엔진, DATABAHN.
DATABAHN AI for
autonomous driving
safety compliance.
글로벌 선도 자동차 제조사들은
이미 Databahn AI와 함께합니다.
DATABAHN AI와의 통합을 통해, 도로 상태, 환경 맥락, 테스트 시나리오,
그리고 각 과정에서 새로운 위험 요소까지 정확히 기록하고 분석해 더 나은 피지컬 AI를 만듭니다.
Databahn은 자동차와 제조 산업을 비롯한 다양한 분야와 첨단 데이터 중심 연구 프로그램 전반에서 피지컬 AI 데이터 관리의 새로운 영역을 개척하고 있습니다.
IN ACTION
01
SOTIF Safety Standard
파트리지는 예측하기 어려운 상황과 다양한 환경에서도 자율주행 시스템의 안전을 요구하는
SOTIF(ISO 21448) 표준을 충족하는 데이터 관리·검증 역량을 제공합니다.
02
Scenario Coverage Capability
실제 도로 환경에서는 설계만으로 예측하기 어려운 다양한 상황이 발생합니다.
파트리지는 방대한 시나리오 데이터를 체계적으로 분석·관리하여 다양한 상황을 효과적으로 검증합니다.
글로벌 선도 자동차 제조사들은
이미 Databahn AI와 함께합니다.
DATABAHN AI와의 통합을 통해, 도로 상태, 환경 맥락, 테스트 시나리오,
그리고 각 과정에서 새로운 위험 요소까지 정확히 기록하고 분석해 더 나은 피지컬 AI를 만듭니다.
WORKFLOW
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데 이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
01
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
02
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
03
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
04
Main title
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
05
Main title
USE CASES
Autonomous Driving
자율주행 자동차 개발 환경에서 차량 센서와 주행 로그, 영상 데이터를 실시간으로 통합·관리해, 시나리오 검증과 모델 개선을 빠르게 반복합니다.
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Smart factory
스마트팩토리에서 발생하는 설비·센서·영상 데이터를 실시간으로 통합해,
공정 최적화와 운영 효율을 동시에 높입니다.
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bio
바이오 제조와 연구 환경에서 발생하는 실험 장비 데이터, 공정 로그, 영상 데이터를 통합 관리해 신약 개발과 바이오 공정의 검증 속도와 품질을 높입니다.
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Military
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해,
무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
Autonomous Driving
자율주행 자동차 개발 환경에서 차량 센서와 주행 로그,
영상 데이터를 실시간으로 통합·관리해, 시나리오 검증과 모델 개선을 빠르게 반복합니다.
Smart factory
스마트팩토리에서 발생하는 설비·센서·영상 데이터를 실시간으로 통합해, 공정 최적화와 운영 효율을 동시에 높입니다.
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BIO
바이오 제조와 연구 환경에서 발생하는 실험 장비 데이터, 공정 로그, 영상 데이터를 통합 관리해 신약 개발과 바이오 공정의 검증 속도와 품질을 높입니다.
Military
군수 공장과 정비 환경에서 장비 데이터를 실시간으로 연결해, 무기체계 생산과 정비의 이상 감지와 작전 대비 태세 강화를 지원합니다.
SYNC
Databahn은 ㅇㅇㅇㅇ와 연동됩니다.
IMPACT
$8 million
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의 성과들을 한 문장으로 묘사합니다
99%
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의
성과들을 한 문장으로 묘사합니다
10,000
숫자로 표현 가능한 파트리지시스템즈의
성과들을 한 문장으로 묘사합니다
TRUST
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
신뢰, 안정성을 보장하는
인증 표식 등을 표현합니다.
前方センサーから後方サーバーまで、
全区間を単一プラットフォームでカバーします。
4階層E2E
データパイプライン。
LAYER 1.0
Logger
収集
ドローン、ロボット等からマルチセンサーデータをリアルタイム収集します。 圧縮・タグ付け（KLV）後、前方ネットワークでデータを転送します。
LAYER 1.5
UGV Hub
集約
UGVが前方データハブとして機能します
複数Loggerのデータを集約・一時保存し、AI前処理後にEdgeへ安定して転送します。
LAYER 2.0
AI Edge
判断
移動型戦術デバイス上でAI推論を実行します。
物体認識、3Dマップ生成、状況分析などにより現場の意思決定を支援します。
LAYER 3.0
Rear
学習
後方MLOps環境でデータを安全に管理し、増分・連合学習を実行します。 高度化したモデルを生成し、EdgeとLoggerへ再配備します。
異なるセンサーとプラットフォームのデータを
単一3D空間に統合する異種センサー融合技術
リアルタイム3D
コンテキストマップ生成。
現代戦の無人システム戦場における
STEP 1
異種データ収集
異種座標系の整合
ドローン、UGV、ロボット犬など
異なる座標系を共通座標系へ変換し、
一つの空間データに統合します。
STEP 3
3Dマップ生成
SLAM+ColoredPCD (orTextureMash)
3D Gaussian Splatting/NeRF比で
100倍以上高速なレンダリングにより、
リアルタイム3D構築と自由視点表示を実現します。
STEP 2
時空間整合
LiDAR-Inertial Odometry
LiDAR点群とIMUデータを統合し、
GPSが制限された屋内・都市・DIL環境でも
高精度な自己位置推定を行います。
データパイプライン
STEP 0
STEP 4
セマンティックオーバーレイ
Semantic Segmentation Overlay
3Dマップ上に建物・道路・車両などのラベルを付与し、
敵味方識別・危険区域・通行可能経路などを
戦術レイヤーで可視化します。
幾何学的な3Dマップ上に戦術状況を把握するための
3つのコンテキストレイヤーを提供します。
戦術コンテキスト層。
3Dマップ上の
.jpg)
.jpg)
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USE CASES
作戦適用シナリオ。
3Dコンテキストマップは多様な作戦環境で
状況認識と意思決定を支援します。
02
特殊作戦
SOT
04
戦闘損害評価
BDA
.jpg)
03
戦場監視・偵察
ISR
01
市街地作戦
MOUT
Physical AI
+
Data Infrastructure
+
Ruggedized Hardware
戦場を変えるのはアルゴリズムではなくデータです。
データを扱うハードウェア、
[戦場に最適化されたハードウェア]が戦闘力を決めます。
戦場のRaw DataからIntelligenceまで。
DataBahn Defense HW Edition.
01
DataBahn Defense Logger
前方データ収集
UGV搭載型
ロボット内蔵型
02
DataBahn Defense Edge
車載エッジ PRO
03
DataBahn Defense Edge
車載エッジ CORE
04
DataBahn Defense Kit
可搬型戦術エッジ
戦場の優位を生み出すデータ基盤
Databahn Defense.
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