아이벡스, ICML 2026 논문 채택…산업용 피지컬 AI 기술력 입증

AI 요약

아이벡스의 연구 논문이 ICML 2026에 채택됐으며, 오염된 학습 데이터 환경에서도 결함을 안정적으로 검출하는 이상 탐지 알고리즘 MeDS(Memory-Distilled Selection)를 제안했다고 밝혔습니다. MeDS는 일부 특징을 무작위로 추출해 다수의 메모리 앙상블을 구성하는 서브샘플링 기반 필터링과 필터링된 메모리 점수를 학생 네트워크에 전수하는 지식 증류 및 자기 선택 과정을 통해 노이즈 과적합을 방지하고 이미지·픽셀 수준에서 결함 위치를 정밀하게 탐지합니다. 아이벡스는 해당 기술이 MVTecAD·VisA·Real-IAD 등 대표 벤치마크에서 기존 최고 수준을 뛰어넘는 성능을 기록해 오염된 데이터 환경에서도 강건성과 실용성을 입증했다고 밝혔습니다.