Industrial Edge AI Solution Challenge 2026

Industrial Edge AI Solution Challenge 2026은

스마트팩토리가 일정 수준까지 보급된 지금, 여전히 제조 현장에 남아 있는 실질적인 문제들을

온디바이스 AI·엣지 AI·임베디드 기술로 해결하는 문제 해결 중심(Problem-Solving) AI 콘테스트입니다.

이 콘테스트는 단순한 알고리즘 성능 경쟁이나 이론 중심의 AI 경진대회가 아니라,

“실제 공장에서 쓰일 수 있는 AI 솔루션을 직접 만들어보는 것”을 목표로 합니다.

센서, 데이터, AI 모델, 그리고 실제 제어·판정까지 이어지는 완전한 Physical AI 솔루션 구현을 통해

대한민국 제조업이 필요로 하는 차세대 AI 기술과 인재를 발굴하고자 합니다.

 

◆ 콘테스트를 진행하는 이유

스마트팩토리는 빠르게 확산되었지만, 현장에서는 여전히 다음과 같은 질문이 반복됩니다.

• 설비 이상을 고장이 나기 전에 알 수 없을까?

• 불량 검사를 사람의 눈이 아닌 AI로 대체할 수 없을까?

• 숙련자의 경험을 AI 모델로 표준화할 수 없을까?

• 공정 데이터를 모아놨지만 AI가 바로 쓸 수는 없는 이유는 무엇일까?

• 클라우드를 쓰지 않고도 보안이 보장된 AI를 구현할 수 없을까?

 

◆ 콘테스트 핵심 미션 (6대 문제 영역)

참가자는 아래 6대 제조 현장 문제 영역 중 하나를 선택해 자유롭게 작품을 제작할 수 있습니다.

① 설비·공정 맞춤형 AI 모델 : 공정별·설비별 특성을 반영한 AI 예측·분석 모델

② 엣지 기반 실시간 이상징후 탐지 : 모터·베어링·펌프·설비의 이상을 실시간으로 감지하는 AI

③ AI 기반 품질·불량 검사 자동화 : 비전·센서 기반 불량 판정 및 품질 검사 AI

④ 데이터 파이프라인 자동 관리·정합성 확보 : 제조 데이터를 AI가 바로 쓸 수 있게 만드는 자동화 솔루션

⑤ 공정 제어·자율 최적화 루프 : AI가 공정을 분석하고 직접 제어까지 수행하는 자율 시스템

⑥ 보안 강화 + 온디바이스 AI : 클라우드 없이 로컬에서 동작하는 보안 중심 AI 시스템

 

◆ 어떤 작품을 만들 수 있나요?

참가자들은 다음과 같은 실전형 Edge AI 작품을 구현할 수 있습니다.

• 베어링 소음 기반 설비 고장 예측 시스템

• AI 카메라를 활용한 스크래치·조립 불량 자동 검사기

• AI 기반 리플로우 오븐 / 온도 챔버 자동 제어 시스템

• 제조 센서 데이터 자동 정합성·보정 솔루션

• 폐쇄망 환경에서 동작하는 온디바이스 AI 분석 박스

👉 작동하는 데모 시연이 가능한 작품이라면 기술 스택과 구현 방식은 자유롭게 선택할 수 있습니다.

 

◆ 어떤 하드웨어와 소프트웨어를 사용하면 되나요?

기존의 라즈베리파이, ESP32, STM32, Jetson Nano 등 여러분이 가진 어떤 보드든 사용이 가능하며

Yolo , Edge Impulse, Tiny LLM 같은 경량 모델을 실제 기기에 올려 온디바이스 AI 디바이스를 직접 구현하면 됩니다.

 

◆ 누가 참여할 수 있나요?

학생부터 현업 엔지니어까지, 실전 문제 해결에 관심 있는 누구나 참여 가능

• 임베디드·AI·로봇·자동화 개발자

• 제조·산업 AI에 관심 있는 엔지니어

• 대학(원)생, 연구원, 스타트업, 메이커

• 산업 문제 해결형 AI 프로젝트를 만들고 싶은 모든 팀/개인

 

◆ 참가자를 위한 “총 5회 Edge AI 실전 웨비나” 제공!

DigiKey 후원으로, 참가자들이 완주할 수 있도록 기초 → 실습 → 실전까지 전 과정을 5개의 교육으로 안내합니다.

 

1. Edge AI & Physical AI 이해

• 온디바이스 AI 구조
• 센서+AI+모터가 통합된 Physical AI 개념
• 산업·로봇·모빌리티 적용 사례

 

2. STM32 N6 기반 Edge AI 구현

• 초저전력 MCU에서 AI 실행하는 구조
• 센서 기반 anomaly detection

 

3. ESP32 Edge AI 실습

• ESP32-S3 + 카메라로 이미지/제스처 분류
• TFLite Micro / FOMO 실행

 

4. Edge Impulse 학습 워크플로우

• 데이터 수집 → 모델 학습 → 디바이스 배포
• 오디오/이미지/IMU 모델 자동 생성

 

5. Jetson Nano로 YOLO 실행

• YOLO nano 모델 배포
• TensorRT 가속 기반 실시간 인식

이 5개의 교육을 따라오면 누구든지 완성작까지 만들 수 있도록 설계되었습니다.

 

DigiKey 부품 리펀드 (총 40팀 지원)

• 선착순 10팀 → 최대 10만원 리펀드

• 이후 30팀 → 최대 5만원 리펀드

 

Quest 1에선 인보이스만 제출하고, 리펀드는 Quest 3(최종 완성 제출)까지 도달한 팀에게만 지급됩니다.

라즈베리파이, ESP32, STM32, Jetson Nano 등 여러분이 가진 어떤 보드든 OK!

YOLO · Edge Impulse · Tiny LLM 같은 경량 모델을 실제 기기에 올려 온디바이스 AI 디바이스를 직접 구현하는 대회입니다.

 

유의사항

본 콘테스트는 참가 신청 인원이 일정 기준에 미달할 경우,

운영상의 사유로 일정 변경 또는 콘테스트 진행이 취소·중단될 수 있습니다.

 

• 등록 가능 기간 : 2025년 12월 18일 (목) ~ 2026년 1월 16일 (금)
• 퀘스트 1 기간 : 2025년 12월 18일 (목) ~ 2026년 1월 16일 (금)
• 퀘스트 2 기간 : 22026년 1월 17일 (토) ~ 2026년 2월 15일 (일)
• 퀘스트 3 기간 : 2026년 2월 16일 (월) ~ 2026년 3월 1일 (일)

※ 퀘스트 1 기간동안 참가 신청이 가능합니다.