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.