현실 데이터와 합성 데이터의 균형점 탐색

로봇 학습과 AI 개발에서 현실 세계의 데이터와 합성(Synthetic) 데이터를 어떻게 조합할지는 전략적으로 매우 중요합니다. 현실 데이터는 실제 센서, 로봇 운행, 사용자 상호작용 등에서 얻는 진짜 기록이므로 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 담고 있습니다. 반면 합성 데이터는 시뮬레이션이나 생성 AI를 통해 만들어낸 가상 데이터로, 원하는 만큼 풍부하고 다양하게 생성할 수 있으며 라벨링 정보도 자동으로 얻을 수 있다는 강점이 있습니다​. 각 데이터의 장단점이 뚜렷하기 때문에, 선도적인 AI 기업들은 현실 vs 합성 데이터 활용에 대한 서로 다른 철학과 접근을 보여주고 있습니다.

 

1) Tesla: 방대한 현실 데이터 + 시뮬레이션 보완

 

Tesla는 수백만 대에 이르는 자사 차량으로부터 매일 쏟아지는 방대한 현실 주행 데이터를 보유하고 있으며, 이를 자율주행 AI 학습의 핵심 자산으로 삼고 있습니다​[anyverse.ai]. Tesla의 강점은 실도로 주행에서 얻어지는 다양한 센서 데이터와 운전자 조작 데이터를 통해 실제 세상의 모퉁이진 상황까지 학습시킬 수 있다는 점입니다. 그러나 Tesla조차도 합성 데이터의 가치를 간과하지 않습니다. AI Day 2021에서 Tesla 팀은 “아무리 실제 데이터가 많아도, 추가적인 학습을 위해 물리적으로 정확한 합성 데이터가 필요했다”고 밝혔습니다​.

 

실제로 테슬라는 시뮬레이션 엔진을 자체 개발하여, 현실에서 수집한 데이터로는 충분치 않은 희귀하거나 위험한 시나리오들을 가상으로 생성해 훈련 데이터세트에 추가했습니다​. 예를 들어 극단적인 폭우나 희귀한 도로 공사 상황 등은 실제로 충분한 표본을 모으기 어려운데, 시뮬레이터로 이런 장면을 사실적으로 렌더링한 이미지들을 만들어 자율주행 AI를 추가 학습시키는 식입니다.

 

 

또한 Tesla는 자동 레이블링 시스템을 갖추고 있어, 현실 주행 데이터를 신경망과 클러스터 컴퓨팅으로 처리해 주행영상에 라벨을 붙인 후, 필요한 경우 시뮬레이터로 보완 데이터를 합성하는 하이브리드 파이프라인을 구축했습니다​.

결론적으로 Tesla의 데이터 전략은 현실 데이터에 최대한 의존하되, 합성 데이터를 보조적으로 활용하여 데이터 부족이나 편향 문제를 메우는 균형 전략이라 할 수 있습니다.

 

2) NVIDIA: 인터넷-시뮬레이션-현실 데이터의 통합

NVIDIA는 로봇 및 자율주행 AI 개발에서 다양한 데이터 출처의 결합을 강조하고 있습니다. NVIDIA 수석 연구원 Jim Fan은 자사 로봇 AI 전략을 설명하며, “인터넷 규모의 데이터, 시뮬레이션 데이터, 현실 로봇 데이터의 세 갈래 데이터를 모두 결합하는 것이 중요”하다고 말했습니다​[sequoiacap.com].

인터넷 규모 데이터란 사람들이 올린 동영상, 이미지, 모션 캡쳐, 지식 데이터베이스 등 방대한 비정형 데이터를 뜻하며, 이를 통해 로봇에게 사전 학습된 일반 상식이나 비전 인지 능력을 부여할 수 있습니다. 여기에 시뮬레이션 데이터(합성 데이터)를 더하면 다양성과 극한 상황에 대한 대비를 강화할 수 있고, 마지막으로 실제 로봇으로부터 수집한 데이터는 현실 검증 및 세부 튜닝에 필수적입니다​.

 

NVIDIA는 그래픽스 분야의 강점을 살려 사실적인 시뮬레이션과 대량의 합성 데이터 생성을 가속화하고 있으며, 이러한 노력이 Sim-to-Real 격차를 줄이는 열쇠라고 믿습니다​. 실제로 NVIDIA의 자율주행 플랫폼이나 Isaac Sim에서는 합성 데이터를 손쉽게 뽑아낼 수 있는 툴킷을 제공하여, 개발자들이 수십만 장의 가상 이미지로 딥러닝 모델을 훈련시키고 이를 현실 데이터로 미세조정(fine-tune)하도록 지원합니다​[developer.nvidia.com].

 

또한 NVIDIA는 GR00T라 불리는 휴머노이드 로봇용 거대 모델을 개발 중인데, 이 프로젝트 역시 인터넷 동영상으로 일반 동작을 학습하고, 시뮬레이션으로 로봇 동작을 미세조정하며, 실제 로봇 실험으로 검증하는 순환 과정을 거칩니다​[sequoiacap.com].

종합적인 데이터 전략을 통해 NVIDIA는 장기적으로 거대 범용 로봇 모델(GROOT:Generalist Robot Model)을 만들고, 이후 특정 작업에 세분화된 전문성을 부여하는 방향을 추구하고 있습니다​ . 이처럼 다원적 데이터 통합 접근은 각 데이터원의 약점을 다른 데이터로 보완하며, 안정적이면서도 범용적인 로봇 지능을 설계하려는 NVIDIA의 철학을 반영합니다.

 

 

3) 현실과 합성의 시너지 전략

업계 전반을 보면, 현실 vs 합성 데이터는 상호 배타적인 선택이 아니라 상호 보완적인 자원으로 인식되고 있습니다. 현실 데이터는 모델이 배워야 할 정답를 제공하고, 합성 데이터는 그 분포를 잘 학습하도록 돕는 무한한 연습장을 제공합니다. 모범적인 전략은 “먼저 시뮬레이션이나 생성 모델로 거대한 합성 데이터로 예비 학습(pre-training)을 시키고, 이후 소량의 현실 데이터로 모델을 교정(fine-tuning)하여 실제 세계에 정확히 들어맞도록 만드는 것입니다. 이렇게 하면 초기부터 현실 데이터만 사용했을 때보다 훨씬 빠르게 학습하면서도, 현실에 대한 최종 정확도는 높게 유지할 수 있습니다​[sequoiacap.com].

특히 로봇처럼 현실 데이터 수집 비용이 높은 경우, 이 방안은 사실상 유일한 현실적인 접근으로 여겨집니다. 또한 최근에는 생성형 AI의 발전으로 사진, 영상, 3D 데이터까지 원하는 형태로 합성해주는 도구가 나오고 있어, 합성 데이터의 질과 다양성이 한층 개선되고 있습니다. 궁극적으로 AI 개발자는 “어떤 부분을 현실 데이터로 학습시키고, 어떤 부분을 합성 데이터로 대체할 것인가” 를 항상 고민해야 합니다. 이 균형을 잘 맞춘다면, 적은 현실 경험으로도 합성 경험을 발판삼아 뛰어난 성능을 끌어낼 수 있으며, 반대로 합성으로 커버 못 하는 미묘한 부분은 현실 데이터로 보정하여 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 이렇게 현실과 합성의 두 세계를 모두 활용하는 전략이 앞으로 로봇 학습의 효과를 극대화하는 핵심이 될 것으로 전망됩니다.