심층 신경망 훈련, 엔비디아 AI 훈련용 ‘옴니버스 리플리케이터’ 합성 데이터 생성엔진 발표

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 심층 신경망을 훈련하기 위해 물리적으로 시뮬레이션된 합성 데이터를 생성하는 강력한 합성 데이터 생성 엔진인 엔비디아 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)를 발표했다.

엔비디아는 해당 엔진을 처음 구현하면서 두 가지 합성 데이터 생성 애플리케이션을 도입했다. 이는 자율주행 차량의 디지털 트윈을 호스팅하는 가상세계인 엔비디아 드라이브 심(DRIVE Sim)과 조작(manipulation) 로봇의 디지털 트윈을 위한 가상세계인 엔비디아 아이작 심(Issac Sim)이다.

두 가지 리플리케이터는 개발자가 AI 모델을 부트스트랩하고, 실제 데이터 격차를 보완하고, 인간이 할 수 없는 방식으로 실측 사실에 라벨링할 수 있게 한다. 이러한 가상세계에서 생성된 데이터는 실제 환경에서는 정기적으로 또는 안전하게 경험할 수 없는 희귀하거나 위험한 조건 등을 포함해 다양한 시나리오를 다룬다.

이러한 데이터를 사용해 구축된 자율주행 차량과 로봇은 물리적 환경에 적용하기 전에 일련의 가상환경에서 기술을 숙련할 수 있다.

엔비디아의 시뮬레이션 기술 부사장인 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “옴니버스 리플리케이터는 AI에 필수적인 고품질, 고성능 및 안전한 데이터셋을 구축하기 위해 다양하고 방대한 데이터셋을 만들게 해준다. 우리가 직접 두 개의 도메인별 데이터 생성엔진을 구축했지만, 많은 회사가 옴니버스 리플리케이터를 사용해 자체적으로 구축하는 것을 기대할 수 있다”고 말했다.

옴니버스 리플리케이터는 자율주행차 및 로보틱스 개발자의 요구에 맞게 조정된 크고 다양하며 물리적으로 정확한 데이터를 생성할 수 있는 기능을 활용한다. 이를 통해 오류가 발생하기 쉽고 불완전하며 값비싸고, 노동력이 많이 필요한 실세계 데이터를 보강한다. 또한, 속도, 깊이, 가려진 물체, 악천후 조건, 센서 간 물체의 이동추적과 같이 인간이 라벨링하기 어렵거나 불가능한 실측 자료 생성을 가능하게 한다.

드라이브 자율주행 차량과 아이작 로보틱스 팀을 위한 귀중한 데이터 생성엔진인 옴니버스 리플리케이터는 개발자가 도메인별 데이터 생성엔진을 구축할 수 있도록 내년에 제공될 예정이다.

옴니버스 리플리케이터는 3D 워크플로우를 위한 가상세계 시뮬레이션 및 협업 플랫폼인 엔비디아 옴니버스의 일부다.

한편 11월 11일(현지시간)까지 온라인으로 진행되는 GTC에서 엔비디아 옴니버스에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있다. GTC의 무료 참가 등록은 https://www.nvidia.com/ko-kr/gtc에서 할 수 있다.