피지컬 AI 훈련, '진짜' 데이터가 아닌 '합성 데이터'가 답인 이유

핵심 요약

슈퍼브에이아이가 피지컬 AI 훈련에서 합성 데이터의 활용 이유와 도메인 랜덤화, 디지털 트윈의 역할을 분석한 인사이트를 제시합니다.

주요 경험

• 합성 데이터 기반 학습의 비용 효율성과 데이터 품질 관리의 필요성 탐구
• 시뮬레이션 기반 데이터 생성으로 실제 데이터 수집 부담 감소 가능성 검토
• 도메인 랜덤화와 데이터 파이프라인 확장의 시사점

얻은 인사이트

• 합성 데이터가 데이터 수집 제약을 완화하고 현장 적용의 유연성을 높일 수 있음
• Sim-to-Real Gap를 줄이려면 체계적 도메인 랜덤화가 중요
• 디지털 트윈 활용으로 학습 확장성과 재현성이 향상될 수 있음