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

기사입력 : 2021년 11월 10일 18시 06분
ACROFAN=Newswire | newswire@acrofan.com SNS
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.

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/gtc/에서 할 수 있다.

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