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⑦ 피지컬 AI 훈련, '진짜' 데이터가 아닌 '합성 데이터'가 답인 이유

2025년 최대 화두인 피지컬 AI 는 '데이터 격차' 라는 한계에 부딪혔습니다. 이 문제를 해결할 핵심 열쇠인 '합성 데이터' 와 치명적인 'Sim-to-Real(현실 격차)' 문제의 해소 전략을 심층 분석합니다.

SUPERB AI

Nov 6, 2025 • 18 min read

Photo by Gabriele Malaspina / Unsplash

2025년 기술 업계의 최대 화두는 단연 '피지컬 AI'였습니다. CES 2025의 기조연설에서 엔비디아 CEO 젠슨 황이 "AI의 다음 개척 분야는 피지컬 AI"라고 선언한 이래, 산업계가 재편되고 있습니다.

BMW, 아마존, 폭스콘, 현대자동차그룹과 같은 글로벌 제조 및 물류 거인들이 로봇 도입을 넘어 '디지털 트윈(Digital Twin)', 즉 '가상 공장'을 구축하는 데 집중하고 있습니다.

세계경제포럼(WEF)의 2025년 보고서에 따르면, 아마존은 AI 기반 로봇 공학을 통해 25%의 효율성 향상을 달성했으며, 폭스콘은 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 배포 시간을 40% 단축했습니다. BMW 그룹은 2025년 6월, NVIDIA Omniverse 기반의 가상 공장 확장을 발표하며, 이를 통해 생산 계획 비용을 최대 30%까지 절감할 것으로 예상했습니다.

이들이 현실의 공장이 아닌 가상의 공장에 막대한 자원을 쏟아붓는 이유는 단 하나입니다. 바로 피지컬 AI의 가장 치명적인 아킬레스건, '데이터 문제' 때문입니다.

피지컬 AI의 아킬레스건: 현실 세계의 '데이터 격차'

LLM(대규모 언어 모델)이 인터넷이라는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 디지털 정보를 생성한다면, 로보틱스나 자율주행 같은 피지컬 AI는 물리적 세계와 상호작용하며 학습해야 합니다.

바로 이 지점에서 피지컬 AI는 '데이터 격차(Data Gap)'라는 근본적인 장벽에 부딪힙니다.

'인터넷'이 존재하지 않는 세계: LLM에게는 Common Crawl과 같은 수조 개의 텍스트 저장소가 있지만, 로봇에게는 "물리적 상호작용의 인터넷"이 없습니다. 모든 데이터는 현실 세계에서 "한 번에 하나의 상호작용"을 통해 수집되어야 합니다.
천문학적인 비용과 위험: 산업용 로봇 한 대를 설치하고 데이터를 수집하는 데는 수만 달러에서 수십만 달러의 비용이 발생하며, 위험한 산업 환경이나 공공 도로에서 AI를 테스트하는 것은 그 자체로 막대한 물리적, 법적 위험을 수반합니다.
'불가능한 데이터'의 문제: 피지컬 AI의 성능은 99%의 일상적인 상황이 아닌, 1%의 '엣지 케이스(edge cases)'를 얼마나 잘 처리하는지에 따라 결정됩니다. 갑자기 도로에 뛰어드는 동물, 역광 속에서 차선을 막고 서 있는 트럭, 폭우 속 희미한 신호등 같은 '드문 이벤트'는 수백만 킬로미터의 실제 주행 데이터에서도 확보하기가 극도로 어렵습니다.

LLM의 실패는 '부정확한 정보'를 생성하는 것이지만, 피지컬 AI의 실패는 곧 '물리적 재앙(사고)'을 의미합니다.

새로운 금맥, '합성 데이터'의 폭발

이 '데이터 격차'를 해결하기 위한 전략적 자산으로 '합성 데이터(Synthetic Data)'가 급부상하고 있습니다. 합성 데이터는 현실 세계에서 수집된 것이 아니라, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 인공적으로 생성된 데이터를 의미합니다.

글로벌 시장조사기관 MarketsandMarkets는 2025년 2월 보고서에서, 합성 데이터 생성 시장이 2023년 3억 달러에서 2028년 21억 달러 규모로 성장할 것이며, 이는 연평균 45.7%의 폭발적인 성장률이라고 분석했습니다.
가트너는 2030년까지 AI 모델 학습에 사용되는 데이터에서 합성 데이터가 실제 데이터를 '완전히 압도(completely overshadow)'할 것이라고 예측합니다.

하지만 이 해결책에도 한 가지 장벽이 존재합니다. 시뮬레이션에서 완벽하게 작동하도록 학습된 AI가 현실 세계에 배포될 때 성능이 급격히 저하되는 현상, 이것이 바로 'Sim-to-Real Gap' 또는 '현실 격차(Reality Gap)'입니다.

이 격차는 시뮬레이션이 현실의 물리 법칙(마찰력, 무게 중심 등)을 '근사치(approximations)'로 계산하고, 현실의 미묘한 조명이나 센서 노이즈를 완벽하게 복제하지 못하기 때문에 발생합니다.

결국 피지컬 AI의 성패는 '현실 격차'라는 모순을 어떻게 해결하는지에 달려있습니다. 이 글에서는 피지컬 AI 훈련을 위한 합성 데이터의 두 가지 핵심 전략과, 가상과 현실의 간극을 메우는 궁극의 데이터 파이프라인에 대해 심층적으로 분석합니다.

1. 도메인 무작위화: 합성 데이터 생성 (SDG)

엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim)과 같은 시뮬레이션 플랫폼은 물리적으로 정확하고 사진처럼 사실적인 가상 환경을 제공합니다. 개발자들은 이러한 환경에서 '도메인 무작위화(Domain Randomization)'라는 핵심 기술을 사용합니다. 이는 조명, 물체의 질감, 위치, 카메라 각도 등 수천, 수만 가지 변수를 프로그래밍 방식으로 무작위 변경하여 데이터를 생성하는 기법입니다. 이 과정을 통해 AI 모델은 특정 장면에 대한 정보를 암기하는 대신, '캔을 잡는 방법'과 같이 작업의 본질적인 특징을 학습하게 되어 일반화 성능이 크게 향상됩니다.

2. 심투리얼(Sim-to-Real) 문제: 가상의 완벽함이 현실에서 실패할 때

'심투리얼(Sim-to-Real) 문제'는 완벽하게 통제된 시뮬레이션 환경에서 성공적으로 훈련된 모델이, 예측 불가능하고 복잡한 현실 세계에 배치되었을 때 예상치 못하게 실패하는 현상을 의미합니다. 이 문제의 근본 원인은 시뮬레이션과 현실 사이에 존재하는 미묘하지만 결정적인 차이에 있습니다.

물리적 불일치: 마찰 계수, 무게 중심, 재료의 탄성 등 시뮬레이션이 완벽하게 모사할 수 없는 물리적 특성의 미세한 차이.
센서 노이즈: 실제 카메라 센서가 겪는 이미지 노이즈, 모션 블러, 렌즈 왜곡 등은 시뮬레이션 결과와 다릅니다.
예측 불가능한 변수: 현실 세계는 시뮬레이션이 모두 담아낼 수 없는 무한한 복잡성을 내포하고 있습니다.

심투리얼 문제는 근본적으로 통계적 분포의 불일치 문제입니다. 시뮬레이션 데이터의 분포가 현실 세계 데이터의 분포와 완벽하게 일치하지 않기 때문에 발생합니다. 따라서 해결책은 불가능에 가까운 '완벽한 시뮬레이션'을 만드는 것이 아니라, 두 데이터 분포 사이의 간극을 전략적으로 메우는 것입니다. 이는 곧 현실 세계에서 수집된 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 데이터 생성을 최적화하는, 데이터 중심적 접근법이 필요함을 의미합니다.

3. 하이브리드 솔루션: 데이터 중심의 간극 해소 전략

전략 1: 현실을 시뮬레이션으로 보강하기

가장 보편적인 접근법은 대규모 합성 데이터셋으로 모델을 사전 훈련(pre-training)시킨 후, 더 작지만 잘 정제된 실제 데이터셋으로 미세 조정(fine-tuning)하는 것입니다. 이는 AI 모델이 가상 환경에서 작업에 대한 일반적인 이해를 구축하고, 현실 환경에서 그 지식을 특정 상황에 맞게 조정하도록 돕습니다.

전략 2: 모방 훈련과 하드 케이스 마이닝

더 발전된 전략은 '모방 훈련(Imitation Training)'이라 불리는 피드백 루프를 활용하는 것입니다.

실제 데이터와 합성 데이터가 혼합된 데이터셋으로 훈련된 모델을 현장에 배포합니다.
형광등 아래에서 반짝이는 물체를 집는 데 실패하는 등, 모델이 어려움을 겪는 특정 '실패 사례'를 식별합니다.
이러한 '하드 케이스'를 시뮬레이션 환경에서 광범위한 무작위화와 함께 재현합니다.
실패 사례에 초점을 맞춘 새로운 합성 데이터셋을 집중적으로 생성합니다.
이 '하드 케이스' 데이터셋을 기존 훈련 데이터에 추가하여 모델을 재훈련함으로써 약점을 보완합니다.

이러한 하이브리드 접근법은 시뮬레이션과 현실이라는 두 도메인의 데이터를 통합적으로 관리하고, 현실의 실패 사례를 분석하여 시뮬레이션 데이터 생성에 반영하는 정교한 데이터 엔진을 필요로 합니다. 슈퍼브에이아이와 같은 플랫폼은 서로 다른 소스의 데이터를 관리하고, 현실의 실패 사례를 식별하며, 이를 다시 훈련 루프에 원활하게 공급하는 파이프라인을 구축하는 데 필수적인 역할을 합니다. 특히 슈퍼브에이아이의 합성 데이터 생성 기능은 이러한 하드 케이스 데이터를 효과적으로 만들어내는 데 활용될 수 있습니다.

미래 로봇 훈련의 방향은 '시뮬레이션 또는 현실'이 아닌 '시뮬레이션 그리고 현실'입니다. 성공은 두 데이터 소스를 지능적으로 활용하여 강건하고 일반화된 AI를 만드는 성숙한 데이터 전략에 달려 있습니다. 합성 데이터는 강력한 개발 가속기이지만, 그 가치는 로봇이 정복해야 할 '현실'에 얼마나 잘 기반하고 있는가에 의해 결정됩니다.

피지컬 AI의 미래는 데이터 지배에 달려 있습니다. 모델 중심의 사고에서 벗어나, 가상과 현실을 넘나드는 '데이터 중심 MLOps'라는 청사진을 채택하는 기업만이 물리 세계를 움직이는 진정한 지능을 손에 넣게 될 것입니다.

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