합성 데이터가 인공지능을 더 좋게 만들 수 있을까?

인공지능(AI)은 기하급수적인 발전으로 인해 더욱 발전했지만, 이 현대 기술의 한계는 여전히 존재합니다.

그렇다면 합성 데이터가 AI와 관련된 모든 문제의 해결책이 될 수 있을까요?

4차 산업혁명에서는 모든 산업이 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 현대 기술의 잠재력을 발견했습니다.

거의 모든 조직은 보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 생성하고 더 나은 고객 만족을 보장하기 위해 AI를 배포하고 있습니다. 그러나 스타트업, SOHO, 중소기업(SMB)은 AI를 도입할 때 큰 문제에 직면합니다. 이를 콜드 스타트 ​​문제라고 합니다. 스타트업과 중소기업은 일반적으로 빅데이터를 수집할 자원이 없지만, 콜드 스타트 ​​문제는 본질적으로 그러한 관련 데이터가 부족하다는 것입니다.

반면, 업계 거대 기업은 이미 실제 데이터를 수집하고 이를 AI 시스템 교육에 적용할 수 있는 리소스를 보유하고 있습니다. 따라서 중소기업의 승산은 크다. 이 경우 합성 데이터가 필요한 조력자가 될 수 있습니다.

합성 데이터는 데이터 기반 비즈니스 모델의 원동력이 될 수 있습니다. 또한, 합성 데이터가 실제 데이터와 동일한 결과를 산출한다는 연구 결과도 있습니다. 합성 데이터는 실제 데이터보다 저렴하고 처리하는 데 시간이 덜 걸리는 것으로 간주됩니다. 따라서 합성 데이터의 출현은 현재 대기업이 장악하고 있는 경쟁의 장을 중소기업과 스타트업에 유리하게 만들 수 있습니다.

합성 데이터의 이점을 알아보세요

합성 데이터는 데이터가 실제 과거 데이터에 최대한 가깝도록 사용자가 지정한 매개변수를 기반으로 컴퓨터에서 생성한 인공 데이터입니다. 일반적으로 Unreal Engine, Unity와 같은 게임 엔진은 자율주행차와 같은 AI 기반 애플리케이션을 테스트하고 훈련하기 위한 시뮬레이션 환경으로 사용되는 경우가 많습니다. 합성 데이터를 기반으로 AI 기반 애플리케이션을 개발하면 많은 이점이 있습니다. 몇 가지 장점은 다음과 같습니다.

1. 프로토타입 개발

대량의 관련 실제 데이터를 찾고, 집계하고, 모델링하는 것은 지루한 과정입니다. 따라서 합성 데이터를 생성하는 것이 최선의 솔루션일 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 프로토타입을 제작하고 프로토타입을 테스트하여 대량 생산 전에 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 합성 데이터를 사용하여 프로토타입을 구축하는 것은 실제 데이터보다 더 효율적이고 비용 효율적입니다.

비영리 인공지능 연구회사 오픈에이아이(Open AI)에서는 수많은 인공지능 기반 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이러한 애플리케이션 중에서 연구자들은 단 한 번 수행된 작업을 본 후에 새로운 작업을 학습할 수 있는 합성 데이터로 훈련된 로봇을 개발했습니다. 캘리포니아의 한 기술 스타트업은 Amazon Go와 유사한 비전을 가지고 인공지능 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이 스타트업은 합성 데이터의 도움을 받아 편의점과 소매업체에 계산대 없는 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 매장의 모든 쇼핑객을 모니터링하여 학습 패턴을 식별하고 분석하는 AI 기반 스마트 시스템을 도입했습니다.

2. 데이터 개인정보 보호

2018년 11월, 5억 명의 Marriott 고객이 세간의 이목을 끄는 데이터 침해로 피해를 입었습니다. 그 5억 명 중 3억 2,700만 명이 여권 정보, 이메일 주소, 우편 주소, 신용 카드 정보를 포함한 데이터를 도난당했습니다. 이러한 사건으로 인해 사람들은 데이터의 보안과 개인 정보 보호에 대해 걱정하고 있습니다.

합성 데이터는 이러한 개인 정보 보호 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 합성 데이터에는 개인 데이터가 포함되지 않습니다. 따라서 데이터 프라이버시가 쉽게 보장될 수 있습니다. 합성 데이터는 의료 애플리케이션용 AI 시스템을 훈련하는 데 매우 유용합니다. AI 시스템에는 실제 환자 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 이는 환자의 개인정보를 위협합니다. 합성 데이터를 사용하면 환자의 기밀을 유지하면서 의료 분야의 고급 인공 지능 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

예를 들어, 미네소타의 Mayo Clinic과 보스턴의 MGH 및 BWH 임상 데이터 과학 센터와 협력하는 Nvidia의 연구원들은 생성적 적대 신경망을 사용하여 신경망 훈련을 위한 합성 데이터를 생성하고 있습니다. 생성된 합성 데이터에는 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative 데이터세트의 MRI 3,400개와 Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark 데이터세트의 4D 뇌 MRI 및 종양 200개가 포함되어 있습니다. 마찬가지로 시뮬레이션된 X선을 실제 X선과 함께 사용하여 AI 시스템이 다양한 건강 상태를 인식하도록 훈련할 수 있습니다.

3. 전례 없는 시나리오 테스트 및 교육

AI 기반 애플리케이션 개발에서 가장 중요한 프로세스 중 하나는 시스템 성능을 테스트하는 것입니다. 시스템이 원하는 결과를 내지 못하면 재교육이 필요합니다. 이 경우 합성 데이터가 도움이 될 수 있습니다. 합성 데이터는 실제 데이터를 사용하거나 실제 환경에서 시스템을 테스트하는 대신 AI 시스템을 테스트하는 시나리오를 생성할 수 있습니다. 이 방법은 실제 데이터를 얻는 것보다 저렴하고 시간도 덜 걸립니다.

마찬가지로, 합성 데이터는 실제 데이터나 이벤트가 부족한 미래에 발생할 수 있는 시나리오에 대해 새로운 시스템이나 기존 시스템을 훈련할 수도 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 연구자들은 더욱 미래 지향적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 또한 합성 데이터를 생성하는 것이 정확한 실제 데이터를 수집하는 것보다 간단하기 때문에 합성 데이터를 사용하여 AI 시스템을 재교육하는 것이 더 간단합니다.

이러한 이점으로 인해 합성 데이터는 자율주행차 테스트 및 교육을 위한 접근 가능한 대안이 되었습니다. 많은 자율주행 자동차 개발자들은 GTA V와 같은 시뮬레이션된 게임 환경을 사용하여 AI 기반 시스템을 훈련하고 있습니다. 마찬가지로 메이 모빌리티(May Mobility)도 합성 데이터를 활용해 차량을 훈련시켜 자율주행 마이크로모빌리티 서비스를 구축하고 있다.

Waymo라는 또 다른 자율주행 자동차 개발자는 이미 시뮬레이션 도로에서 50억 마일, 실제 도로에서 800만 마일을 주행하여 자율주행 자동차를 테스트했습니다. 합성 데이터 접근 방식을 통해 개발자는 시뮬레이션된 도로에서 자율주행차를 테스트할 수 있으며, 이는 실제 도로에서 직접 테스트하는 것보다 훨씬 안전합니다.

4. 데이터 유연성 향상

실제 데이터를 얻는 것은 주석 비용을 지불하고 저작권 침해를 방지하는 것을 포함하는 지루한 과정입니다. 또한 실제 데이터는 특정 도메인의 충분한 기록 데이터가 있는 특정 시나리오에서만 사용할 수 있습니다. 실제 데이터와 달리 합성 데이터는 객체, 장면, 이벤트, 사람의 모든 조합을 즉각적으로 나타낼 수 있습니다. 합성 데이터는 틈새 애플리케이션을 발견할 수 있는 일반 데이터세트를 생성할 수 있습니다. 결과적으로 연구자들은 합성 데이터를 통해 무한한 가능성을 탐색할 수 있습니다. 몇몇 스타트업에서는 고객 요구 사항을 충족하는 교육 데이터 세트를 개발하여 개방형 데이터 경제를 구축하고 있습니다.

5. 합성 데이터의 한계 탐색

합성 데이터는 AI가 미지의 영역에 도달하는 데 도움이 될 수 있지만 그 한계는 주류 배포에 큰 장애물이 될 수 있습니다. 우선, 합성 데이터는 실제 데이터의 여러 속성을 시뮬레이션하지만 원본 데이터를 정확하게 복제하지는 않습니다. 이러한 합성 데이터를 모델링할 때 AI 시스템은 실제 데이터에서 일반적인 추세와 상황만 찾습니다. 따라서 실제 데이터에 극단적인 경우에 포함된 드문 시나리오는 합성 데이터에 절대로 포함되지 않을 수 있습니다.

또한 연구자들은 아직 데이터가 정확한지 확인하는 메커니즘을 개발하지 않았습니다. 실제 데이터에서 결함을 찾아 이를 줄이는 것은 합성 데이터를 사용하는 것보다 간단합니다. AI 기반 시스템에는 이미 의도하지 않은 편견을 조장하는 "어두운 면"이 있습니다. 합성 데이터를 사용하여 이러한 편향의 범위와 영향을 예측하는 것은 시기상조일 수 있습니다.

6. 과제 극복

합성 데이터를 이해하는 기업 조직의 필요성은 상당히 새로운 발견입니다. 이러한 데이터의 효율성과 정확성은 현재 업계 표준에 비해 평가되지 않았습니다. 따라서 합성 데이터는 독립형 데이터 원본으로 간주되어서는 안 됩니다. 특히 의료 애플리케이션, 자율주행차 등 안전 문제에 직면한 애플리케이션에서는 합성 데이터를 실제 데이터와 결합해 AI 시스템을 개발해야 합니다. 그러나 소매 분야의 애플리케이션은 위험 요인이 낮고 합성 데이터에 쉽게 의존할 수 있습니다.

테스트 목적으로 합성 데이터는 실행 가능하고 비용 효율적인 솔루션입니다. 그러나 합성 데이터를 다른 목적을 위한 독립형 솔루션으로 사용하기 전에 AI 시스템의 결과를 철저히 연구하고 분석해야 합니다. 추가 연구를 통해 합성 데이터는 다양한 작업에서 더욱 신뢰할 수 있게 될 수 있습니다.

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