Como os dados sintéticos impulsionarão o futuro da IA

Os dados sintéticos são um ecossistema para dados perfeitos, mostrando-se promissores na criação de modelos de IA mais capazes e éticos.

“Existem dados e são de diversidade e qualidade suficientes para atender à minha necessidade específica?”

Essa é a pergunta que muitos dos líderes de dados e tecnologia de hoje têm ao criar uma arquitetura de dados moderna para dar e às transformações digitais e de IA de suas empresas. Embora os dados possam ser a base para qualquer projeto de IA, não há uma resposta clara sobre quanto deles você precisa para garantir um desempenho desejado. As dificuldades associadas à adoção corporativa podem representar barreiras significativas para a realização dos benefícios da IA.

CONSULTE: Política de Ética em Inteligência Artificial (TechRepublic )

Enfrentando o problema: as abordagens tradicionais são fundamentalmente limitantes

Um único conjunto de dados pode conter dezenas de milhões de elementos. Com abordagens tradicionais para projetos de IA, as organizações são encarregadas de coletar e rotular manualmente dados dessa magnitude, o que é demorado e caro, sem mencionar a propensão a erros humanos. Esse método tem grandes desvantagens, pois os humanos não podem rotular todos os atributos que uma empresa pode estar interessada ou precisa para impulsionar seu projeto de IA. Além das limitações acima, os dados do mundo real apresentam um problema crescente em torno do uso ético e da privacidade. O uso de dados do mundo real está se tornando cada vez mais proibitivo à medida que cada país estabelece individualmente leis de conformidade relacionadas à coleta de dados, armazenamento de dados e muito mais.

À medida que olhamos para um mundo de inovação avançada em veículos autônomos, robótica, realidade aumentada e realidade virtual, fica claro que estamos fundamentalmente limitados pelas abordagens tradicionais que usamos para treinar IA.

Explorando a solução: dados sintéticos e seus benefícios

Dados sintéticos, ou dados gerados por computador que servem como uma alternativa aos dados do mundo real, têm o potencial de mudar o atual paradigma de desenvolvimento de IA e interromper os pipelines tradicionais de dados para insights. Os dados sintéticos são promissores em sua capacidade de preencher as lacunas com abordagens centradas em dados e fornecer dados de treinamento abrangentes por uma fração do custo e do tempo das práticas atuais. Ao mesclar tecnologias da indústria de efeitos visuais e redes neurais generativas, os dados sintéticos fornecem conjuntos de dados realistas e perfeitamente rotulados e ambientes simulados em escala – o que significa que os cientistas de dados podem usá-los para superar uma enorme barreira à entrada.

Como os dados sintéticos são gerados artificialmente, eles eliminam muitos preconceitos e preocupações de privacidade com a coleta tradicional de conjuntos de dados do mundo real. Além disso, as informações sobre cada pixel são conhecidas explicitamente e um conjunto expandido de rótulos é gerado automaticamente. Isso permite que os sistemas sejam construídos e testados virtualmente e permite que os desenvolvedores de IA iterem ordens de magnitude mais rapidamente, pois os dados de treinamento podem ser criados sob demanda. Como resultado, os dados sintéticos facilitarão o cenário complexo de cronogramas acelerados de time-to-market, fornecendo aos engenheiros insights antecipados sobre a redução de custos e riscos, melhorando os cronogramas de entrega e reforçando a vantagem competitiva com IA para prototipagem rápida e lançamento de produtos mais inovadores.

Apesar de ser uma tecnologia nascente que está apenas começando a arranhar a superfície com a adoção corporativa, os dados sintéticos são uma grande promessa em sua capacidade de romper o paradigma de IA como o conhecemos. A capacidade de testar um número maior de possíveis iterações de projeto no início do processo permite que as organizações eliminem quaisquer complicações logo no início, quando as mudanças forem muito menos dispendiosas. Os dados sintéticos também abordam diretamente possíveis preocupações regulatórias e de privacidade. As principais empresas da Fortune 50 estão adotando dados sintéticos e espera-se uma onda mais ampla de adoção no setor. Em outras palavras, o design baseado em simulação de dados sintéticos tem o poder de virar o processo de desenvolvimento de IA de cabeça para baixo.