Cómo los datos sintéticos impulsarán el futuro de la inteligencia artificial
Los datos sintéticos son un ecosistema de datos impecables que prometen crear modelos de IA más capaces y éticos.
«¿Están disponibles los datos y hay suficiente variedad y calidad para satisfacer mis necesidades específicas?»
Esta es la pregunta que enfrentan muchos líderes de datos y tecnología hoy en día al crear arquitecturas de datos modernas para respaldar las transformaciones digitales y de inteligencia artificial de sus empresas. Si bien los datos pueden ser la base de cualquier proyecto de IA, no hay una respuesta clara sobre cuántos datos se necesitan para garantizar el rendimiento objetivo. Las dificultades asociadas con la adopción empresarial pueden plantear barreras importantes para obtener los beneficios de la IA.
VER: Política de ética de IA (Tecnopedia Premium)
Enfrentando el problema: los enfoques tradicionales son fundamentalmente limitados
Un solo conjunto de datos puede contener decenas de millones de elementos. Al utilizar los métodos tradicionales de proyectos de IA, las organizaciones tienen la tarea de recopilar y etiquetar manualmente cantidades tan grandes de datos, lo que lleva mucho tiempo y es costoso, sin mencionar que es propenso a errores humanos. Este enfoque tiene importantes inconvenientes, ya que los humanos no pueden etiquetar todos los atributos que las empresas podrían interesar o necesitar para impulsar sus proyectos de IA. Además de las limitaciones antes mencionadas, los datos del mundo real plantean una preocupación creciente en torno al uso ético y la privacidad. El uso de datos del mundo real solo se volverá más prohibitivo a medida que cada país promulgue leyes de cumplimiento separadas con respecto a la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y más.
Al observar el mundo de la innovación avanzada en automóviles autónomos, robótica, realidad aumentada y realidad virtual, está claro que estamos fundamentalmente limitados por los métodos tradicionales utilizados para entrenar la inteligencia artificial.
Explorar soluciones: datos sintéticos y sus beneficios
Los datos sintéticos o generados por computadora como sustitutos de los datos del mundo real tienen el potencial de cambiar los patrones actuales de desarrollo de IA e interrumpir la canalización tradicional de datos a conocimiento. Los datos sintéticos muestran su capacidad para llenar los vacíos con un enfoque centrado en los datos y proporcionar datos de capacitación completos a una fracción del costo y el tiempo de la práctica actual. Al fusionar tecnologías de la industria de efectos visuales y redes neuronales generativas, los datos sintéticos proporcionan conjuntos de datos realistas perfectamente etiquetados y entornos simulados a gran escala, lo que significa que los científicos de datos pueden usarlos para superar enormes barreras de entrada.
Debido a que los datos sintéticos se generan artificialmente, elimina muchos de los sesgos y preocupaciones de privacidad tradicionalmente asociados con la recopilación de conjuntos de datos del mundo real. Además, la información de cada píxel se conoce explícitamente y se genera automáticamente un conjunto extendido de etiquetas. Esto permite que los sistemas se construyan y prueben virtualmente, y permite a los desarrolladores de IA iterar órdenes de magnitud más rápido porque los datos de entrenamiento se pueden crear a pedido. Como resultado, los datos sintéticos aliviarán las complejidades de acelerar el tiempo de comercialización al proporcionar a los ingenieros conocimientos tempranos sobre la reducción de costos y riesgos, la mejora de los cronogramas de entrega y la mejora de la ventaja competitiva para crear rápidamente prototipos y lanzar productos más innovadores.
Aunque como una tecnología emergente, con la adopción empresarial apenas comenzando a surgir, los datos sintéticos son muy prometedores en términos de su capacidad para alterar el paradigma de la IA tal como lo conocemos. La capacidad de probar más iteraciones de diseño posibles al comienzo del proceso permite a las organizaciones resolver cualquier problema complejo de manera temprana cuando el costo del cambio es mucho menor. Los datos sintéticos también abordan directamente posibles preocupaciones normativas y de privacidad. Las principales empresas de Fortune 50 están adoptando datos sintéticos y se espera una ola más amplia de adopción dentro de la industria. En otras palabras, el diseño de datos sintéticos impulsado por la simulación tiene el poder de interrumpir el proceso de desarrollo de la IA.
Yashar Behzadi es un emprendedor experimentado que ha creado negocios transformadores en los mercados de IA, medtech e IoT. Ahora, el CEO de Synthesis AI, ha pasado los últimos 14 años construyendo y escalando empresas de tecnología centradas en datos en Silicon Valley.
