Qué es la data sintética y cómo puede transformar el desarrollo de IA

"¿Existen datos y son lo suficientemente diversos y de calidad para satisfacer mis necesidades específicas?"

Esta es la pregunta que muchos líderes de datos y tecnología tienen hoy en día al crear una arquitectura de datos moderna para respaldar las transformaciones digitales y de IA de su empresa. Si bien los datos pueden ser la base de cualquier proyecto de IA, no hay una respuesta clara sobre cuánto se necesita para garantizar un rendimiento objetivo. Las dificultades asociadas con la adopción empresarial podrían representar barreras significativas para aprovechar los beneficios de la IA.

Enfrentando el problema: los enfoques tradicionales son fundamentalmente limitantes

Un solo conjunto de datos puede contener decenas de millones de elementos. Con los enfoques tradicionales para proyectos de IA, las organizaciones deben recopilar y etiquetar manualmente datos de esta magnitud, lo cual es lento y costoso, sin mencionar propenso a errores humanos. Este método tiene grandes desventajas, ya que los humanos no pueden etiquetar todos los atributos en los que una empresa puede estar interesada o que necesita para impulsar su proyecto de IA. Además de las limitaciones mencionadas anteriormente, los datos del mundo real presentan un creciente problema en torno al uso ético y la privacidad. El uso de datos del mundo real se está volviendo cada vez más restrictivo a medida que cada país establece individualmente leyes de cumplimiento en torno a la recopilación de datos, el almacenamiento de datos y más.

A medida que nos adentramos en un mundo de innovación avanzada en vehículos autónomos, robótica, realidad aumentada y realidad virtual, está claro que estamos fundamentalmente limitados por los enfoques tradicionales que hemos utilizado para entrenar a la IA.

Explorando la solución: datos sintéticos y sus beneficios

Los datos sintéticos, o datos generados por computadora que sirven como una alternativa a los datos del mundo real, tienen el potencial de cambiar el paradigma actual de desarrollo de IA y disruptir los flujos de datos a información tradicionales. Los datos sintéticos muestran promesa en su capacidad para llenar los vacíos con enfoques centrados en los datos y proporcionar datos de entrenamiento completos a una fracción del costo y tiempo de las prácticas actuales. Al combinar 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 una barrera de entrada masiva.

Dado que los datos sintéticos se generan artificialmente, eliminan muchos sesgos y preocupaciones de privacidad asociados con la recopilación tradicional de conjuntos de datos del mundo real. Además, se conoce explícitamente información sobre cada píxel y se generan automáticamente un conjunto ampliado de etiquetas. Esto permite construir y probar sistemas virtualmente y permite a los desarrolladores de IA iterar órdenes de magnitud más rápido, ya que se puede crear datos de entrenamiento a pedido. Como resultado, los datos sintéticos facilitarán el complejo panorama de los cronogramas acelerados de llegada al mercado al proporcionar a los ingenieros información temprana para reducir costos y riesgos, mejorar los plazos de entrega y fortalecer la ventaja competitiva con IA para prototipado rápido y lanzamiento de productos más innovadores.

El impacto de la exclusión de datos en los resultados de IA

A pesar de ser una tecnología incipiente que apenas comienza a aprovecharse en el ámbito empresarial, los datos sintéticos tienen un gran potencial en su capacidad para disruptir el paradigma de la IA tal como lo conocemos. La capacidad de probar un mayor número de posibles iteraciones de diseño al comienzo del proceso permite a las organizaciones resolver cualquier complicación temprano, cuando los cambios son mucho menos costosos. Los datos sintéticos también abordan directamente posibles preocupaciones de privacidad y regulación. Las principales empresas del Fortune 50 están adoptando los datos sintéticos y se espera una mayor ola de adopción dentro de la industria. En otras palabras, el diseño impulsado por simulación de datos sintéticos tiene el poder de cambiar por completo el proceso de desarrollo de IA.

Yashar Behzadi es un emprendedor experimentado que ha construido negocios transformadores en los mercados de IA, tecnología médica e IoT. Ahora CEO en Synthesis AI, ha pasado los últimos 14 años en Silicon Valley construyendo y escalando empresas tecnológicas centradas en datos.

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