Dados Sintéticos: A Evolução da Inteligência Artificial
Os dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente que imitam as características e padrões dos dados reais.
Os dados sintéticos surgem como uma solução quando os conjuntos de dados reais apresentam limitações em termos de qualidade, volume ou variedade para o treinamento de modelos de IA.
Nesse sentido, a principal vantagem dos dados sintéticos é a capacidade de suprir a escassez ou deficiências dos dados reais.
Antes, pergunta parece que permanecia sem resposta: e se fosse possível alcançar em dez dias o progresso tecnológico que levaria dez anos para alcançar?
Agora, esse cenário é uma realidade devido ao avanço significativo e impulsionado pela evolução no uso de dados sintéticos.
Vantagens dos Dados Sintéticos
Antes de tudo, os dados sintéticos, gerados artificialmente por programas de computador, são ferramentas que buscam se assemelhar aos dados do mundo real.
Uma das grandes vantagens é a capacidade de rápida geração e com um custo menor em comparação aos métodos tradicionais de coleta de dados.
Inclusive, oferecem a possibilidade de proteger informações confidenciais, como dados pessoais, ao criar versões sintéticas dos dados originais.
Um dos principais benefícios dos dados sintéticos é a sua capacidade de ampliar conjuntos de dados existentes, o que contribui para a melhoria da precisão dos modelos de aprendizado de máquina (machine learning).
Eles também apresentam outras vantagens importantes, como:
- Custo-benefício: A geração de dados sintéticos é mais econômica do que a coleta manual de dados, o que representa uma redução significativa nos custos.
- Escalabilidade: Os dados sintéticos, quando gerados em grandes quantidades de maneira rápida e fácil, permitindo a criação de conjuntos de dados robustos e abrangentes para treinamento de modelos de IA.
- Personalização: Os dados sintéticos são adaptáveis para corresponder a cenários ou condições específicas.
- Consistência: Criar dados sintéticos com características específicas, pode garantir uma maior consistência nos conjuntos de dados utilizados para testar e avaliar os modelos de IA.
- Privacidade: Por fim, os dados sintéticos, em alguns casos, não precisam da inclusão de informações pessoais identificáveis.
Dados Sintéticos: Impactos nos Negócios
Recentemente, uma pesquisa realizada pela Synthesis AI em parceria com a Vanson Bourne e divulgada no VentureBeat, demonstrou alguns fatos relevantes.
A pesquisa revelou que 89% dos gestores de diferentes indústrias concordam que dados sintéticos são o futuro do setor e geram um mercado cada vez mais competitivo.
Inclusive, os custos envolvidos e a possibilidade de inovação são os principais motivos para uma visão otimista em relação aos dados sintéticos.
Ao contrário das pesquisas no mundo real, com altos custos e alguns riscos de privacidade, os dados sintéticos oferecem uma alternativa mais segura e viável.
No varejo, por exemplo, empresas como a startup Caper estão utilizando simulações 3D para capturar apenas cinco imagens de um produto e gerar conjuntos de dados sintéticos com milhares de imagens.
Ou seja, esses conjuntos de dados estão impulsionando a criação de lojas inteligentes, nas quais os clientes realizam o pagamento sem enfrentar filas nos caixas.
A Ética no Uso dos Dados Sintéticos
Os dados sintéticos se aproximam de um ponto de inflexão em termos de impacto no mundo real, e considerações éticas acontecem para minimizar possíveis problemas.
Nesse sentido, a ética dos dados se baseia na ética da informática e da informação, mas traz uma abordagem diferenciada ao focar nos desafios éticos.
Assim, em relação aos dados sintéticos, o cuidado ético precisa ser adotado, antes que maiores consequências por uso indevido aconteçam.
Até porque dados sintéticos são gerados artificialmente, e podem substituir os dados históricos reais, em uma velocidade maior.
Utilizar dados sintéticos na evolução da inteligência artificial significa criar um potencial transformador, mas também demanda responsabilidade e considerações éticas.
