സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ: നിർമ്മിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ AI സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

ഇമേജ് ക്രെഡിറ്റ്:
ഇമേജ് ക്രെഡിറ്റ്
iStock

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ: നിർമ്മിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ AI സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ: നിർമ്മിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായ AI സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു

ഉപശീർഷക വാചകം
കൃത്യമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) മോഡലുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന്, ഒരു അൽഗോരിതം സൃഷ്‌ടിച്ച സിമുലേറ്റ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ വർധിച്ച പ്രയോജനം കാണുന്നു.
    • രചയിതാവ്:
    • രചയിതാവിന്റെ പേര്
      Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
    • May 4, 2022

    ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

    ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ റീട്ടെയിൽ വരെയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമായ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, AI സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയെ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു. സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങൾ അപകടപ്പെടുത്താതെ വൈവിധ്യവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുകയും ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വഞ്ചനാപരമായ മാധ്യമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള ദുരുപയോഗം, ഊർജ്ജ ഉപഭോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പാരിസ്ഥിതിക ആശങ്കകൾ, ശ്രദ്ധാപൂർവം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട തൊഴിൽ വിപണിയിലെ ചലനാത്മകത എന്നിവ പോലുള്ള വെല്ലുവിളികളും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സന്ദർഭം

    പതിറ്റാണ്ടുകളായി, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വ്യത്യസ്ത രൂപങ്ങളിൽ നിലവിലുണ്ട്. ഫ്ലൈറ്റ് സിമുലേറ്ററുകൾ പോലുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ ഗെയിമുകളിലും ആറ്റങ്ങൾ മുതൽ ഗാലക്സികൾ വരെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ഫിസിക്സ് സിമുലേഷനുകളിലും ഇത് കണ്ടെത്തിയേക്കാം. ഇപ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ലോക AI വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കാൻ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം പോലുള്ള വ്യവസായങ്ങളിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പ്രയോഗിക്കുന്നു.

    AI- യുടെ പുരോഗതി നിരവധി നിർവ്വഹണ തടസ്സങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, വിശ്വസനീയമായ കണ്ടെത്തലുകൾ നൽകുന്നതിനും പക്ഷപാതരഹിതമായിരിക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ കർശനമായ ഡാറ്റ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമാണ്. ഈ വെല്ലുവിളികൾക്കിടയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് സിമുലേഷനുകളോ പ്രോഗ്രാമുകളോ സൃഷ്ടിച്ച വ്യാഖ്യാന ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്ക് പകരമായി ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ AI- സൃഷ്‌ടിച്ച ഡാറ്റ, സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും മുൻവിധി ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനും നിർണായകമാണ്, കാരണം യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാ വൈവിധ്യം ഉറപ്പാക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും.

    ഹെൽത്ത് കെയർ പ്രാക്ടീഷണർമാർ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, രോഗിയുടെ രഹസ്യസ്വഭാവം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് AI സിസ്റ്റങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് മെഡിക്കൽ ഇമേജ് മേഖലയ്ക്കുള്ളിൽ. ഉദാഹരണത്തിന്, വെർച്വൽ കെയർ സ്ഥാപനമായ ക്യൂറായി, രോഗനിർണയ അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ 400,000 സിന്തറ്റിക് മെഡിക്കൽ കേസുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. കൂടാതെ, കേപ്പർ പോലുള്ള ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ അഞ്ച് ഉൽപ്പന്ന ഷോട്ടുകളിൽ നിന്ന് ആയിരം ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ 3D സിമുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് 2021 ജൂണിൽ പുറത്തിറക്കിയ ഗാർട്ട്നർ പഠനമനുസരിച്ച്, AI വികസനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന മിക്ക ഡാറ്റയും 2030-ഓടെ നിയമനിർമ്മാണം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ, സിമുലേഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് മാർഗങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്രിമമായി നിർമ്മിക്കപ്പെടും.

    തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ലംഘനങ്ങൾ തടയുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ആശുപത്രിയോ കോർപ്പറേഷനോ AI-അധിഷ്‌ഠിത കാൻസർ രോഗനിർണ്ണയ സംവിധാനം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സിന്തറ്റിക് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വാഗ്ദാനം ചെയ്‌തേക്കാം—ഈ സിസ്റ്റം വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റ പോലെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ. ഈ രീതിയിൽ, സിസ്റ്റം രൂപകൽപന ചെയ്യുമ്പോഴും കംപൈൽ ചെയ്യുമ്പോഴും ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഗുണമേന്മയുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ സെൻസിറ്റീവ്, പേഷ്യന്റ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ അപകടത്തിലാക്കാൻ ആശുപത്രി ശൃംഖലയ്ക്ക് സാധ്യതയില്ല. 

    പരമ്പരാഗത സേവനങ്ങളേക്കാൾ കുറഞ്ഞ വിലയ്ക്ക് വിവരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ഡാറ്റ വാങ്ങുന്നവരെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് കൂടുതൽ അനുവദിക്കാനാകും. ആദ്യത്തെ സമർപ്പിത സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ബിസിനസുകളിലൊന്നായ AI Reverie-യുടെ സഹസ്ഥാപകനായ പോൾ വാൽബോർസ്‌കി പറയുന്നതനുസരിച്ച്, ഒരു ലേബലിംഗ് സേവനത്തിൽ നിന്ന് $6 വിലയുള്ള ഒരു ചിത്രം ആറ് സെന്റിന് കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. നേരെമറിച്ച്, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിച്ച ഡാറ്റയ്ക്ക് വഴിയൊരുക്കും, ഇത് നിലവിലുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പുതിയ ഡാറ്റ ചേർക്കുന്നു. ഡവലപ്പർമാർക്ക് പഴയ ചിത്രം തിരിക്കാനോ തെളിച്ചമുള്ളതാക്കാനോ കഴിയും. 

    അവസാനമായി, സ്വകാര്യത ആശങ്കകളും സർക്കാർ നിയന്ത്രണങ്ങളും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഡാറ്റാബേസിൽ നിലവിലുള്ള വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ കൂടുതൽ നിയമനിർമ്മാണവും സങ്കീർണ്ണവും ആയിത്തീരുന്നു, പുതിയ പ്രോഗ്രാമുകളും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ലോക വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഉയർന്ന സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പരിഹാര പരിഹാരം നൽകാൻ കഴിയും.

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ 

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം:

    • നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിലും അച്ചടക്ക മേഖലകളിലും പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന പുതിയ AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ത്വരിതഗതിയിലുള്ള വികസനം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ഗതാഗതം, ധനകാര്യം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
    • വിവരങ്ങൾ കൂടുതൽ തുറന്ന് പങ്കിടാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുകയും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി സഹകരിക്കാനും പ്രവർത്തിക്കാനും ടീമുകളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ യോജിച്ച തൊഴിൽ അന്തരീക്ഷത്തിലേക്കും സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
    • ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഡാറ്റാ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും അവരുടെ ലാപ്‌ടോപ്പുകളിൽ വലിയ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഇമെയിൽ ചെയ്യാനോ കൊണ്ടുപോകാനോ കഴിയുന്നു, നിർണായകമായ ഡാറ്റ അപകടത്തിലല്ലെന്ന് അറിഞ്ഞുകൊണ്ട് സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതും സുരക്ഷിതവുമായ തൊഴിൽ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
    • ഡാറ്റാബേസ് സൈബർ സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങളുടെ കുറഞ്ഞ ആവൃത്തി, ആധികാരിക ഡാറ്റ മേലിൽ പലപ്പോഴും ആക്‌സസ് ചെയ്യാനോ പങ്കിടാനോ ആവശ്യമില്ല, ഇത് ബിസിനസുകൾക്കും വ്യക്തികൾക്കും ഒരുപോലെ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായ ഡിജിറ്റൽ അന്തരീക്ഷത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
    • കൂടുതൽ നിയന്ത്രിതവും സുതാര്യവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിലേക്ക് നയിക്കുന്ന, AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വ്യവസായ വികസനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശങ്കപ്പെടാതെ, കർശനമായ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റ് നിയമനിർമ്മാണം നടപ്പിലാക്കാൻ സർക്കാരുകൾ കൂടുതൽ സ്വാതന്ത്ര്യം നേടുന്നു.
    • ഡീപ്‌ഫേക്കുകളോ മറ്റ് കൃത്രിമ മാധ്യമങ്ങളോ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ അധാർമ്മികമായി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള സാധ്യത, ഇത് തെറ്റായ വിവരങ്ങളിലേക്കും ഡിജിറ്റൽ ഉള്ളടക്കത്തിലുള്ള വിശ്വാസത്തെ ഇല്ലാതാക്കുന്നതിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
    • ലേബർ മാർക്കറ്റ് ഡൈനാമിക്സിലെ മാറ്റം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ശേഖരണ റോളുകളുടെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കും, ഇത് ചില മേഖലകളിലെ തൊഴിൽ സ്ഥാനചലനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
    • സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ആവശ്യമായ വർദ്ധിച്ച കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളുടെ പാരിസ്ഥിതിക ആഘാതം ഉയർന്ന ഊർജ്ജ ഉപഭോഗത്തിലേക്കും അനുബന്ധ പാരിസ്ഥിതിക ആശങ്കകളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

    പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

    • സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മറ്റ് ഏത് വ്യവസായങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനം ലഭിക്കും?
    • സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു, ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, വിന്യസിക്കുന്നു എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സർക്കാർ എന്ത് നിയന്ത്രണങ്ങളാണ് നടപ്പിലാക്കേണ്ടത്? 

    ഇൻസൈറ്റ് റഫറൻസുകൾ

    ഈ ഉൾക്കാഴ്ചയ്ക്കായി ഇനിപ്പറയുന്ന ജനപ്രിയവും സ്ഥാപനപരവുമായ ലിങ്കുകൾ പരാമർശിച്ചു: