सिंथेटिक डेटा: उत्पादित मॉडेल वापरून अचूक AI प्रणाली तयार करणे

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• 4 शकते, 2022

अंतर्दृष्टी सारांश

सिंथेटिक डेटा, हेल्थकेअरपासून रिटेलपर्यंतचे अॅप्लिकेशन असलेले एक शक्तिशाली साधन, AI प्रणाली विकसित आणि अंमलात आणण्याच्या पद्धतीला आकार देत आहे. संवेदनशील माहिती धोक्यात न आणता वैविध्यपूर्ण आणि जटिल डेटासेट तयार करणे सक्षम करून, सिंथेटिक डेटा संपूर्ण उद्योगांमध्ये कार्यक्षमता वाढवत आहे, गोपनीयता जपत आहे आणि खर्च कमी करत आहे. तथापि, हे आव्हाने देखील सादर करते, जसे की फसव्या माध्यमांच्या निर्मितीमध्ये संभाव्य गैरवापर, उर्जेच्या वापराशी संबंधित पर्यावरणीय चिंता आणि श्रमिक बाजाराच्या गतिशीलतेमध्ये बदल ज्याचे काळजीपूर्वक व्यवस्थापन करणे आवश्यक आहे.

सिंथेटिक डेटा संदर्भ

अनेक दशकांपासून, सिंथेटिक डेटा वेगवेगळ्या स्वरूपात अस्तित्वात आहे. हे फ्लाइट सिम्युलेटर सारख्या कॉम्प्युटर गेममध्ये आणि अणूपासून आकाशगंगांपर्यंत सर्व काही दर्शविणाऱ्या भौतिकशास्त्राच्या सिम्युलेशनमध्ये आढळू शकते. आता, वास्तविक-जागतिक AI आव्हाने सोडवण्यासाठी हेल्थकेअरसारख्या उद्योगांमध्ये कृत्रिम डेटा लागू केला जात आहे.

AI च्या प्रगतीला अनेक अंमलबजावणी अडथळ्यांचा सामना करावा लागतो. मोठ्या डेटा संचांना, उदाहरणार्थ, विश्वासार्ह निष्कर्ष वितरीत करणे, पक्षपात मुक्त असणे आणि वाढत्या कठोर डेटा गोपनीयता नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे. या आव्हानांमध्ये, संगणकीकृत सिम्युलेशन किंवा प्रोग्रामद्वारे तयार केलेला भाष्य डेटा अस्सल डेटाचा पर्याय म्हणून उदयास आला आहे. हा AI-निर्मित डेटा, ज्याला सिंथेटिक डेटा म्हणून ओळखले जाते, गोपनीयतेच्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी आणि पूर्वग्रह दूर करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे कारण ते डेटा विविधता सुनिश्चित करू शकते जे वास्तविक जग प्रतिबिंबित करते.

हेल्थकेअर प्रॅक्टिशनर्स सिंथेटिक डेटा वापरतात, उदाहरणार्थ, वैद्यकीय प्रतिमा क्षेत्रातील रुग्णांची गोपनीयता राखून एआय सिस्टमला प्रशिक्षण देण्यासाठी. व्हर्च्युअल केअर फर्म, कुराई, उदाहरणार्थ, निदान अल्गोरिदम प्रशिक्षित करण्यासाठी 400,000 कृत्रिम वैद्यकीय प्रकरणे वापरली. शिवाय, केपर सारखे किरकोळ विक्रेते 3D सिम्युलेशन वापरतात जेमतेम पाच उत्पादन शॉट्समधून हजार छायाचित्रांचा सिंथेटिक डेटासेट तयार करतात. जून 2021 मध्ये सिंथेटिक डेटावर लक्ष केंद्रित केलेल्या गार्टनरच्या अभ्यासानुसार, AI डेव्हलपमेंटमध्ये वापरण्यात येणारा बहुतांश डेटा 2030 पर्यंत कायदे, सांख्यिकीय मानके, सिम्युलेशन किंवा इतर माध्यमांद्वारे कृत्रिमरित्या तयार केला जाईल.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

सिंथेटिक डेटा गोपनीयतेचे संरक्षण आणि डेटा उल्लंघनास प्रतिबंध करण्यास मदत करतो. उदाहरणार्थ, एखादे हॉस्पिटल किंवा कॉर्पोरेशन AI-आधारित कर्करोग निदान प्रणालीला प्रशिक्षित करण्यासाठी विकासकाला उच्च-गुणवत्तेचा कृत्रिम वैद्यकीय डेटा देऊ शकते—डेटा जो वास्तविक-जगातील डेटा या प्रणालीचा अर्थ लावण्यासाठी आहे तितकाच जटिल आहे. अशाप्रकारे, सिस्टीम डिझाइन आणि संकलित करताना विकसकांकडे दर्जेदार डेटासेट आहेत आणि हॉस्पिटल नेटवर्क संवेदनशील, रुग्ण वैद्यकीय डेटा धोक्यात येण्याचा धोका देत नाही. 

सिंथेटिक डेटा चाचणी डेटाच्या खरेदीदारांना पारंपारिक सेवांपेक्षा कमी किमतीत माहिती मिळवू शकतो. पॉल वॉल्बोर्स्की, ज्यांनी AI Reverie ची सह-संस्थापना केली, त्यानुसार, पहिल्या समर्पित सिंथेटिक डेटा व्यवसायांपैकी एक, लेबलिंग सेवेतून $6 खर्च करणारी एक प्रतिमा कृत्रिमरित्या सहा सेंटसाठी तयार केली जाऊ शकते. याउलट, सिंथेटिक डेटा वाढीव डेटासाठी मार्ग मोकळा करेल, ज्यामध्ये विद्यमान वास्तविक-जगातील डेटासेटमध्ये नवीन डेटा जोडणे आवश्यक आहे. विकसक नवीन प्रतिमा बनवण्यासाठी जुनी प्रतिमा फिरवू किंवा उजळ करू शकतात. 

शेवटी, गोपनीयतेच्या चिंता आणि सरकारी निर्बंधांमुळे, डेटाबेसमध्ये अस्तित्वात असलेली वैयक्तिक माहिती अधिकाधिक कायदेशीर आणि गुंतागुंतीची होत आहे, ज्यामुळे नवीन प्रोग्राम आणि प्लॅटफॉर्म तयार करण्यासाठी वास्तविक-जगातील माहिती वापरणे कठीण होत आहे. सिंथेटिक डेटा विकसकांना अत्यंत संवेदनशील डेटा बदलण्यासाठी वर्कअराउंड सोल्यूशन प्रदान करू शकतो.

सिंथेटिक डेटाचे परिणाम 

सिंथेटिक डेटाच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• नवीन AI प्रणालींचा वेगवान विकास, स्केल आणि विविधता दोन्हीमध्ये, जे असंख्य उद्योग आणि शिस्तीच्या क्षेत्रांमध्ये प्रक्रिया सुधारतात, ज्यामुळे आरोग्यसेवा, वाहतूक आणि वित्त यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये कार्यक्षमतेत वाढ होते.
• संस्थांना अधिक मोकळेपणाने माहिती सामायिक करण्यास आणि कार्यसंघ अधिक कार्यक्षमतेने सहयोग करण्यास आणि कार्य करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे अधिक एकसंध कामाचे वातावरण आणि जटिल प्रकल्पांना सहजतेने हाताळण्याची क्षमता निर्माण होते.
• विकासक आणि डेटा व्यावसायिक त्यांच्या लॅपटॉपवर मोठे सिंथेटिक डेटा संच ईमेल किंवा वाहून नेण्यास सक्षम आहेत, हे जाणून घेणे सुरक्षित आहे की गंभीर डेटा धोक्यात येत नाही, ज्यामुळे अधिक लवचिक आणि सुरक्षित कामाची परिस्थिती निर्माण होते.
• डेटाबेस सायबरसुरक्षा उल्लंघनांची कमी वारंवारता, कारण यापुढे प्रामाणिक डेटामध्ये प्रवेश करणे किंवा शेअर करणे आवश्यक नाही, ज्यामुळे व्यवसाय आणि व्यक्तींसाठी अधिक सुरक्षित डिजिटल वातावरण निर्माण होईल.
• एआय सिस्टीमच्या उद्योग विकासात अडथळे आणण्याची चिंता न करता कठोर डेटा व्यवस्थापन कायद्याची अंमलबजावणी करण्यासाठी सरकार अधिक स्वातंत्र्य मिळवते, ज्यामुळे डेटा वापर अधिक नियंत्रित आणि पारदर्शक होतो.
• डीपफेक किंवा इतर हेराफेरी करणारे माध्यम तयार करण्यासाठी कृत्रिम डेटाचा अनैतिकपणे वापर केला जाण्याची शक्यता, ज्यामुळे चुकीची माहिती पसरते आणि डिजिटल सामग्रीवरील विश्वास कमी होतो.
• सिंथेटिक डेटावरील वाढत्या अवलंबनासह श्रमिक बाजारातील गतिशीलतेत बदल, संभाव्यपणे डेटा संकलन भूमिकांची गरज कमी करते, ज्यामुळे काही क्षेत्रांमध्ये नोकरीचे विस्थापन होते.
• सिंथेटिक डेटा व्युत्पन्न आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या वाढीव संगणकीय संसाधनांचा संभाव्य पर्यावरणीय प्रभाव, ज्यामुळे उच्च उर्जा वापर आणि संबंधित पर्यावरणीय चिंता निर्माण होतात.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• सिंथेटिक डेटाचा फायदा इतर कोणत्या उद्योगांना होऊ शकतो?
• सिंथेटिक डेटा कसा तयार केला जातो, वापरला जातो आणि तैनात केला जातो याबद्दल सरकारने कोणते नियम लागू केले पाहिजेत?