సింథటిక్ డేటా: తయారు చేయబడిన నమూనాలను ఉపయోగించి ఖచ్చితమైన AI వ్యవస్థలను సృష్టించడం
సింథటిక్ డేటా: తయారు చేయబడిన నమూనాలను ఉపయోగించి ఖచ్చితమైన AI వ్యవస్థలను సృష్టించడం
సింథటిక్ డేటా: తయారు చేయబడిన నమూనాలను ఉపయోగించి ఖచ్చితమైన AI వ్యవస్థలను సృష్టించడం
- రచయిత గురించి:
- 4 మే, 2022
అంతర్దృష్టి సారాంశం
సింథటిక్ డేటా, హెల్త్కేర్ నుండి రిటైల్ వరకు అప్లికేషన్లను కలిగి ఉన్న ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, AI సిస్టమ్లు అభివృద్ధి చేయబడిన మరియు అమలు చేయబడిన విధానాన్ని పునర్నిర్మిస్తోంది. సున్నితమైన సమాచారాన్ని ప్రమాదంలో పడకుండా విభిన్నమైన మరియు సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్ల సృష్టిని ప్రారంభించడం ద్వారా, సింథటిక్ డేటా పరిశ్రమలలో సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, గోప్యతను కాపాడుతుంది మరియు ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఇది మోసపూరిత మీడియాను సృష్టించడంలో సంభావ్య దుర్వినియోగం, శక్తి వినియోగానికి సంబంధించిన పర్యావరణ ఆందోళనలు మరియు జాగ్రత్తగా నిర్వహించాల్సిన లేబర్ మార్కెట్ డైనమిక్స్లో మార్పులు వంటి సవాళ్లను కూడా అందిస్తుంది.
సింథటిక్ డేటా సందర్భం
దశాబ్దాలుగా, సింథటిక్ డేటా వివిధ రూపాల్లో ఉంది. ఇది ఫ్లైట్ సిమ్యులేటర్ల వంటి కంప్యూటర్ గేమ్లలో మరియు అణువుల నుండి గెలాక్సీల వరకు ప్రతిదానిని వర్ణించే భౌతిక శాస్త్ర అనుకరణలలో కనుగొనవచ్చు. ఇప్పుడు, వాస్తవ ప్రపంచ AI సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి పరిశ్రమల్లో సింథటిక్ డేటా వర్తించబడుతోంది.
AI యొక్క పురోగతి అనేక అమలు అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటూనే ఉంది. పెద్ద డేటా సెట్లు, ఉదాహరణకు, విశ్వసనీయమైన ఫలితాలను అందించడానికి, పక్షపాతం లేకుండా ఉండటానికి మరియు మరింత కఠినమైన డేటా గోప్యతా నిబంధనలకు కట్టుబడి ఉండటానికి అవసరం. ఈ సవాళ్ల మధ్య, కంప్యూటరైజ్డ్ సిమ్యులేషన్స్ లేదా ప్రోగ్రామ్ల ద్వారా సృష్టించబడిన ఉల్లేఖన డేటా నిజమైన డేటాకు ప్రత్యామ్నాయంగా ఉద్భవించింది. ఈ AI-సృష్టించిన డేటా, సింథటిక్ డేటా అని పిలుస్తారు, ఇది గోప్యతా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు పక్షపాతాన్ని నిర్మూలించడానికి కీలకం, ఎందుకంటే ఇది వాస్తవ ప్రపంచాన్ని ప్రతిబింబించే డేటా వైవిధ్యాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
హెల్త్కేర్ ప్రాక్టీషనర్లు సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగిస్తారు, ఉదాహరణకు, వైద్య చిత్రాల విభాగంలో రోగి గోప్యతను కాపాడుతూ AI సిస్టమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి. వర్చువల్ కేర్ సంస్థ, క్యూరై, ఉదాహరణకు, రోగనిర్ధారణ అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి 400,000 సింథటిక్ మెడికల్ కేసులను ఉపయోగించింది. ఇంకా, కేపర్ వంటి రిటైలర్లు కేవలం ఐదు ఉత్పత్తి షాట్ల నుండి వెయ్యి ఫోటోగ్రాఫ్ల సింథటిక్ డేటాసెట్ను రూపొందించడానికి 3D అనుకరణలను ఉపయోగిస్తారు. సింథటిక్ డేటాపై దృష్టి సారించి జూన్ 2021లో విడుదల చేసిన గార్ట్నర్ అధ్యయనం ప్రకారం, AI డెవలప్మెంట్లో ఉపయోగించిన చాలా డేటా 2030 నాటికి చట్టం, గణాంక ప్రమాణాలు, అనుకరణలు లేదా ఇతర మార్గాల ద్వారా కృత్రిమంగా తయారు చేయబడుతుంది.
విఘాతం కలిగించే ప్రభావం
సింథటిక్ డేటా గోప్యత పరిరక్షణలో మరియు డేటా ఉల్లంఘనల నివారణలో సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, AI-ఆధారిత క్యాన్సర్ నిర్ధారణ వ్యవస్థకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక ఆసుపత్రి లేదా కార్పొరేషన్ డెవలపర్కు అధిక-నాణ్యత సింథటిక్ మెడికల్ డేటాను అందించవచ్చు-ఈ సిస్టమ్ అర్థం చేసుకోవడానికి ఉద్దేశించిన వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా వలె సంక్లిష్టమైన డేటా. ఈ విధంగా, డెవలపర్లు సిస్టమ్ను రూపొందించేటప్పుడు మరియు కంపైల్ చేసేటప్పుడు ఉపయోగించడానికి నాణ్యమైన డేటాసెట్లను కలిగి ఉంటారు మరియు ఆసుపత్రి నెట్వర్క్ సున్నితమైన, రోగి వైద్య డేటాకు ప్రమాదం కలిగించే ప్రమాదం లేదు.
సింథటిక్ డేటా టెస్టింగ్ డేటా కొనుగోలుదారులు సాంప్రదాయ సేవల కంటే తక్కువ ధరకు సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. మొదటి అంకితమైన సింథటిక్ డేటా వ్యాపారాలలో ఒకటైన AI రెవెరీని సహ-స్థాపించిన పాల్ వాల్బోర్స్కీ ప్రకారం, లేబులింగ్ సేవ నుండి $6 ఖరీదు చేసే ఒక చిత్రాన్ని ఆరు సెంట్ల కోసం కృత్రిమంగా రూపొందించవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, సింథటిక్ డేటా ఆగ్మెంటెడ్ డేటాకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాసెట్కు కొత్త డేటాను జోడించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. డెవలపర్లు కొత్త చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి పాత చిత్రాన్ని తిప్పవచ్చు లేదా ప్రకాశవంతం చేయవచ్చు.
చివరగా, గోప్యతా ఆందోళనలు మరియు ప్రభుత్వ పరిమితుల కారణంగా, డేటాబేస్లో ఉన్న వ్యక్తిగత సమాచారం చట్టబద్ధంగా మరియు సంక్లిష్టంగా మారుతోంది, కొత్త ప్రోగ్రామ్లు మరియు ప్లాట్ఫారమ్లను రూపొందించడానికి వాస్తవ ప్రపంచ సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం కష్టతరం చేస్తుంది. అత్యంత సున్నితమైన డేటాను భర్తీ చేయడానికి సింథటిక్ డేటా డెవలపర్లకు పరిష్కార పరిష్కారాన్ని అందించగలదు.
సింథటిక్ డేటా యొక్క చిక్కులు
సింథటిక్ డేటా యొక్క విస్తృత చిక్కులు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:
- అనేక పరిశ్రమలు మరియు క్రమశిక్షణా రంగాలలో ప్రక్రియలను మెరుగుపరిచే స్కేల్ మరియు వైవిధ్యం రెండింటిలోనూ కొత్త AI వ్యవస్థల వేగవంతమైన అభివృద్ధి, ఆరోగ్య సంరక్షణ, రవాణా మరియు ఫైనాన్స్ వంటి రంగాలలో మెరుగైన సామర్థ్యానికి దారి తీస్తుంది.
- సంస్థలు మరింత బహిరంగంగా సమాచారాన్ని పంచుకోవడానికి మరియు బృందాలు సహకరించడానికి మరియు మరింత సమర్ధవంతంగా పనిచేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఇది మరింత సమన్వయ పని వాతావరణానికి మరియు సంక్లిష్టమైన ప్రాజెక్ట్లను సులభంగా పరిష్కరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగిస్తుంది.
- డెవలపర్లు మరియు డేటా నిపుణులు తమ ల్యాప్టాప్లలో పెద్ద సింథటిక్ డేటా సెట్లను ఇమెయిల్ చేయగలరు లేదా తీసుకువెళ్లగలరు, క్లిష్టమైన డేటా ప్రమాదంలో లేదని తెలుసుకుని, మరింత సౌకర్యవంతమైన మరియు సురక్షితమైన పని పరిస్థితులకు దారి తీస్తుంది.
- డేటాబేస్ సైబర్ సెక్యూరిటీ ఉల్లంఘనల తగ్గిన ఫ్రీక్వెన్సీ, ప్రామాణికమైన డేటాను ఇకపై తరచుగా యాక్సెస్ చేయడం లేదా షేర్ చేయడం అవసరం ఉండదు, ఇది వ్యాపారాలు మరియు వ్యక్తుల కోసం మరింత సురక్షితమైన డిజిటల్ వాతావరణానికి దారి తీస్తుంది.
- AI వ్యవస్థల పరిశ్రమ అభివృద్ధిని అడ్డుకోవడం గురించి చింతించకుండా కఠినమైన డేటా మేనేజ్మెంట్ చట్టాన్ని అమలు చేయడానికి ప్రభుత్వాలు మరింత స్వేచ్ఛను పొందుతున్నాయి, ఇది మరింత నియంత్రిత మరియు పారదర్శక డేటా వినియోగ ల్యాండ్స్కేప్కు దారి తీస్తుంది.
- డీప్ఫేక్లు లేదా ఇతర మానిప్యులేటివ్ మీడియాను రూపొందించడంలో సింథటిక్ డేటా అనైతికంగా ఉపయోగించబడే సంభావ్యత, తప్పుడు సమాచారం మరియు డిజిటల్ కంటెంట్పై నమ్మకాన్ని కోల్పోయేలా చేస్తుంది.
- లేబర్ మార్కెట్ డైనమిక్స్లో మార్పు, సింథటిక్ డేటాపై పెరిగిన ఆధారపడటం వలన డేటా సేకరణ పాత్రల అవసరాన్ని తగ్గించవచ్చు, ఇది కొన్ని రంగాలలో ఉద్యోగ స్థానభ్రంశానికి దారి తీస్తుంది.
- కృత్రిమ డేటాను రూపొందించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన పెరిగిన గణన వనరుల సంభావ్య పర్యావరణ ప్రభావం, అధిక శక్తి వినియోగం మరియు సంబంధిత పర్యావరణ ఆందోళనలకు దారి తీస్తుంది.
పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు
- సింథటిక్ డేటా నుండి ఏ ఇతర పరిశ్రమలు ప్రయోజనం పొందుతాయి?
- సింథటిక్ డేటా ఎలా సృష్టించబడుతుంది, ఉపయోగించబడుతుంది మరియు అమలు చేయబడుతుంది అనే దాని గురించి ప్రభుత్వం ఏ నిబంధనలను అమలు చేయాలి?
అంతర్దృష్టి సూచనలు
ఈ అంతర్దృష్టి కోసం క్రింది ప్రసిద్ధ మరియు సంస్థాగత లింక్లు సూచించబడ్డాయి: