L’intelligenza artificiale (IA) è una delle tecnologie più innovative e promettenti del nostro tempo. Per funzionare, l’IA ha bisogno di dati, molti dati, che le permettano di apprendere e migliorare le sue capacità. Tuttavia, non sempre i dati reali sono disponibili, sufficienti, affidabili o accessibili. In questi casi, entra in gioco una soluzione alternativa: i dati sintetici.
I dati sintetici sono dati generati artificialmente da un computer, in modo da simulare i dati reali. Questo tipo di dati viene spesso utilizzato per addestrare i modelli di apprendimento automatico, in quanto può essere prodotto molto più velocemente ed economicamente rispetto ai dati reali. Inoltre, i dati sintetici possono essere personalizzati in base alle esigenze specifiche di ogni applicazione, evitando problemi di qualità, privacy o etica.
Ma come si creano i dati sintetici? Esistono diverse tecniche, che si possono dividere in due categorie principali: quelle che partono da dati reali e quelle che non lo fanno. Le prime si basano su algoritmi che modificano, ampliano o combinano i dati reali, in modo da renderli anonimi e variati. Le seconde si basano su algoritmi che generano dati ex novo, a partire da regole, modelli o distribuzioni statistiche. Tra queste tecniche, una delle più avanzate e diffuse è quella delle reti neurali generative (GAN), che sono in grado di creare dati realistici e complessi, come immagini, video, testi o suoni.
I dati sintetici hanno molte applicazioni nell’ambito dell’IA, sia in fase di sviluppo che di test. Alcuni esempi sono:
- La guida autonoma: i dati sintetici possono essere usati per simulare scenari di traffico, condizioni meteorologiche, ostacoli o incidenti, in modo da allenare i sistemi di guida autonoma a reagire in modo sicuro ed efficace.
- La sanità: i dati sintetici possono essere usati per creare immagini mediche, cartelle cliniche, diagnosi o terapie, in modo da addestrare i sistemi di IA a supportare i medici e i pazienti, senza violare la privacy o l’etica.
- La sicurezza informatica: i dati sintetici possono essere usati per generare attacchi informatici, malware, phishing o spam, in modo da addestrare i sistemi di IA a riconoscere e contrastare le minacce cyber.
In sintesi
L’uso dei dati sintetici nell’intelligenza artificiale: sfide e vantaggi
- SFIDA POSTA DAI DATI PER L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE:
- L’intelligenza artificiale richiede accesso a grandi volumi di dati pertinenti, puliti e ben organizzati.
- Grandi aziende come Google, Apple e Amazon dispongono di une quantità illimitata di dati diversi per addestrare i loro algoritmi.
- SFIDA PER LE PICCOLE E MEDIE IMPRESE:
- Le organizzazioni di piccole e medie dimensioni hanno difficoltà ad acquisire dati su vasta scala.
- La mancanza di dati rappresenta una barriera per l’innovazione e l’adozione dell’intelligenza artificiale.
- RUOLO DEI DATI SINTETICI:
- I dati sintetici sono generati programmaticamente imitando i fenomeni del mondo reale.
- Possono essere utilizzati per affrontare problemi di privacy relativi ai dati sanitari e per lo sviluppo agile del software.
- VANTAGGI E APPLICAZIONI DEI DATI SINTETICI:
- I dati sintetici offrono scalabilità, flessibilità e aiutano ad addestrare algoritmi e migliorare la prestazione dei modelli.
- Possono essere utilizzati in vari settori come la guida autonoma, eventi meteorologici rari e la modellizzazione di situazioni rare.
- LIMITAZIONI DEI DATI SINTETICI:
- I dati sintetici sono una replica di proprietà specifiche di un set di dati reale.
- Possono portare a malintesi durante lo sviluppo su come i modelli performeranno con i dati reali.
- SFIDA NELL’UTILIZZO DEI DATI SINTETICI:
- Una sfida attuale è garantire l’accuratezza dei dati sintetici.
- È necessario abbinare accuratamente le proprietà statistiche dei dati sintetici a quelle del set di dati originale.
- RISORSA AGGIUNTIVA:
- Fujitsu ha pubblicato il white paper ‘AI and Synthetic Data’ per esplorare il tema dei dati sintetici in modo più dettagliato.
- Il white paper fornisce informazioni utili per comprendere meglio l’uso dei dati sintetici.
In conclusione, i dati sintetici sono una risorsa preziosa per l’IA, che ne aumenta le potenzialità e ne riduce i limiti. Tuttavia, i dati sintetici non sono esenti da sfide e rischi, che richiedono una costante verifica, validazione e regolamentazione. Solo così, i dati sintetici potranno essere usati in modo responsabile e sostenibile, a beneficio dell’umanità.
White paper di Fujitsu : ‘AI and Synthetic Data’
https://www.fujitsu.com/uk/imagesgig5/Synthetic-Data-Whitepaper-SCREEN-v1.0.pdf
