Siempre hablamos de la IA y de los modelos de aprendizaje automático que son entrenados a partir de toda una serie de datos. Sin embargo, poco se habla acerca de los datos que son ocupados para realizar este proceso ¿alguna vez te has preguntado de donde vienen? Podríamos pensar que se tratan de elementos como imágenes tomadas del mundo real, pero no siempre es así. Por ello, queremos hablar acerca de los datos sintéticos simulados en el entrenamiento de IA.

Son estos datos los que han logrado que la Inteligencia Artificial se mantenga como una tendencia dentro del desarrollo de la tecnología.

¿Qué son los datos sintéticos simulados en la IA?

Sabemos que a grandes rasgos la IA es una tecnología que se basa en el análisis de miles de datos de una temática específica para comprenderla y ejecutarla. El problema está en que salir a extraer los datos del mundo real es un proceso que puede ser lento. Es decir, tomar fotos, crear casos de prueba y más está sujeto a un trabajo de revisión que valide la calidad de los datos. Esto además de ser lento, es poco efectivo en términos de escalabilidad, por lo que la salida ha sido encontrada en el uso de datos sintéticos simulados para la IA.

Ramas de la industria tecnológica que usan IA como la dedicada a los Modelos de Visión Computarizada se han visto muy beneficiadas de los datos sintéticos. En una encuesta realizada por la empresa Datagen a expertos del área, la mayoría coincide con que la falta de datos ha llevado al cierre de muchos proyectos de IA. Es por esta razón que los datos sintéticos simulados se presentan como la gran solución para la IA y su entrenamiento.

Para crear este tipo de datos, se utiliza la tecnología de redes neuronales capaces de simular elementos del mundo real y crear todo un tren de datos. De esta forma, se obtienen datos de calidad con los que se puede entrenar un modelo de aprendizaje automático de forma correcta. En ese sentido, los datos sintéticos simulados representan una industria importantísima que puede extenderse en campos más allá de los Modelos de Visión Computarizada. Su utilidad es muy amplia, no obstante, no está eximida de la desconfianza de los datos provienen de una simulación y no del mundo real.

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