- 23/05/2022
- Posted by: Alexsandro Brum
- Categories: Análise de dados, IA & AutoML
A ideia de que os dados são o novo “petróleo”, simbolizando sua ascendência no só no meio tecnológico, mas também nas práticas convencionais da sociedade, já se tornou “batida”. Isso porque, a competição dos dados aumentou juntamente com a sua expansão, e agora são necessárias inovações para gerar diferenciais atrativos para as empresas. A solução para essa problemática é a utilização de dados sintéticos.
Os dados sintéticos são um conjunto de dados gerado artificialmente, não coletado. Sua principal vantagem é treinar uma inteligência artificial, reunindo informações sobre determinado assunto. Sua notabilidade se dá visto que, grande parte do tempo de cientistas de dados ainda é gasto em coleta, limpeza e outras tarefas manuais para que dados possam ser finalmente “digeridos” por sistemas de análise, como anotações e categorizações. Se a ideia é focar tempo das equipes no que realmente interessa, ou seja, extrair informações valiosas e acionáveis de dados, a situação é insustentável sem a utilização dos dados sintéticos.
Tecnologias para a análise avançada de dados já deixaram de ser uma barreira há alguns anos, mas o acesso a dados de qualidade ainda é um problema para a grande maioria das organizações globais. Isso faz com que uma mudança drástica nos padrões atuais de alimentação e treinamento de sistemas de inteligência artificial (IA) se torne necessária.
Atualmente, modelos matemáticos usados para treinar motores de IA ainda se valem em sua grande maioria de dados reais, que são obtidos através de medidas diretas. Isso porque, desenvolver modelos matemáticos extremamente assertivos requer uma massa de dados significativa. Assim, ao considerar este requisito, existem dois desafios iniciais: o tempo e o custo necessários para chegar neste ponto com dados reais. Além disso, existem outras implicações que impedem a obtenção de dados em larga escala, que incluem desde desafios logísticos até leis de proteção de dados e questões éticas.
Para atingir o potencial máximo da IA e tecnologias como visão computacional, é preciso atender à demanda por dados que estes sistemas geram, com a democratização do acesso a dados para o treinamento de plataformas, que esteja em conformidade com as regras de proteção de dados, além da possibilidade de fazer a categorização de dados de forma rápida e simples. Para resolver estes impasses, os dados sintéticos são aderidos
De acordo com esta visão, o que se estima é que modelos matemáticos serão trabalhados predominantemente com base em dados sintéticos, reduzindo de forma significativa a atual dependência de dados reais. Apesar de esta discussão ainda ser relativamente incipiente, a previsão é que a curva de adoção de dados gerados artificialmente (dados sintéticos) acelere de forma expressiva, em um curto espaço de tempo.
Segundo projeções da consultoria Gartner, cerca de 60% dos dados usados para o desenvolvimento de projetos de IA e análise de dados serão gerados sinteticamente até 2024. Considerando o avanço iminente desta tendência, líderes devem se familiarizar com as possibilidades à frente e problemas que dados sintéticos podem resolver, e refletir sobre o papel que esta abordagem pode desempenhar em seus negócios.
As aplicações de dados sintéticos podem ser encontradas em diversos setores: por exemplo, a Waymo, empresa do grupo que detém o Google, que utiliza dados gerados artificialmente para treinar seus veículos autônomos. Através de seu braço de pesquisa científica Amazon Science, a Big Tech estuda o uso de dados sintéticos em diversas áreas e usa a abordagem em várias frentes, incluindo o treinamento do sistema de sua assistente de voz Alexa, e imagens sintéticas, para o reconhecimento de imagens em sua rede de lojas de conveniência Amazon Go.
Combinada à resolução de problemas em que o uso de dados se mostra complexo ou impossível, estudos de caso iniciais e projeções apontam para um futuro promissor, em que dados artificiais podem impulsionar o desenvolvimento de novos modelos de negócio, bem como simular situações que não estão atualmente representadas em dados históricos e até mesmo preencher lacunas de conteúdo e objetos na criação de ambientes no metaverso. Para as empresas que investirem em dados sintéticos, a simulação de futuros alternativos que podem apoiar o preparo para mudanças que ainda estão por vir será uma possibilidade potencialmente menos complexa. Apesar de ainda não termos chegado em um estágio em que dados reais possam ser totalmente eliminados, movimentos na geração sintética de dados sugerem que este será, portanto, o caminho mais sustentável para organizações que querem se preparar para o próximo normal.
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