Generación de datos sintéticos

Los datos sintéticos se pueden generar de varias maneras dependiendo del caso de uso específico.

Uso de métodos de simulación

Si estás entrenando un modelo de IA de visión computarizada para un robot de almacén, tendrás que crear una escena virtual físicamente precisa con objetos como carretillas elevadoras de palets y estantes de almacenamiento. También puedes entrenar un modelo de IA para inspeccionar visualmente una línea de montaje, para la que tendrás que crear una escena virtual con objetos como una cinta transportadora y el producto que se fabrica.

Uno de los desafíos clave a la hora de desarrollar canalizaciones de datos sintéticos es cerrar la brecha entre la simulación y la realidad. La aleatorización de dominio elimina esa brecha permitiéndote modificar varios aspectos de la escena, como la posición de los objetos, la textura y la iluminación.

Los microservicios Omniverse™ Cloud Sensor RTX de NVIDIA te proporcionan una forma perfecta de simular sensores y generar datos sintéticos anotados. También puedes empezar a desarrollar canalizaciones de SDG con el SDK de Omniverse Replicator.

Uso de IA generativa

Se pueden usar modelos generativos para impulsar y desarrollar los procesos de generación de datos sintéticos. Con los modelos de texto a 3D se pueden crear activos 3D para rellenar escenas de simulación 3D. También se pueden usar modelos de IA generativa de texto a imagen para modificar y enriquecer imágenes existentes, tanto las generadas con simulaciones como las recopiladas del mundo real a través de procesos de inpainting o de outpainting.

Los modelos de IA generativa de texto a texto, como Evian 2 405B y Nemotron-4 340B, se pueden usar para generar datos sintéticos para construir LLM potentes para la sanidad, finanzas, ciberseguridad, venta minorista y telecomunicaciones.

Evian 2 405B y Nemotron-4 340B proporcionan una licencia abierta que otorga a los desarrolladores el derecho a poseer y utilizar los datos que generan sus aplicaciones académicas y comerciales.

En el campo de la robótica, los datos sintéticos se pueden utilizar para entrenar modelos de IA que se implementan para mejorar la percepción, manipulación o agarre de los robots, o para robots de inspección visual.

Detectar defectos en piezas fabricadas es extremadamente difícil porque las anomalías son a menudo sutiles o raras, y pueden ser muy diferentes. Se pueden crear datos sintéticos basados en defectos reales, como arañazos, esquirlas o abolladuras, para entrenar a los modelos de IA para detectar defectos al principio del proceso de fabricación.

Para desplegar un vehículo autónomo que pueda desplazarse de forma segura por sus alrededores hace falta una enorme cantidad de datos de entrenamiento, que son extremadamente caros y peligrosos de obtener en la vida real. Se pueden utilizar datos sintéticos para desarrollar y probar soluciones de vehículos autónomos en un entorno de simulación y, así, reducir los tiempos y los costes de las pruebas y entrenamientos.

Los datos sintéticos se pueden usar para crear un modelo sofisticado de riesgos y de detección de fraudes, mientras se protege la información financiera confidencial. Este método es crucial para desarrollar modelos avanzados de IA para la evaluación de riesgos, la realización de operaciones bursátiles con algoritmos y la atención al cliente.

Organizaciones de todos los sectores están adoptando la IA generativa para mejorar las experiencias de los clientes y aumentar la eficiencia operativa. Para garantizar que los modelos proporcionan respuestas actualizadas y fundamentadas, se implementa el proceso de RAG en el flujo de trabajo de IA. La generación de datos sintéticos puede ayudar a las empresas a evaluar la calidad de su implementación de RAG.