Generazione di dati sintetici

I dati sintetici possono essere generati in vari modi, a seconda del caso d'uso.

Utilizzo dei metodi di simulazione

Se stai allenando un modello di IA per la visione artificiale per un robot di magazzino, dovrai creare una scena virtuale fisicamente accurata con oggetti come martinetti per pallet e scaffali di stoccaggio. Oppure puoi addestrare un modello di IA per l'ispezione visiva su una linea di assemblaggio, dove dovrai creare una scena virtuale con oggetti come un nastro trasportatore e il prodotto in produzione.

Una delle sfide principali nello sviluppo di pipeline di dati sintetici è colmare il divario tra simulazione e realtà. La randomizzazione del dominio colma questo divario consentendo di controllare vari aspetti della scena, come la posizione degli oggetti, la texture e l'illuminazione.

I microservizi NVIDIA Omniverse™ Cloud Sensor RTX offrono un modo semplice per simulare i sensori e generare dati sintetici annotati. In alternativa, puoi iniziare a utilizzare Omniverse Replicator SDK per lo sviluppo di pipeline SDG personalizzate.

Utilizzare l'IA generativa

I modelli generativi possono essere utilizzati per avviare e aumentare i processi di generazione di dati sintetici. I modelli da testo a 3D consentono la creazione di risorse 3D per popolare una scena di simulazione 3D. I modelli di IA generativi da testo a immagine possono anche essere utilizzati per modificare e aumentare le immagini esistenti, generate da simulazioni o raccolte nel mondo reale attraverso l'inpainting o l'outpainting procedurale.

I modelli di IA generativi da testo a testo come Evian 2 405B e Nemotron-4 340B possono essere utilizzati per generare dati sintetici per costruire LLM potenti per l'assistenza sanitaria, la finanza, la sicurezza informatica, il commercio al dettaglio e le telecomunicazioni.

Evian 2 405B e Nemotron-4 340B forniscono una licenza aperta, che dà agli sviluppatori i diritti di possedere e utilizzare i dati generati nelle loro applicazioni accademiche e commerciali.

Nel campo della robotica, i dati sintetici possono essere utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale che vengono distribuiti per la percezione, la manipolazione o la capacità di afferrare dei robot, o sui robot utilizzati per l'ispezione visiva.

Rilevare i difetti nei pezzi fabbricati è estremamente difficile perché le anomalie sono spesso sottili o rare e possono variare molto. I dati sintetici basati su difetti reali come graffi, spaccature o ammaccature possono essere creati per addestrare i modelli di IA a catturare i difetti all'inizio del processo di produzione.

La distribuzione di un veicolo autonomo che può navigare in sicurezza nei dintorni richiede enormi quantità di dati di addestramento, il che è estremamente costoso e pericoloso da acquisire nella vita reale. I dati sintetici possono essere utilizzati per sviluppare e testare soluzioni di veicoli autonomi in un ambiente di simulazione, riducendo i tempi di test e di formazione e abbassando i costi.

I dati sintetici consentono una sofisticata modellazione del rischio e il rilevamento delle frodi, salvaguardando al contempo le informazioni finanziarie sensibili. Questo metodo è fondamentale per lo sviluppo di modelli avanzati di intelligenza artificiale per la valutazione del rischio, il trading algoritmico e l'assistenza clienti.

Le organizzazioni di tutti i settori stanno adottando l'IA generativa per migliorare le esperienze dei clienti e aumentare l’efficienza operativa. Per garantire che i modelli forniscano risposte aggiornate e fondate, la pipeline RAG è implementata nel flusso di lavoro dell'IA. La generazione di dati sintetici può aiutare le aziende a valutare la qualità della loro implementazione della RAG.