Diversi sviluppi di Intelligenza Artificiale oggi utilizzano i cosiddetti Dati Sintetici, informazioni artificiali create tramite tecnologie di AI e metodi statistici.
Questi dati possono essere impiegati per vari scopi, come ad esempio la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti, o la simulazione di scenari futuri senza preoccuparsi della privacy.
Ci sono diverse tecniche per creare Dati Sintetici, come la simulazione, la statistica, e il Machine Learning.
Ad esempio, si possono usare modelli probabilistici o algoritmi di apprendimento automatico per generare Dati Sintetici che abbiano le stesse caratteristiche dei dati reali.
Prima di procedere nella spiegazione di come è possibile crearli, ci tengo a chiarire una cosa: i Dati Sintetici non sono dati “falsi” o “contraffatti”.
In questo articolo vedremo come possiamo creare Dati Sintetici con sistemi di Intelligenza Artificiale, e come già oggi vengono utilizzati da molte aziende.
Dati Sintetici: come vengono creati
I Dati Sintetici – come abbiamo visto – sono informazioni artificiali create da un computer, che sembrano molto simili a quelle reali.
Questi dati vengono generati utilizzando tecnologie di Intelligenza Artificiale, in particolare il Machine Learning.
Il processo di creazione è abbastanza complesso, ma proverò a spiegarlo in maniera semplice.
Immaginiamo che nella nostra azienda sia presente una linea di montaggio automatizzata e vogliamo comprenderne meglio le prestazioni.
Fase 1: acquisizione e raccolta dei dati
La prima fase consiste nell’acquisizione dei dati sulle prestazioni della linea di montaggio automatizzata.
Questa attività può essere eseguita tramite la raccolta manuale delle informazioni o l’utilizzo di sensori incorporati nel macchinario (IIoT).
I dati che possiamo ricavare sono ad esempio la velocità della linea, la quantità di pezzi prodotti all’ora, il tasso di guasti, ecc.
Fase 2: pulizia dei dati
In questa seconda fase andiamo ad eliminare eventuali valori anomali, incongruenze e valori duplicati, al fine di garantire la precisione delle informazioni.
È una fase delicata, che determina il risultato finale e la produzione dei Dati Sintetici.
Fase 3: analisi dei dati
Una volta che i dati sono puliti, possiamo procedere con un’analisi più approfondita per comprenderne la distribuzione e le relazioni tra le diverse variabili.
Ciò può essere fatto tramite la visualizzazione e l’utilizzo di tecniche di statistica e di apprendimento automatico.
In questa analisi dei dati raccolti e puliti abbiamo come obiettivo quello di identificare pattern e tendenze.
Fase 4: sviluppo del modello di Machine Learning
Questa fase è la più tecnica, ed è qui che sviluppiamo il modello di Machine Learning da utilizzare per la creazione dei Dati Sintetici.
Possiamo impiegare diverse tecniche di modelli generativi, come Generative Adversarial Networks (GANs) o Variational Autoencoders (VAEs), come abbiamo visto anche nell’articolo Generative AI: cos’è, come funziona, vantaggi e criticità.
La scelta del modello migliore dipende dalla qualità e dalla capacità di generare Dati Sintetici realistici.
Fase 5: generazione dei Dati Sintetici
Utilizzando il modello creato, generiamo i Dati Sintetici che rappresentano le prestazioni della linea di montaggio automatizzata, al fine di testarla in possibili scenari futuri e simulare eventuali cambiamenti nella configurazione o nella produzione.
Questa è una semplice spiegazione di cosa dobbiamo fare per generare Dati Sintetici finalizzati ad aumentare le prestazioni della nostra linea di produzione.
Ma creare Dati Sintetici può avere senso e utilità per molti altri motivi, come ad esempio:
- Protezione della privacy
I Dati Sintetici possono essere impiegati per testare sistemi o modelli senza utilizzare i dati reali.
- Test di sistemi e modelli
Con i Dati Sintetici si possono testare sistemi o modelli, simulando diversi scenari per valutarne l’affidabilità e le prestazioni.
- Miglioramento dei modelli
I Dati Sintetici possono essere utilizzati per aumentare la quantità di dati disponibili per l’addestramento di modelli di Intelligenza Artificiale, migliorandone la precisione e la robustezza.
- Valutazione delle prestazioni
Con i Dati Sintetici si possono valutare le prestazioni di sistemi e modelli, identificando eventuali punti deboli e fornendo informazioni per il loro miglioramento.
- Accessibilità dei dati
I Dati Sintetici possono essere usati anche quando i dati reali non sono disponibili o non possono essere impiegati, fornendo un’alternativa valida per le attività di test e valutazione.
Ci sono molti settori che utilizzano i Dati Sintetici, come ad esempio:
- Banche
Le banche utilizzano i Dati Sintetici per testare nuove soluzioni tecnologiche, o per formare modelli di Machine Learning senza esporre i dati reali dei clienti.
- Sanità
La sanità usa i Dati Sintetici per la formazione e la valutazione dei modelli di Intelligenza Artificiale impiegati nelle diagnosi mediche.
- Trasporti
I trasporti utilizzano i Dati Sintetici per testare nuove soluzioni tecnologiche per la gestione del traffico e per prevedere i modelli futuri.
- Retail
Il retail usa i Dati Sintetici per testare nuove soluzioni tecnologiche per la personalizzazione delle offerte e la previsione delle vendite.
Ma vediamo ora alcuni esempi di come i Dati Sintetici vengono impiegati nella vita reale e nel mondo industriale italiano.
Molte aziende manifatturiere utilizzano i Dati Sintetici per simulare i processi di produzione e verificare l’efficienza dei macchinari e dei sistemi.
Questo può aiutarle a identificare i problemi e a trovare le migliori soluzioni.
Altre aziende nel settore della logistica e del trasporto usano i Dati Sintetici per testare nuove soluzioni tecnologiche per la gestione delle spedizioni e la pianificazione delle rotte.
In generale, la creazione di Dati Sintetici sta diventando sempre più importante per le imprese che vogliono sfruttare le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale per migliorare i processi e aumentare la competitività.
Dati Sintetici: pro e contro
Molti sono i vantaggi che le aziende possono trarre dall’utilizzo dei Dati Sintetici, tra cui:
- Protezione della privacy
Come abbiamo visto, i Dati Sintetici si possono usare per istruire modelli di Machine Learning o simulare scenari futuri senza impiegare i dati reali.
- Accessibilità ai dati
I Dati Sintetici possono essere facilmente generati e distribuiti, consentendo a un maggior numero di persone o organizzazioni di accedere ad essi per formare modelli o effettuare simulazioni.
- Prevenzione della discriminazione
I Dati Sintetici si possono utilizzare per prevenire la discriminazione nell’addestramento dei modelli di Machine Learning.
- Risultati più precisi
L’uso di Dati Sintetici può garantire risultati più precisi in alcune situazioni, poiché possono essere progettati per rappresentare specifici scenari.
- Costo ridotto
La creazione di Dati Sintetici può essere più conveniente rispetto all’acquisto o all’utilizzo dei dati reali, poiché possono essere generati automaticamente con tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Naturalmente l’impiego dei Dati Sintetici presenta anche degli svantaggi che non possiamo dimenticare, tra cui:
- Accuratezza
I Dati Sintetici non sono proprio uguali ai dati reali, e quindi potrebbero non essere precisi e non rappresentare fedelmente una situazione vera.
- Limiti di applicazione
I Dati Sintetici possono essere usati solo per determinati scopi, e potrebbero perciò non essere adatti a tutti i tipi di analisi.
- Possibili bias
I Dati Sintetici sono generati utilizzando tecniche statistiche e di Intelligenza Artificiale che potrebbero introdurre un certo grado di pregiudizio o di influenza nell’analisi e nei risultati.
- Valutazione complicata
Valutare l’affidabilità e la qualità dei Dati Sintetici potrebbe essere difficile, poiché sono generati da un sistema automatizzato.
Dati Sintetici: alcuni esempi
Esistono già molte soluzioni che creano Dati Sintetici nel mondo reale.
Ad esempio NVIDIA, azienda statunitense di tecnologia informatica con sede in California, utilizza tecniche di generazione di Dati Sintetici per sviluppare scenari di addestramento per la guida autonoma.
I loro modelli di simulazione possono dare origine a grandi quantità di dati virtuali
Synthetix, azienda Australiana con sede a Sydney, si occupa della creazione di Dati Sintetici per il settore sanitario.
Utilizza tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale e metodi statistici per generare Dati Sintetici che somigliano ai dati reali, ma che non mettono a rischio la privacy dei pazienti.
Questi dati possono essere usati per molte attività, come la formazione di modelli di Intelligenza Artificiale, la simulazione di esperimenti, e la valutazione di nuove tecnologie senza la necessità di accedere a dati reali sensibili.
Conclusioni
La creazione dei Dati Sintetici dipende in ogni caso dalla qualità dei dati reali.
In pratica, dobbiamo disporre di dati reali puliti per produrre Dati Sintetici di valore.
I Dati Sintetici sono una buonissima opzione quando vogliamo ricavare informazioni in breve tempo, a basso costo, e senza rischi per la privacy.
Come per ogni progetto di Data Science, dobbiamo predisporre un percorso strutturato, basato su dati reali solidi e corretti.
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