Abogar por la primera plataforma de código abierto para datos sintéticos

Abogar por la primera plataforma de código abierto para datos sintéticos

  • Big Data
  • junio 22, 2022
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En esta publicación especial de invitado, Yashar Behzadi, Ph.D., CEO y fundador de Synthesis AI, analiza la importancia de una comunidad como OpenSynthetics en el desarrollo de modelos de IA más potentes. Yashar es un emprendedor experimentado que ha creado empresas transformadoras en los mercados de IA, dispositivos médicos e IoT. Ha pasado los últimos 14 años en Silicon Valley construyendo y escalando empresas de tecnología centradas en datos. Yashar tiene más de 30 patentes y patentes pendientes y un Ph.D. de UCSD con un enfoque en el modelado espacio-temporal de imágenes cerebrales funcionales.

A medida que la IA se ha vuelto más frecuente en la vida cotidiana, se ha acelerado la necesidad de modelos de IA más robustos y potentes. Estos modelos requieren grandes cantidades de datos diversos y de alta calidad para garantizar que funcionen de manera sólida en todas las situaciones. La obtención de estos datos es tediosa y costosa.

Además, la visión por computadora se ha basado tradicionalmente en gran medida en el aprendizaje supervisado, en el que los humanos etiquetan los atributos clave en una imagen. Sin embargo, este método tiene desventajas significativas. Los datos escritos a mano requieren mucho trabajo, son costosos, consumen mucho tiempo y son propensos a errores humanos y sesgos. Los seres humanos también tienen una capacidad limitada para etiquetar atributos de datos importantes, como la ubicación 3D de un objeto o sus interacciones con el entorno.

Introducir datos sintéticos.

Los datos sintéticos son datos de imágenes generados por computadora que modelan el mundo real. Las tecnologías de la industria de los efectos visuales se combinan con redes neuronales generativas para crear imágenes ricas, diversas y etiquetadas de manera fotorrealista. Un conjunto de datos sintéticos se crea artificialmente en lugar de datos reales, lo que permite desarrollar datos de entrenamiento a una fracción del costo y el tiempo de los enfoques actuales.

Los datos sintéticos están disponibles bajo demanda, lo que reduce el costo y el tiempo de comercialización de los modelos y productos de visión por computadora, lo que permite a los profesionales experimentar y reduce el tiempo dedicado a recopilar y anotar datos.

La tecnología emergente está cobrando impulso. Según Gartner, en solo unos años, el 60% de los datos utilizados para desarrollar IA y análisis se generarán sintéticamente. Además, Revisión técnica del MIT acaba de enumerar los datos sintéticos como una de las tecnologías más disruptivas de 2022.

La demanda de datos sintéticos está aumentando y, aunque hay más recursos disponibles para educar a la comunidad en general, se puede hacer más. Para acelerar la adopción, los profesionales necesitan un lugar para aprender, discutir y compartir las últimas innovaciones en datos sintéticos.

OpenSynthetics es la primera plataforma de datos sintéticos de código abierto diseñada para ayudar a educar a las comunidades más amplias de aprendizaje automático y visión artificial sobre la tecnología emergente. OpenSynthetics es un centro central para conjuntos de datos, documentos, código y recursos sobre datos sintéticos que tiene como objetivo reunir a investigadores y profesionales de la academia y la industria para fomentar una comunidad colaborativa para avanzar en la tecnología.

A través de OpenSynthetics, los profesionales de AI/ML, independientemente de su experiencia, pueden compartir herramientas y técnicas para crear y usar datos sintéticos para crear modelos de AI más potentes. Ya sea que un individuo u organización comience su viaje de datos sintéticos o los utilice por completo en los sistemas de producción, tienen acceso a contenido relevante para sus necesidades y experiencias.

OpenSynthetics da la bienvenida a investigadores y profesionales de la academia y la industria para que se unan a la comunidad. A través de nuestra contribución y participación, estamos construyendo una base de conocimientos para promover la comprensión y aceptación de esta tecnología emergente.

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