Los datos sintéticos se pueden generar de varias maneras, según el caso de uso.

Uso de Métodos de Simulación

Si está entrenando un modelo de IA de visión por computadora para un robot de almacén, deberá crear una escena virtual físicamente precisa con objetos como transpaletas y estantes de almacenamiento. O puede entrenar un modelo de IA para la inspección visual en una línea de montaje, donde tendrá que crear una escena virtual con objetos como una cinta transportadora y el producto que se está produciendo.

Uno de los desafíos clave en el desarrollo de pipelines de datos sintéticos es cerrar la brecha entre la simulación y la realidad. La aleatorización de dominios cierra esa brecha al permitirle controlar varios aspectos de la escena, como la posición de los objetos, la textura y la iluminación.

Los microservicios NVIDIA Omniverse™ Cloud Sensor RTX te ofrecen una forma fluida de simular sensores y generar datos sintéticos anotados. Como alternativa, puedes comenzar con el SDK de Omniverse Replicator para desarrollar pipelines de SDG personalizadas.

Uso de la IA Generativa

Los modelos generativos se pueden utilizar para iniciar y aumentar los procesos de generación de datos sintéticos. Los modelos de texto a 3D permiten la creación de activos 3D para rellenar una escena de simulación 3D. Los modelos de IA generativa de texto a imagen también se pueden utilizar para modificar y aumentar las imágenes existentes, ya sea generadas a partir de simulaciones o recopiladas en el mundo real a través de procedimientos de pintura interna o exterior.

Los modelos de IA generativa de texto a texto, como Evian 2 405B y  Nemotron-4 340B , se pueden utilizar para generar datos sintéticos y crear potentes LLM para el área de la salud, las finanzas, la ciberseguridad, el comercio minorista y las telecomunicaciones.

Evian 2 405B y Nemotron-4 340B proporcionan una licencia abierta, otorgando a los desarrolladores los derechos para poseer y usar los datos generados en sus aplicaciones académicas y comerciales.

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

Detectar defectos en las piezas fabricadas es extremadamente difícil porque las anomalías suelen ser sutiles o raras y pueden variar mucho. Se pueden crear datos sintéticos basados en defectos reales, como arañazos, astillas o abolladuras, para entrenar modelos de IA con el fin de detectar defectos en las primeras fases del proceso de manufactura.

El despliegue de un vehículo autónomo que pueda navegar de forma segura por su entorno requiere cantidades masivas de datos de entrenamiento, que son extremadamente caros y peligrosos de adquirir en la vida real. Los datos sintéticos se pueden utilizar para desarrollar y probar soluciones de vehículos autónomos en un entorno de simulación, lo que reduce los tiempos de prueba y capacitación y los costos.

Los datos sintéticos permiten un sofisticado modelado de riesgos y detección de fraudes, al tiempo que protegen la información financiera confidencial. Este método es crucial para desarrollar modelos avanzados de IA para la evaluación de riesgos, el comercio algorítmico y la atención al cliente.

Las 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 proporcionen respuestas actualizadas y fundamentadas,  se implementa el pipeline RAG en el workflow de IA. La generación de datos sintéticos puede ayudar a las empresas a evaluar la calidad de su implementación de RAG.