Los datos sintéticos buscan resolver los desafíos del entrenamiento de la IA

Este proceso de combinación puede crear datos específicos de un dominio o contexto que pueden ser de gran beneficio para los usuarios, añade Frankle. “Puede ser muy poderoso, porque puede ayudarte a obtener exactamente los datos correctos que deseas, exactamente los comportamientos, propiedades y forma de datos correctos que buscas”, añade.

Coches autónomos y desarrollo de ‘software’ de IA

Un buen uso de los datos sintéticos sería entrenar a los coches autónomos cuando necesitan frenar, dice Ebert, de AI. En lugar de filmar millones de horas de vídeo que muestren múltiples condiciones climáticas, obstáculos y otras variables potenciales, los fabricantes de automóviles pueden utilizar imágenes generadas sintéticamente para imitar las condiciones del mundo real.

“Podemos utilizar datos semilla, como vídeos de conejos o niños o cualquier cosa con la que queramos entrenar, lo que nos permite crear millones de ejemplos distintos que siguen siendo realistas”, afirma.