Datos sintéticos e Inteligencia Artificial

En el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial (IA), uno de los mayores desafíos es contar con suficientes datos de alta calidad para el entrenamiento. Aquí es donde los datos sintéticos juegan un papel crucial. En este artículo hablaremos sobre los datos sintéticos, su importancia en el entrenamiento de modelos, cómo se generan y su relevancia en el mundo de la IA.

¿Qué son los datos sintéticos?

Los datos sintéticos son datos generados artificialmente, en lugar de ser capturados del mundo real. A diferencia de los datos reales, que provienen de interacciones humanas, sensores u otras fuentes naturales, los datos sintéticos se crean utilizando algoritmos para imitar la estructura, características y distribución de datos reales.

Por ejemplo, en vez de tener datos reales de transacciones financieras, podríamos generar un conjunto de datos sintéticos que simule comportamientos de compra en línea, con las mismas variables clave pero sin comprometer la privacidad de los usuarios reales. Claro está que esta solución no sirve para todos los casos, ya que en algunos usos específicos se requiere de información precisa y real. En esos casos es importancia analizar las opciones para obtenerlos, evaluando costos y aspectos legales de la información.

Importancia de los datos sintéticos en la IA

Los datos son el combustible de los modelos de IA. Sin embargo, obtener suficientes datos reales, etiquetados y de alta calidad es costoso y, en algunos casos, imposible. Aquí es donde los datos sintéticos brillan:

1. Diversidad de datos. Podemos generar infinitas variaciones de datos para cubrir escenarios que de otro modo serían escasos o inexistentes en los datos reales.
2. Resolución de problemas de privacidad. Los datos reales, especialmente en sectores como la salud o las finanzas, están fuertemente regulados. Los datos sintéticos pueden simular estos conjuntos sin revelar información sensible o privada.
3. Escalabilidad. La generación de datos sintéticos permite a las empresas y equipos de investigación entrenar sus modelos con grandes volúmenes de datos, sin depender de bases de datos reales que a veces son limitadas.
4. Aumento en la velocidad de desarrollo. Dado que los datos sintéticos pueden generarse rápidamente, los equipos de IA pueden iterar sus modelos de forma más ágil y eficiente.

¿Cómo se generan los datos sintéticos?

La generación de datos sintéticos se puede realizar mediante varios enfoques, dependiendo del tipo de datos que necesitamos:

1. Modelos probabilísticos. Estos modelos utilizan distribuciones estadísticas para crear conjuntos de datos que simulan la realidad. Por ejemplo, podríamos utilizar una distribución normal para generar alturas de personas en una población simulada.
2. Redes generativas antagónicas (GANs). Con estos modelos de aprendizaje profundo se pueden crear datos sintéticos al enfrentar dos redes neuronales. Una red (el generador) intenta crear datos artificiales, mientras que la otra (el discriminador) intenta identificar si los datos son reales o sintéticos. Este proceso de competencia genera datos cada vez más realistas.
3. Transformación de datos reales. En algunos casos, se pueden modificar datos reales (anonimizarlos, aplicar ruido, o transformar sus variables) para convertirlos en datos sintéticos.
4. Simulaciones. En sectores como la ingeniería o la robótica, las simulaciones por computadora crean datos sintéticos. Por ejemplo, un simulador de conducción autónoma puede generar datos de tráfico sin necesidad de recopilar datos del mundo real.

Ahorro de costos con los datos sintéticos

El uso de datos sintéticos puede reducir significativamente los costos en el desarrollo de modelos de IA. A continuación, algunos puntos clave de ahorro:

• Reducción de gastos en recopilación de datos. Obtener datos reales a gran escala implica tiempo, personal y tecnología. Los datos sintéticos eliminan la necesidad de estos costosos procesos de recolección.
• Costos legales y regulatorios. En muchos sectores, el uso de datos reales está sujeto a estrictas leyes de privacidad. Los datos sintéticos eliminan el riesgo de infringir estas regulaciones, reduciendo el costo potencial de sanciones o auditorías.
• Agilización del desarrollo. Al poder generar datos de forma instantánea, los desarrolladores pueden iterar más rápidamente sus modelos, acortando los ciclos de desarrollo y, por ende, reduciendo costos operativos.

Conclusión

A la hora de entrenar un modelo debemos contar con los datos que utilizaremos. Ya sea para entrenarlo desde cero para realizar fine-tuning. En ambos casos, los datos deben ser de la mayor calidad posible y deben ser aptos para usar en el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial. En el caso de datos reales, hay restricciones o se pueden requerir permisos de los autores o fuentes que publican el contenido. Es aquí donde generar datos sintéticos o anónimos puede ser una vía interesante, especialmente cuando se está evaluando una solución de IA.

Los datos sintéticos son una herramienta poderosa en la inteligencia artificial moderna. Nos permiten superar barreras en la obtención de datos reales, ya sea por restricciones de privacidad, costos o falta de datos disponibles. Además, gracias a la comunidad open source, las herramientas para generar y utilizar datos sintéticos están al alcance de cualquier desarrollador o investigador, lo que fomenta la innovación y la experimentación en IA.

El ahorro en costos, la rapidez en el desarrollo y la capacidad de entrenar modelos robustos y escalables hacen que los datos sintéticos sean una tendencia clave en el futuro de la inteligencia artificial.

Para completar, me parece muy importante destacar que los datos sintéticos no son la solución para todas las necesidades y su uso requiere un análisis exhaustivo, según el tipo de proyecto. En ocasiones pueden ser una alternativa para instancias previas o en pruebas de viabilidad de un la implementación de una solución basada en IA.

La calidad de los datos y el enfoque que se busque son cruciales a la hora de entrenar un modelo. Las pruebas posteriores al entrenamiento son clave para evaluar sus fortalezas y debilidades antes de incorporarlo en un circuito de producción.

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Acerca de Damián De Luca

Autor de los libros: Webmaster Profesional, HTML5: Comprenda el cambio y Apps HTML5 para móviles. Soy especialista en Desarrollo Web. Realizo proyectos basados en Inteligencia Artificial. Colaboré como autor y editor de contenidos para revistas, colecciones y diversos medios impresos y digitales. Brindo capacitaciones, clases de formación y consultorías sobre lenguajes de programación y herramientas para Desarrollo Web y móvil en modalidad online y presencial.