10 anos de avanços tecnológicos alcançados em 10 dias. É isso que a empresa multinacional Nvidia demonstrou em uma publicação que foi na contramão da forma tradicional de interação no ambiente virtual.
Isso foi possível graças à dinâmica de dados sintéticos utilizados para criar um conjunto de movimentos não estruturados, baseados nos recebimentos de exemplos de ações que a empresa gostaria que eles executassem.
Mas afinal, o que são dados sintéticos?
Os dados sintéticos são dados gerados artificialmente, geralmente com o objetivo de imitar o comportamento ou a aparência de dados reais. Eles são frequentemente usados em situações em que os dados reais não estão disponíveis ou não podem ser utilizados, como por exemplo para testar sistemas ou para treinar modelos de machine learning.
São gerados por meio de algoritmos ou programas de computador, para serem muito semelhantes aos dados reais em termos de estrutura, distribuição e outras características e podem ser usados para treinar modelos de inteligência artificial de várias maneiras.
Um exemplo disso, seria para preencher gaps em conjuntos de dados reais, permitindo que os modelos de IA sejam treinados em um conjunto mais completo e mais representativo de dados. Além de poderem ser usados para testes, permitindo que os desenvolvedores vejam como a estratégia performa em diferentes condições e situações.
Outra funcionalidade está relacionada à criação de situações hipotéticas ou que simulem cenários futuros, o que pode ser útil para avaliar o desempenho de um modelo de IA em cenários que podem não existir na realidade.
Dados reais X Dados sintéticos
A principal diferença entre dados sintéticos e dados reais é que os dados sintéticos são gerados artificialmente por meio de algoritmos ou programas de computador, enquanto os dados reais são coletados a partir da observação ou medida de fenômenos reais, por isso, são considerados mais precisos e confiáveis.
Apesar desse fato, os dados sintéticos oferecem a vantagem de poderem ser mais baratos em relação aos dados reais. Isso é ainda mais notável em situações em que os dados reais são difíceis de se obter ou requerem muito tempo ou esforço para serem coletados.
Pense, por exemplo, que pode ser mais barato gerar dados sintéticos para simular um conjunto de dados que não existe na realidade do que gastar tempo e recursos para coletar esses dados de fontes reais.
Porque os dados são tão importantes
Atualmente, os dados são o novo petróleo. Por isso, devem ser vistos como um produto valioso, tanto pelo seu impacto, quanto pela dificuldade de aquisição dos mesmos.
O acesso a eles no cenário brasileiro é protegido pela complexa orientação da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, Lei nº 13.709/2018), e toda mudança nessa norma influencia diretamente na relação de coleta e uso.
Os dados sintéticos são uma forma de facilitar essa relação, sem gerar prejuízos de privacidade ou uso indevido dessas informações. Como são gerados por inteligência artificial para simular dados reais, eles protegem informações confidenciais.
Empresas que estão à frente do mercado
Empresas que escolhem essa tecnologia, estão à frente, economizando tempo, recursos financeiros, processos operacionais e elevando sua performance em relação ao mercado.
- A gigante alemã BMW lançou uma fábrica virtual que funciona por simulação. A partir dessa ideia que criou uma ponte entre entre funcionários e robôs, é possível coletar dados que colaboram na montagem e produção eficiente de carros.
- A Amazon, já utiliza dados sintéticos para treinar o sistema de linguagem da famosa Alexa, automatizado para seguir comandos de voz humanizados. Além disso, a empresa também usa imagens sintéticas para treinar sistemas de reconhecimento de visão para o serviço Amazon Go (mercado inteligente criado para realizar as vendas sem a intervenção de pessoas).
- Waymo, empresa de desenvolvimento de tecnologia para carros autônomos que faz parte da Google, usa dados sintéticos para treinar seus veículos;
Startups e Fintechs também têm aproveitado essa inovação. A exemplo disso:
- A startup Curai Health criou um modelo de diagnóstico com 400 mil casos médicos simulados, automatizando o processo de reconhecimento de doenças e complicações.
Alexander Linden, VP Analyst do Gartner, em entrevista para a revista MIT Technology Review, do instituto de ensino norte estadunidense MIT, prevê que até 2024, 60% dos dados usados para o desenvolvimento de IA e análises de projetos serão gerados sinteticamente.
Em uma análise clara, se os dados são o novo petróleo, quem investe em dados sintéticos tem o poder de criar petróleo e ainda pagar mais barato por isso.
Tecnologias que aumentam a performance do negócio
Além dos dados sintéticos poderem ser utilizados em diversos ramos, de diversas formas, outras tecnologias também contribuem para melhorar o desempenho das empresas. Aqui separamos algumas delas que auxiliam especialmente na tomada de decisões dos gestores e nos processos operacionais da instituição. Confira:
Análise de dados e tomada de decisões
IA e Machine Learning podem ser usadas para analisar grandes quantidades de dados e fazer previsões ou recomendações com base nessas análises. Isto pode ajudar as empresas a tomar decisões mais embasadas, tais como identificar tendências e padrões, prever o comportamento do cliente e otimizar os processos de negócios.
Automação e atendimento ao cliente
Os algoritmos podem ser usados para automatizar tarefas e processos, liberando os trabalhadores humanos para se concentrarem em tarefas mais complexas e criativas. Além disso, a IA pode fornecer o suporte automatizado através de chatbots ou assistentes virtuais inteligentes, aprimorando o atendimento ao cliente.
Personalização de produtos e serviços
IA e Machine Learning podem ser utilizados para personalizar produtos e serviços, tais como recomendar produtos e conteúdos com base nos interesses ou preferências do usuário. Dessa forma, a inovação e melhorias nas ofertas das empresas tornam-se mais assertivas e estratégicas, com maiores chances de sucesso no mercado.
Detecção de fraudes
Algoritmos de inteligência artificial e aprendizagem de máquina podem, por fim, ser usados para detectar atividades fraudulentas, tais como a análise de padrões em dados e a identificação de comportamentos incomuns ou suspeitos, exemplo disso são soluções de Background Check de CNPJs e CPFs.
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