Como la IA está profundamente integrada en todo el sector, la calidad de sus bases se vuelve más importante. Una de las tendencias para llamar la atención es usar datos sintéticos: cuando es difícil obtener datos del mundo real, los conjuntos de datos generados artificialmente se utilizan para entrenar sistemas de IA. Los datos sintéticos promete velocidad y escalas, su confiabilidad en el entorno operativo complejo está lejos de ser garantizado.
Saza amplias preocupaciones sobre el papel y el impacto de la IA en nuestra vida diaria. Vivimos en una era en la que la decisión de IA, la reconstrucción de la industria y cómo trabajar rehefine cómo funciona. Además, se permite aprender, adaptarse y trabajar de forma autónoma.
Sin embargo, un principio en esta aceleración no es no crítico: “lo que no se puede medir no se puede mejorar y lo que no se puede verificar no se puede creer”. Como los sistemas de IA se integran aún más en la infraestructura crítica, su integridad de datos debe cumplir con el mismo valor.
Dadas estas partes más altas, en la superficie, los datos sintéticos parecen ser un paso lógico en la evolución de la IA. Sin embargo, si notamos más de cerca, queda claro que existen serias limitaciones de lo que puede proporcionar datos generados artificialmente.
El punto básico es que los datos sintéticos reflejan que ya sabemos o esperamos. Sin embargo, industrias como la infraestructura, la producción y la energía rara vez se comportan en el mundo, especialmente en el mundo.
Estos son un entorno de alta presión donde los sistemas ciertamente pueden adaptarse al comportamiento humano y las condiciones inesperadas. En este entorno nacional, la IA fue entrenada originalmente sobre el riesgo de datos artificiales de que le faltara la complejidad de la gestión.
La IA debe estar basada en la realidad. De lo contrario, estamos haciendo instrumentos que parecen capaces de simulaciones, pero el sonido del universo real se vuelve corto cuando se enfrenta al ruido y la infestación.
La simulación no es suficiente
Los datos sintéticos han ganado su lugar en el desarrollo de IA porque permite sistemas de capacitación, mientras que los datos operativos no están disponibles. También permite el control de ciertas situaciones que de otra manera pueden ser difíciles de enfrentar.
Una estrategia es la generación de escenas sintéticas, donde se crean entornos digitales realistas para ayudar a aprender cómo responder a situaciones complejas o inusuales antes de experimentar en el mundo real. Es especialmente común en regiones como la automatización industrial, donde no es razonable hacer físicamente todas las escenas posibles.
Estos entornos virtuales pueden acelerar el desarrollo inicial, pero tienen versiones simples de Real. Se basan en suposiciones sobre la iluminación, la ubicación o el movimiento, que inevitablemente dan forma a la forma en que aprenderán los sistemas de IA.
Introduce puntos ciegos que a menudo no se dan cuenta hasta que el sistema está configurado. En escenas sintéticas, “ver” entrenados puede pasar laboratorios, pero no puede detectar desviaciones sutiles y del mundo real que nunca se han enfrentado durante el entrenamiento.
Esto es especialmente cierto en un entorno industrial complejo. Por ejemplo, al controlar la calidad de la producción, los datos sintéticos a menudo pierden variaciones sutiles en materiales, situaciones ambientales e interacción humana, lo que crea defectos del mundo real.
Estas finas dinámicas son difíciles de imitar sin la base de la observación del mundo real, solo. El resultado son los sistemas AI que funcionan bien en las pruebas controladas, pero fallan al implementar el entorno de producción real.
Casos de realidad primero en caso de desarrollo
Por el contrario, los datos del mundo real, que se recopilan de sensores, operaciones de campo y máquinas, proporcionan un básico más preciso. A diferencia de los conjuntos de datos sintéticos, captura lo impredecible como sucedió.
Identifica las fluctuaciones inaccesibles y desarrolladas que identifican el entorno en vivo y reflejan el creciente cambio hacia la inteligencia espacial impulsada por la captura de la realidad en el arte.
Específicamente, la inteligencia espacial transforma los datos ambientales en bruto en ideas efectivas al comprender las relaciones entre objetos, espacios y procesos en tiempo real. Con sensores de captura de realidad avanzados y plataformas de visualización de datos, podemos crear un amplio gemelo digital que refleje las condiciones reales, no los problemas teóricos.
Al fundamentar nuestros modelos en los datos correctos del mundo real, vamos más allá de las estimaciones y simulaciones. No necesitamos adivinar cuál puede ser este tipo de datos. Muestra lo que realmente tenemos. Y esto es importante, porque los sistemas de IA más valiosos no solo son la transcripción de nuestro conocimiento existente, sino que ayuda a descubrir lo que aún no hemos sabido que pidamos.
Las principales compañías de tecnología tienen una realidad aplicada, donde los sistemas AI capacitados en datos del mundo real han aprendido a adaptarse de inmediato y desarrollar sensibilidad al cambio en el contexto. Los métodos más efectivos implementan los instrumentos al borde en lugar de confiar en la capacitación sintética basada en la nube, lo que permiten dónde y cuándo es importante.
Al final, con la base de la realidad digital, las empresas pueden crear un entorno ambiental que refleje su entorno atendido. No solo en la etapa de despliegue, sino también a lo largo de su ciclo de vida.
Sistema práctico, no teórico
Este cambio, de sintético primero a la realidad primero, requiere un cambio en la forma en que pensamos sobre la inteligencia. La IA no debe considerarse como un modelo único para crear e implementar IA. El generador IA basado en LLM requiere nuevos conjuntos de datos para que se desarrollen, así como la inteligencia espacial de la realidad.
Este no es un límite. Este es un poder. Cuando la IA está moldeada por la experiencia de vida, se convierte en más que un motor predicho; Responde al cambio y refleja la complejidad del mundo físico.
Reconstruir la fe a través de la transparencia
También hay una amplia participación. Dado que la IA se utiliza para guiar más decisiones, como la planificación del mantenimiento, las preguntas de transparencia y las preguntas de rendición de cuentas. Los datos sintéticos pueden ser difíciles de detectar. No muestra su fuente o no resalta sus estimaciones. Comparativamente, los datos del mundo real son medibles. Sabemos de dónde vino. Entendemos cómo se desarrolló.
En las industrias críticas, los requisitos reglamentarios a menudo se ven obligados a verificar las fuentes de datos y completar los senderos de auditoría, tales criterios, obligatorios para los criterios que no pueden cumplir con los datos sintéticos. De hecho, las reglas de seguridad, los marcos de consentimiento y los sistemas de responsabilidad dependen de la trazabilidad que solo puede proporcionar datos del mundo real.
Lejos de los simples requisitos regulatorios, la trazabilidad reduce la creencia que ponemos en el sistema AI. Si queremos implementar estos sistemas en infraestructura pública, industria crítica o flujo de trabajo de primera línea, debemos tener confianza en la precisión y confiabilidad de la información de origen.
La base de AI es un requisito moral en la experiencia del mundo real. A medida que aumenta la complejidad, la precisión se convierte en nuestra moneda más valiosa. Los resultados medibles y verificables ya no son la mejor práctica, pero la base de la credibilidad y el desarrollo no solo brinda a las empresas la capacidad de adivinar mejor, sino que también brinda la capacidad de saber mejor.
Pensando en el futuro
Los datos sintéticos continuarán jugando un desarrollo de IA. Proporciona el valor en la región donde los datos son confidenciales, el acceso limitado o los requisitos de la prueba son extremos. Sin embargo, no debe ser reemplazado por entradas genuinas del mundo real.
Para desbloquear todo el potencial de la IA, debemos transferir nuestro enfoque a las ricas señales en tiempo real que ya están presentes en nuestro entorno operado. La máxima oportunidad que ya generamos en los datos operativos y ambientales abarcan y el sistema que refleja y reacciona al edificio.
Estos son sistemas que serán tolerados, escala y adaptados. Estos son los sistemas que serían creíbles. A medida que avanzamos, el desafío no es imitar el intelecto, sino apoyarlo para adjuntarlo más profundamente. El futuro pertenece a aquellos que pueden probarlo.
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