Die 15 besten Tools zur Generierung synthetischer Daten

Synthetische Daten werden, wie der Name schon sagt, von KI-Programmen künstlich erzeugt.

Es kann alles sein, von Text, Bildern, Sprache und sogar Videomaterial.

Nun die eigentliche Frage: Warum nicht einfach echte Daten verwenden?

Der Grund ist die mangelnde Kontrolle über die Daten.

Allein Amazon generiert täglich über 1000 Petabyte an Daten. Viele andere Tech- oder Social-Media-Giganten generieren riesige Mengen an Benutzerdaten. Aber die Kontrolle über diese realen Daten liegt nur bei einer Handvoll Technologiegiganten.

Die kleineren Unternehmen oder Startups haben jedoch keinen Zugriff auf eine solche Fülle. Daher können synthetische Daten eine gewinnbringende Möglichkeit sein, Prototypen zu trainieren und Modelle zu erstellen.

Außerdem hat die Digitalisierung den Weg für Unternehmen geebnet, unsere Daten zu erfassen, um ihre ML-Modelle zu trainieren. Für uns ist das kein Problem, solange sie unsere Daten nutzen, um Einnahmen zu generieren.

Das große Problem entsteht jedoch dann, wenn der Hacker in ein System eindringt und an sensible Daten gelangen kann.

Ein weiteres Problem ist die Verwendung herkömmlicher Anonymisierungstechniken.

Die Technik nutzt Pseudonymisierung, Zeilen- und Spaltenverschiebung, Verzeichnisersetzung und Verschlüsselung.

Auch wenn es vielversprechend aussieht, zeigen Studien , dass die Identität von 80 % der Kreditkarteninhaber anhand der letzten 3 Transaktionen wiederhergestellt werden kann und dass 87 % von ihnen gefährdet sind, wenn ihr Geburtsdatum, ihr Geschlecht und ihre Postleitzahl offengelegt werden.

Um dieses Problem zu lösen, wechseln Unternehmen nun zu Tools zur Generierung synthetischer Daten. Sie bieten zwar eine alternative Möglichkeit zur Erfassung realer Daten, die verarbeiteten Daten bleiben jedoch kompromisslos.

Was ist synthetische Datengenerierung?

Die Erzeugung synthetischer Daten ist ein mathematischer und statistischer Prozess, der von Modellen des maschinellen Lernens durchgeführt wird , die anhand realer Objekte, Personen und der Umwelt trainiert werden.

Die Ausgabedaten enthalten jedoch keine sensiblen Daten, sondern bewahren die Verhaltensmerkmale realer Daten.

Die Generierung synthetischer Daten ist nicht nur eine Innovation, sondern eine Lösung für eine genaue, sichere und kostengünstige Datenmodellierung.

Laut Gartner werden synthetische Daten bis 2030 reale Daten in den Schatten stellen. Darüber hinaus sind die Auswirkungen bereits dort sichtbar, wo einige Startups von dieser Innovation profitieren.

Welche Vorteile bieten synthetische Daten?

• Die Generierung synthetischer Daten ist im Vergleich zu herkömmlichen Anonymisierungstools eine sichere, schnelle und skalierbare Lösung.
• Durch die Automatisierung der manuellen und alltäglichen Datenaufbereitung werden Zeit und Kosten gespart.
• Daten aus der realen Welt sind stark auf bestimmte Ergebnisse oder Kategorien ausgerichtet. Synthetische Daten beseitigen ein solches verzerrtes Verhalten und bieten einen vielfältigen Ausblick auf die Möglichkeiten.
• Es bietet vollständige Kontrolle über die Daten, wobei Entwickler Parameter anpassen können, um sie an veränderte Umstände anzupassen.
• Mithilfe synthetischer Daten können Forscher Szenarien modellieren, die möglicherweise nicht existieren und die Innovation fördern könnten.
• Ohne sensible Daten zu gefährden, können Vermarkter eine Kundenpersönlichkeit erstellen, die einem echten ähnelt Customer Journey und Verhalten.
• Neuausgleichsfunktionen können dazu beitragen, Ungenauigkeiten und fehlende Informationen zu verringern, um einen umfassenden und qualitativ hochwertigen Datensatz bereitzustellen.
• Es kann die Datengerechtigkeit durch eine gerechte Verteilung der Daten unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien gewährleisten.
• Synthetische Daten können auf fast alle Branchen angewendet werden – IT und Software, Einzelhandel, Finanzen, Verteidigung, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Lebensmittelproduktion, Baugewerbe, Spiele und viele mehr.

Beste Tools zum Generieren synthetischer Daten

Ich werde jetzt die 15 besten Plattformen für die Generierung synthetischer Daten vorstellen, die die Kluft zwischen der realen Welt und der simulierten Welt verringern können.

1. Dunstig

Hazy ist ein in Großbritannien ansässiges Startup zur Generierung synthetischer Daten, das darauf abzielt, rohe Bankdaten für die Fintech-Branche zu trainieren. Mit der Datenmodellierung von Hazy können Entwickler Analyse-Workflows beschleunigen und gleichzeitig das hohe Betrugsrisiko vermeiden, das bei der Erfassung echter Kundendaten auftritt.

Auch wenn Banken APIs für Datenschutz und Transparenz bereitstellen sollen, ist die Arbeit an den synthetischen Daten von Hazy ein Aufatmen, da sie Sicherheit bieten und den DSGVO-Richtlinien entsprechen.

Bei Finanzdienstleistungen fallen komplexe Datenmengen an, die in der Regel in Silos innerhalb von Unternehmen gespeichert werden.

Die Weitergabe realer Finanzdaten innerhalb verschiedener Geschäftsbereiche, insbesondere zu Forschungszwecken, ist jedoch gesetzlich stark eingeschränkt.

Dies hindert Unternehmen auch daran, neue Einnahmequellen zu erschließen und gleichzeitig wertvolle Kundenerkenntnisse zu verkaufen. Hazy stellt daher sicher, dass Unternehmen Daten monetarisieren können, indem sie Erkenntnisse und nicht Identitäten verkaufen.

Die Weitergabe von Daten ist Teil der betrieblichen Anforderungen für Bankinstitute.

Dies ermöglicht es ihnen, das Kundenverhalten anhand der Transaktionen zu verstehen und neue Stichproben zu synthetisieren, ohne echte Daten oder Teile davon zu speichern. Wenn die Kundendaten jedoch synthetisiert vorliegen, ist es einfach unmöglich, sie wieder in ihre ursprüngliche Form abzubilden.

Hazy stellt außerdem sicher, dass solche ressourcenintensiven Prozesse innerhalb von Tagen verwaltet werden, die sonst Monate dauern könnten.

2. K2View

Die Tools zur Generierung synthetischer Daten von K2View sind fortschrittlich und genau für die Erstellung realistischer und konformer synthetischer Daten im großen Maßstab.

Sie können sie nutzen, um für viele Zwecke nützliche Daten bereitzustellen. Beispiele hierfür sind Softwaretests und das Training von Modellen für maschinelles Lernen.

Das Hauptangebot von K2View ist ein innovativer Business-Entity-Ansatz. Bei der Generierung synthetischer Daten bleibt die referenzielle Integrität erhalten. Um dies zu erreichen, nutzen sie Datenmodell-Blaupausen, die zeigen, wie Geschäftseinheiten miteinander verbunden sind.

Aus diesem Grund sind die erzeugten Daten über verschiedene Aspekte hinweg genau und konsistent.

K2View bietet vier Möglichkeiten zur Datengenerierung, die für bessere Ergebnisse kombiniert werden können.

1. Generative KI, die fortschrittliche ML-Algorithmen nutzt, um reale Datenverteilungen und -muster nachzuahmen, selbst wenn die Originaldaten spärlich sind.
2. Regelbasierte Generierung, die sich ideal zum Generieren von Daten für neue Funktionen und negative Testszenarien eignet.
3. Datenklonen, das Teilmengen von Produktionsdaten für Leistungstests kopiert.
4. Datenmaskierung, die personenbezogene Daten durch Anonymisierung oder Verschlüsselung schützt.

3. Datomisieren

Datomize wurde 2020 gegründet und ist eines der Top-Startups und ein aufstrebendes Tool zur Generierung synthetischer Daten. Die KI/ML-Modellierung von Datomize ist auf Kundendaten globaler Banken ausgerichtet.

Einen Anbieter zu haben, der die technischen Anforderungen versteht und die Regulierungsbehörde respektiert, ist schon die halbe Miete.

Und Datomize sticht wirklich als erfolgreicher Generator künstlicher Daten hervor, der mit Dritten in den Bereichen Tests, Entwicklung, Innovation und Monetarisierung zusammenarbeitet.

Mit Datomize können Sie problemlos eine Verbindung zu Unternehmensdatenservern wie PostgreSQL, MySQL, Oracle usw. herstellen und komplexe Datenstrukturen und Abhängigkeiten mit Hunderten und Tausenden von Tabellen verarbeiten.

Der Algorithmus extrahiert dann Verhaltensmerkmale aus den Rohdaten und erstellt identische Datenzwillinge, die jedoch keinerlei Bezug zu den Originaldaten haben.

Mit API-Integration, Cloud-Zusammenarbeit, Datensimulation und Datenschutzfunktionen bietet Datomize hochmoderne KI-Lösungen.

Kürzlich sicherte sich Datomize eine Anschubfinanzierung in Höhe von 6 Millionen US-Dollar für die Kommerzialisierung seiner Dienstleistungen und um Organisationen in die Lage zu versetzen, ihre Dienstleistungen im Bereich der digitalen Transformation auszubauen.

4. Tonic

Tonic.ai wird oft als „Firma für gefälschte Daten“ bezeichnet und bietet eine automatisierte und anonymisierte Möglichkeit der Datensynthese für den Einsatz in Tests und Entwicklung.

Die Plattform implementiert auch eine Datenbank-Deidentifizierung, was bedeutet, dass personenbezogene Daten (PII) aus echten Daten herausgefiltert werden und die Privatsphäre der Kunden geschützt wird.

Der robuste KI-Algorithmus von Tonic kategorisiert mithilfe des Generative Adversarial Network oder GAN-Modells verschiedene Tabellen in Datenbanken.

Es besteht aus zwei Untermodellen – Generator und Diskriminator. Sie arbeiten gegeneinander.

Der Generator holt echte Eingabedaten und erstellt ähnliche, aber völlig neue Dateninstanzen. Der Diskriminator, der von einem Generator sowohl mit echten als auch mit synthetischen Daten trainiert wird, unterscheidet zwischen beiden Daten. Der Prozess wurde fortgesetzt, solange der Diskriminator nicht zwischen echten und gefälschten Daten unterscheiden konnte.

Die Plattform bewahrt Verhaltensweisen und Abhängigkeiten innerhalb der Daten und erleichtert dem Data-Science-Team die Arbeit mit ebenso wertvollen Daten, indem stundenlange manuelle Arbeit entfällt.

Vor kurzem hat Tonic den Smart Linking Generator auf den Markt gebracht, der neuronale Netze nutzt, um komplexe Datensätze nachzuahmen, die viel Kategorisierung erfordern.

5. MEIST.KI

Mostly.AI ist eine in Wien ansässige Plattform für synthetische Daten, die Branchen wie Versicherungen, Banken und Telekommunikation bedient. Es ermöglicht modernste KI und erstklassigen Datenschutz und extrahiert gleichzeitig Muster und Strukturen aus Originaldaten, um völlig unterschiedliche Datensätze zu erstellen.

Mostly.AI hält sich strikt an die Datenschutzgesetze der DSGVO und behauptet, der erste synthetische Datengenerator zu sein, der die SOC 2 Typ 2-Zertifizierung erhalten hat. Das bedeutet, dass die Arbeitsethik des Unternehmens auf Sicherheit, Transparenz und Vertraulichkeit basiert.

Die Plattform ermöglicht es Benutzern, Rohdaten von Grund auf zu testen und dabei die Wahrscheinlichkeit abzuwägen, synthetische Daten zu erstellen, zu denen sie keinen direkten Bezug haben.

Das bedeutet aber auch, dass es kein Zwei-Wege-System gibt, bei dem die Neuidentifizierung der synthetisierten Daten rückgängig gemacht werden könnte.

Nicht nur Datensynthese. Das maschinelle Lernsystem von Mostly.AI ebnet Dateningenieuren außerdem den Weg, mehrere Angriffsszenarien zu visualisieren und bei Bedarf risikoaverse Maßnahmen zu ergreifen.

Mostly.AI ist vollgepackt mit Funktionen für prädiktive Modellierung, fortschrittliche Analysen und Betrugserkennung und somit die ideale Software für Unternehmen, die Wert auf nahtlose Leistung, Zusammenarbeit und Innovation legen.

6. Sogeti

Sogeti ist eine Tochtergesellschaft der Capgemini Group und eine kognitiv basierte Lösung für die Datenverarbeitung und -synthese.

Es verwendet eine nativ entwickelte Technologie namens Artificial Data Amplifier (ADA), die jede Art von Daten, die ihr zugeführt werden, lernen und daraus Schlüsse ziehen kann, unabhängig davon, ob es sich um strukturierte Dokumente oder unstrukturierte Dokumente wie handschriftliche Dokumente, Fotos, gescannte oder tabellarische Kopien handelt.

ADA nutzt Deep-Learning-Methoden, die Erkennungsfähigkeiten wie Menschen nachahmen können und Sogeti von seinen Mitbewerbern abhebt.

Unabhängig davon, ob es um die Datenextraktion geht, kann das ADA-System die Relevanz der zu verarbeitenden Informationen erkennen und diese nach Kategorien klassifizieren.

Sobald synthetische Daten generiert wurden, behält Sogeti Datenmerkmale und Korrelationen bei, die den Originaldaten statistisch ähnlich sind, jedoch keine Identität aufweisen.

Mit der Implementierung des ADA-Systems hat sich Sogeti zu einer der besten datenwissenschaftlichen Lösungen speziell für Technik, Forschung, Qualitätssicherung und Tests entwickelt.

7. Synthetisiert

Synthesized.io ist eine All-in-One-KI-DataOps-Lösung für die Bereitstellung, Erweiterung, sichere Freigabe und Zusammenarbeit von Daten.

Die Plattform generiert Versionen der Originaldaten sowie mehrere Testdatenszenarien, in denen sie fehlende Werte und vertrauliche Informationen identifiziert. Das Unternehmen ist sich des Problems von Datenungleichgewichten wie fehlenden Werten oder verzerrten Informationen bei der Vorhersagemodellierung bewusst.

Daher verwendet die Plattform ein automatisiertes generatives Modell namens Synthesized SDK, das dabei hilft, Daten nach Bedarf umzuformen. Das Modell kann sicherstellen, dass die Daten relevant und frei von jeglicher Verzerrung sind und keine vertraulichen Informationen enthalten.

Darüber hinaus können Dateningenieure Daten zur Wiederverwendung anonymisieren.

Kürzlich hat das Unternehmen das Synthesized SDK in Google Colab veröffentlicht, was es zu einer idealen Plattform macht, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und gemeinsam an Deep-Learning-Bibliotheken zu arbeiten.

Die Plattform ermöglicht es Forschungs- und Entwicklungsteams und Unternehmenskunden, sich gegenseitig kennenzulernen und die Funktionen zu erlernen, die zur Erstellung hochwertiger synthetischer Daten erforderlich sind.

Darüber hinaus hat das Unternehmen auch eine Open-Source-Python-Bibliothek namens FairLens auf den Markt gebracht, die mit dem Synthesized SDK arbeitet und es Entwicklern ermöglicht, Dateneinblicke zu gewinnen, Vorurteile zu entdecken und eine faire Nutzung von Daten sicherzustellen.

Mehrere Versicherungs- und Bankunternehmen vertrauen mittlerweile dem synthetisierten SDK und machen es zu einer anspruchsvollen Plattform für Datenwissenschaftler, um schnellere und bessere Ergebnisse als herkömmliche Synthesetechniken zu liefern.  

8. YDaten

YData ist ein in Portugal ansässiges Startup, das Datenwissenschaftlern hilft, Probleme schlechter Datenqualität oder Zugriff auf große Benutzerdaten mithilfe skalierbarer KI-Lösungen zu lösen.

Das Unternehmen bietet proprietäre Tools und automatisierte Frameworks, um den Prozess des Datenzugriffs, der Profilerstellung und der Generierung synthetischer Daten zu vereinfachen und gleichzeitig die Datenschutz- und Datenschutzanforderungen der Benutzer einzuhalten.

YData liefert nicht nur qualitativ hochwertige synthetisierte Daten, sondern stellt auch sicher, dass diese frei von Verzerrungen oder personenbezogenen Daten (PII) sind.

Obwohl die Plattform im Jahr 2019 eingeführt wurde, wurde ihr Service bereits von vielen Organisationen wie Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und sogar öffentlichen Versorgungsunternehmen wie der Strom- oder Wasserversorgung übernommen.

Bei der Durchführung von Tests wie Inferenzangriffen tragen die YData-Ingenieure die Verantwortung für alle Risiken von Identitätsverlust oder Neuidentifizierung. Daher nutzen sie die TSTR-Methode (Train Synthetic Test Real), die die Eignung von KI-generierten Daten für das Training von Vorhersagemodellen bewertet.

YData hat vor Kurzem eine Seed-Finanzierung in Höhe von 2.7 Millionen US-Dollar abgeschlossen , um seine Dienstleistungen weltweit auszuweiten und Partnern damit die Nutzung seiner Datengenerierungsfähigkeiten zu ermöglichen.

9. MDClone

Die Digitalisierung der Gesundheitsbranche hat zu einer Fülle von Patientendaten geführt, die es der Branche ermöglichen, diese Informationen für eine personalisierte Versorgung zu nutzen.

Um jedoch Zugang zu klinischen Daten zu erhalten, waren Forscher auf Vermittler angewiesen, die Zugang zu Patientendaten erhielten. Der Prozess war jedoch langsam und schränkte die Flexibilität und Zugänglichkeit der Daten ein. Auch die Privatsphäre des Patienten war ein großes Anliegen.

MDClone bietet daher einen systematischen Ansatz zur Demokratisierung von Gesundheitsdaten für Forschung, Analyse und Synthese in Echtzeit, ohne die sensiblen Daten von Patienten zu verletzen.

Diese in Israel ansässige Life-Science-Plattform nutzt die ADAMS-Infrastruktur (Fragen, Entdecken, Handeln, Messen und Teilen), um Benutzern dabei zu helfen, gemeinsame Barrieren wie Datenverfügbarkeit, Innovation, Sicherheit zu überwinden und neue Partnerschaftsmöglichkeiten zu fördern.

MDClone hat mit der Bereitstellung geklonter, aber anonymer Patientendaten einen transformativen Schritt unternommen. Die Technologie hilft, synthetische Daten zu erstellen, die auf echten statistischen Merkmalen von Patienten basieren, ohne solche Patienten zu haben.

Mithilfe fiktiver Patientendaten können Gesundheitsdienstleister über vielfältige Informationen verfügen, die auf Alter, Geschlecht, Krankengeschichte usw. des Patienten basieren. Sie können beispielsweise die Reaktionen verschiedener Arten von Medikamenten untersuchen, die für bestimmte Krankheiten verschrieben werden und hilfreich sein können sie finden bessere Behandlungsmaßnahmen.

10 Faktus

Facteus ist ein Fintech-basierter synthetischer Datengenerator, der verwertbare Erkenntnisse aus Transaktionsdetails wie Kredit- und Debitkartentransaktionen erfasst, ohne die sensiblen Daten der Kunden zu gefährden.

Die Plattform nutzt native Technologien, Mimic und Quantamatics, um Analysen, Tests, Schulungen und Cloud-Sharing durchzuführen und dabei die gesetzlichen Bestimmungen und Datenschutzgesetze einzuhalten.

Die Datensynthesetechnologie von Mimic ermöglicht es Ingenieuren, auf hochwertige Benutzerdaten zuzugreifen, Innovationen voranzutreiben und neue Umsatzsysteme zu generieren.

Während Mimic bei der Generierung synthetischer Daten hilft, ermöglicht Quantamatics den Benutzern, den fehlenden Teil der Informationen zu ergänzen und die zukünftige Leistung vorherzusagen.

Facteus hat sich kürzlich mit Pacific Epoch , einem Investmentforschungsunternehmen, zusammengetan , um Investoren auf dem asiatischen Markt zusammengefasste Daten zu den US-Verbraucherausgaben anzubieten.

Diese Partnerschaft wird Anlegern einzigartige Markteinblicke bieten, um Anlagemodelle in Asien und den USA zu stärken

Das Unternehmen arbeitet außerdem mit dem Snowflake Partner Network zusammen, um die Datenmigration, den Einsatz von Analysetools und die Rechenfunktionen der Plattform mithilfe der Cloud-Dienste von Snowflake zu nutzen.

11 Irgendwie

Wahrnehmungsmodellierung ist eine Spitzentechnologie im maschinellen Lernen. Anyverse nutzt diese Technologie, um synthetisch simulierte 3D-Umgebungen zu erstellen.

Dabei geht es darum, reales Filmmaterial aufzunehmen und sensorspezifische Daten zu erzeugen, die validiert, trainiert und getestet werden müssen.

Anyverse rendert und konfiguriert verschiedene Szenarien für Beispieldaten mithilfe einer Raytracing-Engine. Die Technologie berechnet die Interaktion von Lichtstrahlen mit Objekten in der Szene auf physikalischer Ebene.

Dies ist sehr nützlich, um völlig unterschiedliche Szenen und dynamische Eigenschaften neu zu erstellen und gleichzeitig etwaige Datenlücken in der Originalszene zu schließen.

Im vergangenen Jahr ging Anyverse eine Partnerschaft mit dem Lidar-basierten Sicherheitslösungsanbieter Velodyne ein, um schnell wachsende autonome Entwicklungsbranchen zu bedienen.

Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, in denen Entwickler erfasstes Filmmaterial programmgesteuert steuern und mehrere Versionen der Daten generieren können.

Durch das Training intelligenter Kameras für Drohnen, Fahrzeuge oder Indoor-Szenarien wie CCTV kann die Plattform beispielsweise umfangreiche Datenbanken sammeln und diese zur Modellierung von Szenarien verwenden.

Dies kann hilfreich sein, um intelligente Städte oder Verkehrsstauprobleme zu modellieren und gleichzeitig das Verhalten der Menschen und die in der realen Welt wirkenden physikalischen Gesetze zu erfassen.

12 CVEDIA

CVEDIA ist vollgepackt mit mehreren ML-Algorithmen und bietet synthetische Computer-Vision-Lösungen für eine verbesserte Objekterkennung und KI-Rendering.

Die Plattform arbeitet mit NVIDIAs Metropolis-Programm zusammen , das Hardware und Software für High-End-Engineering-Lösungen umfasst. Sie nutzt eine Reihe von Tools, Sensoren und IoT-Komponenten zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen.

Beispielsweise ist TALOS von CVEDIA ein fortschrittlicher Menschendetektor, der Gesichter selbst in Menschenmengen mit hoher Genauigkeit identifizieren kann.

In der von der Pandemie heimgesuchten Welt ist soziale Distanzierung zu einer neuen Norm geworden. Das ACESO-Tool nutzt daher Heatmaps, um Einblicke in öffentliche Hotspot-Bereiche und deren Verhalten zu gewinnen.

In ähnlicher Weise verwendet HERMES einen Deep-Learning-Algorithmus zur Klassifizierung von Fahrzeugtypen, vom Fahrrad bis zum Bus. Allerdings anonymisiert das Tool die Nummernschilder und stellt so die Einhaltung der DSGVO-Vorschriften sicher.

Das Gleiche gilt für TALOS und ACESO, was dafür sorgt, dass die Gesichter absolut nicht wiederzuerkennen sind.

Darüber hinaus kann TALOS auch zum Erkennen von Waffen und Gewehren sowie zum Vergleich normaler Fußgänger und Waffenbesitzer verwendet werden, wobei die Genauigkeit auch in belebten Umgebungen erhalten bleibt.

13 Neurolabs

Neurolabs ist eine in Rumänien ansässige Plattform für synthetische Daten, die Computer-Vision-Modelle für den Lebensmittelmarkt verwendet. Einzelhandelsgeschäfte haben oft mit Problemen bei der Echtzeit-Bestandsverwaltung, verlegten oder fehlenden Produkten und Nichtvorräten zu kämpfen.

Neurolab integriert daher seine hausgemachte Lösung namens Re-Shelf, um solche Probleme zu überwachen und das interne Personal zu alarmieren.

Re-Shelf nutzt maschinelles Lernen und computergenerierte Bilder, um pixelgenaue Daten in Echtzeit zu trainieren.

Die Plattform ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Tausende beliebter Bestandseinheiten (Produktcodes zur Identifizierung von Lagerbeständen aus Listen oder Rechnungen) und deren Verwendung, um synthetische Produktbilder hinzuzufügen, die in der Datenbank fehlen.

Für Spitzenleistungen nutzen sie automatisierte Rückkopplungsschleifen zwischen dem Computer-Vision-Modell und synthetisierten Daten. Dadurch entsteht eine hochwertige 3D-Nachbildung, die die Farb- und Beleuchtungsvariationen realer Produkte genau nachahmt.

Neurolabs gibt an, dass seine Fähigkeit zur Objekterkennung etwa 20-mal schneller und 100-mal günstiger sei.

Die Plattform arbeitet derzeit an mehreren Anwendungsfällen wie der Identifizierung von Herstellungsfehlern, der Sortierung und Sortierung von Pflanzen in der Landwirtschaft, dem Recycling von Abfällen usw.

14 Gerenderte.KI

Rendered.AI generiert physikbasierte synthetische Datensätze für die Branchen Satelliten, autonome Fahrzeuge, Robotik und Gesundheitswesen.

Das Unternehmen behauptet, die Generierung synthetischer Daten so einfach wie einen Klick zu machen. Es gibt ein No-Code-Konfigurationstool und APIs, mit denen Ingenieure schnelle Änderungen und Analysen an Datensätzen vornehmen können. Sie können die Datengenerierung im Browser durchführen und eine einfache Bedienung von Machine-Learning-Workflows ohne große Rechenleistung ermöglichen.

Angenommen, ein Unternehmen möchte einen neuen Sensor für die Satellitenbildaufnahme einführen und dafür Fördermittel erhalten . In diesem Fall benötigt das Unternehmen reale Daten, um die Anwendung zu demonstrieren.

Daher kommt eine synthetische Datenlösung von Rendered AI ins Spiel, mit der das Unternehmen verschiedene Echtzeitszenarien rendern und satellitenähnliche Bilder reproduzieren kann.

Die Plattform ermöglicht auch die Zusammenarbeit, bei der mehrere Benutzer auf Datengenerierungskanälen zusammenarbeiten und Erkenntnisse sicher über die Cloud austauschen können.

15 Gretel

Gretel.ai ist eine der aufstrebenden Plattformen zur Erstellung synthetischer Daten. Gretel ist selbsternannt als „Privacy Engineering as Service“, das statistisch äquivalente Datensätze generiert, ohne sensible Kundendaten aus der ursprünglichen Quelle zu haben.

Beim Training der Daten für die Synthese vergleicht der ML-Algorithmus von Gretel Echtzeitinformationen mithilfe eines Sequenz-zu-Sequenz-Modells, um die Vorhersage zu ermöglichen und gleichzeitig neue Daten zu generieren.

Die Plattform wird mit ihrem neuronalen Netzwerk namens Long Short-Term Memory (LSTM) betrieben, um alle strukturierten Daten des Originals nachzuahmen.

Gretel implementiert außerdem einen differenziellen Datenschutz, der sicherstellt, dass keine Originaldaten im System gespeichert oder erneut identifiziert werden.

Gretel sieht als Datengenerator der nächsten Generation vielversprechend aus, da die Plattform verspricht, bald in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Spiele zu arbeiten.

Abschließende Gedanken

Für Kunden werden Daten nicht mehr beängstigend sein. Mit einer besseren Umsetzung von Datenschutzrichtlinien würden Unternehmen hingegen ihre Kundenabhängigkeit verringern.

Ich denke, Hacker müssen möglicherweise ihren Beruf wechseln.

Und was die Daten betrifft, wird es interessant.

Mit Fortschritten bei maschinellen Lernmodellen könnten Erkenntnisse so real sein wie das menschliche Denken und Wahrnehmen. Unterschiedliche Permutationen und Kombinationen würden es ermöglichen, alternative Ergebnisse zu erhalten – sogar in einem Ausmaß, das noch nie jemand erlebt hat.

Das klingt doch so intensiv wie die Multiversumstheorie, nicht wahr?

Abschließend noch eine gute Nachricht für CEOs von Technologiegiganten. Für sie bedeuten synthetische Daten keine weiteren Anhörungen im Kongress.