15 Pinakamahusay na Synthetic Data Generation Tools

Ang sintetikong data, gaya ng sinasabi ng pangalan, ay isang bagay na artipisyal na ginawa ng mga programa ng AI.

Maaari itong maging lahat mula sa teksto, mga larawan, boses, at kahit na video footage.

Ngayon ang totoong tanong - Bakit hindi na lang gumamit ng totoong data?

Ang dahilan ay ang kawalan ng kontrol sa data.

Ang Amazon lamang ay bumubuo ng higit sa 1000 petabytes ng data araw-araw. Maraming iba pang tech o social media giants ang bumubuo ng napakalaking dami ng data ng user. Ngunit ang kontrol sa mga totoong data na ito ay nasa ilalim lamang ng ilang mga tech giant.

Ang mas maliliit na kumpanya o mga startup, gayunpaman, ay walang access sa ganoong kasaganaan. At samakatuwid, ang sintetikong data ay maaaring maging isang kumikitang pagkakataon upang sanayin ang mga prototype at lumikha ng mga modelo.

Gayundin, ang katotohanan na ang pag-digitize ay naging daan para makuha ng mga kumpanya ang aming data upang sanayin ang kanilang mga modelo ng ML. Ito ay hindi isang isyu para sa amin hangga't ginagamit nila ang aming data upang makabuo ng kita.

Ngunit ang malaking problema ay nangyayari kapag ang hacker ay pumasok sa isang system at maaaring makuha ang sensitibong data.

Ang paggamit ng tradisyonal na mga diskarte sa pag-anonymize ay isa pang problema.

Ang pamamaraan ay gumagamit ng pseudonymization, row at column shuffling, pagpapalit ng direktoryo, at pag-encrypt.

Bagama't mukhang maganda ang resulta, ipinapakita ng mga pag-aaral na 80% ng mga may hawak ng credit card ay maaaring muling makilala ang kanilang pagkakakilanlan mula sa huling 3 transaksyon at 87% sa kanila ay nasa panganib kung mabubunyag ang kanilang petsa ng kapanganakan, kasarian, at postcode.

Upang malampasan ang problemang ito, ang mga kumpanya ay lumilipat na ngayon sa mga tool sa pagbuo ng sintetikong data. Bagama't nag-aalok sila ng alternatibong paraan upang makuha ang real-world na data, nananatiling hindi nakompromiso ang naprosesong data.

Ano ang Synthetic Data Generation?

Ang pagbuo ng sintetikong datos ay isang prosesong matematikal at istatistikal na isinasagawa ng mga modelo ng machine learning na sinanay gamit ang mga totoong bagay, tao, at kapaligiran.

Gayunpaman, ang output data ay hindi nagdadala ng anumang sensitibong data ngunit pinapanatili ang mga tampok ng pag-uugali ng totoong data.

Ang synthetic data generation ay hindi lamang isang inobasyon kundi isang solusyon para sa tumpak, secure, at cost-effective na pagmomodelo ng data.

Ayon kay Gartner, ang sintetikong data ay lalampas sa totoong data sa 2030. Bukod dito, ang epekto ay nakikita na kung saan ang ilang mga startup ay kumikita sa pagbabagong ito.

Ano ang mga pakinabang ng sintetikong data?

• Ang synthetic data generation ay isang secure, mabilis, at scalable na solusyon kumpara sa mga tradisyunal na tool sa anonymization.
• Makakatipid ito ng oras at gastos sa pamamagitan ng pag-automate ng manu-mano at makamundong paghahanda ng data.
• Ang real-world na data ay lubos na kumikiling sa mga partikular na resulta o kategorya. Ang synthetic na data ay nag-aalis ng ganitong baluktot na gawi at nagbibigay ng magkakaibang pananaw sa mga posibilidad.
• Nagbibigay ito ng kumpletong kontrol sa data kung saan maaaring ayusin ng mga developer ang mga parameter upang umangkop sa nagbabagong mga pangyayari.
• Sa tulong ng sintetikong data, maaaring magmodelo ang mga mananaliksik ng mga senaryo na maaaring hindi umiiral na maaaring magsulong ng pagbabago.
• Nang hindi kinokompromiso ang sensitibong data, ang mga marketer ay maaaring lumikha ng isang katauhan ng customer na kahawig ng isang tunay paglalakbay ng customer at pag-uugali.
• Maaaring makatulong ang mga feature sa rebalancing na mabawasan ang mga kamalian at nawawalang impormasyon para makapagbigay ng komprehensibo at de-kalidad na dataset.
• Masisiguro nito ang pagiging patas ng data sa pamamagitan ng patas na pamamahagi ng data habang sumusunod sa mga patakaran sa privacy.
• Maaaring ilapat ang synthetic data sa halos lahat ng sektor – IT at software, retail, finance, defense, healthcare, agriculture, food production, construction, gaming, at marami pa.

Pinakamahusay na Mga Tool para Bumuo ng Synthetic na Data

Ibabahagi ko na ngayon ang 15 pinakamahusay na platform para sa pagbuo ng synthetic na data na maaaring mabawasan ang agwat sa pagitan ng real-world at ng simulate na mundo.

1. Malabo

Ang Hazy ay isang UK-based synthetic data generation startup na naglalayong sanayin ang raw banking data para sa mga industriya ng fintech. Ang pagmomodelo ng data ng Hazy ay nagbibigay-daan sa mga developer na palakihin ang mga daloy ng trabaho sa analytics habang iniiwasan ang anumang mataas na panganib ng panloloko na makikita habang nangongolekta ng totoong data ng customer.

Kahit na ang mga bangko ay dapat na magbigay ng mga API para sa privacy at transparency ng data, ang pagtatrabaho sa synthetic na data ng Hazy ay nakahinga ng maluwag dahil nag-aalok ito ng kaligtasan at sumusunod sa mga patakaran ng GDPR.

Ang isang kumplikadong halaga ng data ay nabuo sa panahon ng mga serbisyo sa pananalapi at sa pangkalahatan ay naka-imbak sa mga silo sa loob ng mga kumpanya.

Gayunpaman, ang pagbabahagi ng totoong datos pinansyal sa loob ng iba't ibang linya ng negosyo, lalo na para sa mga layunin ng pananaliksik, ay mahigpit na pinaghihigpitan sa ilalim ng batas.

Pinipigilan din nito ang mga kumpanya na lumikha ng mga bagong stream ng kita habang nagbebenta ng mahahalagang insight ng customer. Ang Hazy, samakatuwid, ay tinitiyak na ang mga kumpanya ay maaaring pagkakitaan ang data sa pamamagitan ng pagbebenta ng mga insight, hindi mga pagkakakilanlan.

Ang pagbabahagi ng data ay isang bahagi ng mga kinakailangan sa pagpapatakbo para sa mga institusyon ng pagbabangko.

Nagbibigay-daan ito sa kanila na maunawaan ang mga gawi ng customer batay sa mga transaksyon at mag-synthesize ng mga bagong sample nang hindi nag-iimbak ng anumang totoong data o bahagi nito. Ngunit ang pagkakaroon ng synthesize na data ng customer sa kamay, ang pagmamapa nito pabalik sa orihinal nitong anyo ay imposible lamang.

Tinitiyak din ni Hazy na pamahalaan ang mga prosesong masinsinang mapagkukunan sa loob ng mga araw na maaaring tumagal ng ilang buwan.

2. K2View

Ang Synthetic Data Generation Tools ng K2View ay advanced at tumpak para sa paglikha ng makatotohanan at sumusunod na synthetic data sa sukat.

Maaari mong gamitin ang mga ito upang magbigay ng kapaki-pakinabang na data para sa maraming layunin. Kasama sa mga halimbawa ang pagsubok ng software at pagsasanay sa mga modelo ng machine learning.

Ang pangunahing alok ng K2View ay isang makabagong Business Entity Approach. Pinapanatili nito ang integridad ng referential kapag bumubuo ng synthetic na data. Upang makamit ito, gumagamit sila ng mga blueprint ng modelo ng data na nagpapakita kung paano konektado ang mga entity ng negosyo.

Ang data na ginawa ay tumpak at pare-pareho sa iba't ibang bagay dahil dito.

Nag-aalok ang K2View ng apat na paraan upang makabuo ng data, na maaaring pagsamahin para sa mas magagandang resulta.

1. Generative AI na gumagamit ng mga advanced na ML algorithm para gayahin ang mga totoong pamamahagi at pattern ng data, kahit na kakaunti ang orihinal na data.
2. Pagbuo na nakabatay sa panuntunan na mainam para sa pagbuo ng data para sa bagong functionality at mga negatibong sitwasyon sa pagsubok.
3. Pag-clone ng data, na kumukopya ng mga subset ng data ng produksyon para sa pagsubok sa pagganap.
4. Data masking, na nagse-secure ng data ng PII sa pamamagitan ng pag-anonymize o pag-encrypt nito.

3. Datomize

Inilunsad noong 2020, ang Datomize ay isa sa mga nangungunang startup at isang umuusbong na tool sa pagbuo ng synthetic data. Ang AI/ML modeling ng Datomize ay nakatuon sa data ng customer mula sa mga pandaigdigang bangko.

Ang pagkakaroon ng isang vendor na nauunawaan ang mga teknikal na kinakailangan at nirerespeto ang regulatory board ay kalahati ng labanan upang mapanalunan.

At tunay na namumukod-tangi ang Datomize bilang isang matagumpay na generator ng artipisyal na data, 3rd party na collaborator sa pagsubok, pag-unlad, pagbabago at pati na rin sa monetization.

Sa Datomize, madali kang makakakonekta sa mga server ng data ng enterprise tulad ng PostgreSQL, MySQL, Oracle, atbp... at magproseso ng mga kumplikadong istruktura ng data at dependency na may daan-daan at libu-libong mga talahanayan.

Pagkatapos ay kinukuha ng algorithm ang mga feature sa pag-uugali mula sa raw data at lumilikha ng magkaparehong data twins ngunit ganap na hindi nauugnay sa orihinal na data.

Sa integration ng mga API, cloud collaboration, data simulation, at privacy feature, nagbibigay ang Datomize ng mga makabagong solusyon sa AI.

Kamakailan lamang, nakakuha ang Datomize ng $6 milyong halaga ng seed funding para sa komersiyalisasyon ng mga serbisyo nito at pagbibigay-daan sa mga organisasyon na palakasin ang kanilang mga serbisyo sa digital transformation.

4. Tonic

Madalas na tinatawag na "Ang pekeng kumpanya ng data", ang Tonic.ai ay nag-aalok ng isang awtomatiko at hindi nagpapakilalang paraan ng synthesis ng data para magamit sa pagsubok at pagbuo.

Ang platform ay nagpapatupad din ng database de-identification, na nangangahulugan ng pag-filter ng Personally Identifiable Data (PII) mula sa totoong data at pagprotekta sa privacy ng customer.

Ang matatag na AI algorithm ng Tonic ay nakakategorya ng iba't ibang mga talahanayan sa mga database sa tulong ng Generative Adversarial Network, o modelo ng GAN.

Binubuo ito ng dalawang sub-modelo – Generator at Discriminator. Nagtatrabaho sila laban sa isa't isa.

Kinukuha ng generator ang totoong data ng pag-input at lumilikha ng katulad ngunit ganap na bagong mga pagkakataon ng data. Ang discriminator, na sinanay mula sa isang generator sa parehong tunay at sintetikong data, ay nakikilala sa pagitan ng parehong data. Nagpatuloy ang proseso hangga't hindi matukoy ng discriminator ang tunay at pekeng data.

Ang platform ay nagpapanatili ng mga pag-uugali at dependency sa loob ng data at ginagawang madali para sa data science team na magtrabaho kasama ang parehong mahalagang data sa pamamagitan ng pag-alis ng mga oras ng manual na trabaho.

Kamakailan, inilunsad ng Tonic ang Smart Linking Generator, na gumagamit ng mga neural network upang gayahin ang mga kumplikadong dataset na nangangailangan ng maraming pagkakategorya.

5. KARAMIHAN.AI

Mostly.AI ay isang synthetic data platform na nakabase sa Vienna na nagsisilbi sa mga industriya tulad ng insurance, pagbabangko, at telecom. Nagbibigay-daan ito sa cutting-edge na AI at top-tier na privacy habang kumukuha ng mga pattern at istruktura mula sa orihinal na data upang maghanda ng ganap na magkakaibang mga dataset.

Karamihan. Ang AI ay mahigpit na sumusunod sa mga batas sa privacy ng GDPR at sinasabing siya ang unang synthetic data generator na nakatanggap ng SOC 2 Type 2 certification. Nangangahulugan ito na ang etika sa trabaho ng kumpanya ay sumusunod sa seguridad, transparency, at pagiging kumpidensyal.

Ang platform ay nagbibigay-daan sa mga user na mag-sample ng hilaw na data mula sa simula habang isinasaalang-alang ang posibilidad ng paglikha ng sintetikong data na wala silang direktang kaugnayan.

Ngunit nangangahulugan din ito na walang dalawang-daan na sistema kung saan maaaring i-reverse ang muling pagkakakilanlan ng na-synthesize na data.

Hindi lang data synthesis. Mostly.Ang machine learning system ng AI ay nagbibigay din ng daan para sa mga inhinyero ng data na mailarawan ang maramihang mga senaryo ng pag-atake at gumawa ng mga hakbang sa pag-iwas sa panganib kung kinakailangan.

Puno ng predictive modeling, advanced analytics, at mga feature sa pagtukoy ng pandaraya, ang Mostly.AI ay isang go-to software para sa mga negosyong naghahanap ng maayos na performance, kolaborasyon , at inobasyon.

6. Sogeti

Ang Sogeti ay isang subsidiary ng Capgemini Group at isang cognitive-based na solusyon para sa pagproseso at synthesis ng data.

Gumagamit ito ng natively built na teknolohiya na tinatawag na Artificial Data Amplifier (ADA) na maaaring matuto at mangatuwiran tungkol sa anumang uri ng data na ipinadala dito, ito man ay mga structured na dokumento o hindi nakabalangkas na mga dokumento gaya ng sulat-kamay, mga larawan, na-scan o tabular na mga kopya.

Gumagamit ang ADA ng mga malalim na paraan ng pag-aaral na maaaring gayahin ang mga kakayahan sa pagkilala tulad ng mga tao at itinatakda ang Sogeti na bukod sa mga kakumpitensya nito.

Pagdating man sa pagkuha ng data, matutukoy ng sistema ng ADA ang kaugnayan ng impormasyong ipoproseso at i-classify ang mga ito ayon sa mga kategorya.

Sa sandaling nabuo ang synthetic na data, pinapanatili ng Sogeti ang mga katangian at ugnayan ng data na katulad ng istatistika sa orihinal na data ngunit walang anumang pagkakakilanlan.

Sa pagpapatupad ng ADA system, ang Sogeti ay lumitaw bilang isa sa pinakamahusay na data science-based na solusyon partikular para sa engineering, pananaliksik, kalidad ng kasiguruhan, at pagsubok.

7. Naka-synthesize

Ang Synthesized.io ay isang all-in-one AI dataOps solution para sa provisioning ng data, augmentation, secure na pagbabahagi, at pakikipagtulungan.

Bumubuo ang platform ng mga bersyon ng orihinal na data pati na rin ang maraming senaryo ng data ng pagsubok kung saan kinikilala nito ang mga nawawalang halaga at sensitibong impormasyon. Nauunawaan ng kumpanya ang isyu ng mga imbalances ng data gaya ng mga nawawalang value o biased na impormasyon tungkol sa predictive modeling.

Samakatuwid, ang platform ay gumagamit ng isang automated na generative na modelo na tinatawag na Synthesized SDK na tumutulong sa muling paghubog ng data kung kinakailangan. Maaaring tiyakin ng modelo na ang data ay may kaugnayan, walang anumang bias, at hindi naglalaman ng sensitibong impormasyon.

Bukod dito, maaari ding i-anonymize ng mga data engineer ang data para sa repurposing.

Kamakailan, inilabas ng kumpanya ang Synthesized SDK sa Google Colab, na ginagawa itong perpektong platform upang makakuha ng mga kritikal na insight at magtulungan sa mga library ng malalim na pag-aaral.

Hinahayaan ng platform ang mga R&D team at mga customer ng enterprise na maging pamilyar sa isa't isa at nagbibigay-daan sa kanila na matutunan ang mga feature na kailangan para gumawa ng high-end na synthetic data.

Bukod pa rito, naglunsad din ang kumpanya ng open-source na Python library na tinatawag na FairLens na gumagana sa Synthesized SDK at nagbibigay-daan sa mga developer na makakuha ng mga insight sa data, tumuklas ng mga bias, at tiyaking patas na paggamit ng data.

Nagtitiwala na ngayon ang ilang insurance at banking firm sa synthesized SDK at ginagawa itong isang hinihingi na platform para sa mga data scientist na makapaghatid ng mas mabilis at mas mahusay na mga resulta kaysa sa mga nakasanayang diskarte sa pag-synthesize.  

8. YData

Ang YData ay isang startup na nakabase sa Portugal na tumutulong sa mga data scientist na lutasin ang mga isyu ng mahinang kalidad ng data o pag-access sa malaking data ng user gamit ang mga nasusukat na solusyon sa AI.

Nag-aalok ang kumpanya ng pagmamay-ari na mga tool at mga automated na framework para mapagaan ang proseso ng pag-access ng data, pag-profile, at pagbuo ng synthetic na data habang sinusunod ang privacy ng user at mga kinakailangan sa pagsunod sa proteksyon.

Ang YData ay hindi lamang naghahatid ng mataas na kalidad na synthesized na data ngunit tinitiyak na ang mga ito ay libre mula sa bias o anumang PII (Personal Identifiable Information).

Kahit na ang platform ay inilunsad noong 2019, ang kanilang serbisyo ay pinagtibay na ng maraming organisasyon tulad ng tingian, pananalapi, pangangalaga sa kalusugan, telecom, at maging ang mga pampublikong kagamitan tulad ng kuryente o suplay ng tubig.

Habang nagsasagawa ng mga pagsubok tulad ng pag-atake ng hinuha, pinapanatili ng mga inhinyero ng YData ang pananagutan para sa anumang mga panganib ng pagtagas ng pagkakakilanlan o muling pagkakakilanlan. Samakatuwid, ginagamit nila ang pamamaraang TSTR (Train Synthetic Test Real) na sinusuri ang kakayahan ng data na binuo ng AI na gagamitin para sa mga modelo ng hula sa pagsasanay.

Kamakailan ay nagsara ang YData ng $2.7 milyong halaga ng seed funding upang mapalawak ang mga serbisyo nito sa buong mundo, sa gayon ay nagbibigay-daan sa mga kasosyo na gamitin ang mga kakayahan nito sa pagbuo ng datos.

9. MDClone

Ang digitalization ng industriya ng pangangalagang pangkalusugan ay nakabuo ng maraming data ng pasyente na nagbibigay-daan sa industriya na gamitin ang impormasyon para sa personalized na pangangalaga.

Gayunpaman, upang ma-access ang klinikal na data, ang mga mananaliksik ay kailangang umasa sa mga tagapamagitan upang ma-access ang data ng mga pasyente. Ang proseso ay, gayunpaman, mabagal at limitado ang flexibility at accessibility ng data. Ang pagkapribado ng pasyente ay isa ring pangunahing alalahanin.

Ang MDClone, samakatuwid, ay nag-aalok ng isang sistematikong diskarte upang i-demokratize ang data ng pangangalagang pangkalusugan para sa pananaliksik, analytics, at synthesis sa real-time nang hindi lumalabag sa sensitibong data ng mga pasyente.

Gumagamit ang Israeli-based life sciences platform na ito ng imprastraktura ng ADAMS (magtanong, tumuklas, kumilos, sumukat, at magbahagi) para tulungan ang mga user na malampasan ang mga karaniwang hadlang gaya ng pagkakaroon ng data, pagbabago, seguridad, at pagtaguyod ng mga bagong pagkakataon sa pakikipagsosyo.

Ang MDClone ay gumawa ng isang pagbabagong hakbang sa pagbibigay ng naka-clone ngunit hindi kilalang data ng pasyente. Nakakatulong ang teknolohiya na lumikha ng sintetikong data batay sa mga tunay na istatistikal na katangian ng mga pasyente nang walang ganoong mga pasyente.

Sa tulong ng kathang-isip na data ng pasyente, ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay maaaring magkaroon ng magkakaibang hanay ng impormasyon batay sa edad ng pasyente, kasarian, kasaysayan ng medikal, atbp. Halimbawa, maaari nilang pag-aralan ang mga reaksyon ng iba't ibang uri ng mga gamot na inireseta para sa mga partikular na sakit na makakatulong nakakahanap sila ng mas mahusay na mga hakbang sa paggamot.

10. Facteus

Ang Facteus ay isang fintech-based synthetic data generator na kumukuha ng mga naaaksyunan na insight mula sa mga detalye ng transaksyon gaya ng mga transaksyon sa credit at debit card nang hindi nakompromiso ang mga sensitibong detalye ng mga customer.

Gumagamit ang platform ng mga katutubong teknolohiya, Mimic at Quantamatics para magsagawa ng analytics, pagsubok, pagsasanay, at pagbabahagi ng cloud habang sumusunod sa mga batas sa regulasyon at privacy.

Ang teknolohiya ng data synthesis ng Mimic ay nagbibigay-daan sa mga inhinyero na ma-access ang mataas na kalidad na data ng user, pataasin ang pagbabago, at makabuo ng mga bagong sistema ng kita.

Habang nakakatulong ang Mimic sa pagbuo ng synthetic na data, pinapayagan ng Quantamatics ang mga user na punan ang nawawalang piraso ng impormasyon at hulaan ang performance sa hinaharap.

Kamakailan ay nakipagtulungan ang Facteus sa Pacific Epoch , isang kumpanya sa pananaliksik sa pamumuhunan, upang mag-alok ng pinagsama-samang mga detalye ng paggastos ng mga mamimili sa US sa mga mamumuhunan sa merkado ng Asya.

Ang partnership na ito ay magbibigay sa mga investor ng natatanging market insight para palakasin ang mga modelo ng pamumuhunan sa buong Asya at US

Nakikipagtulungan din ang kumpanya sa Snowflake Partner Network upang magamit ang paglipat ng data, paggamit ng mga tool sa analytics, at mga kakayahan sa pag-compute ng platform gamit ang mga serbisyo ng cloud ng Snowflake.

11. Anyverse

Ang perception modeling ay isang makabagong teknolohiya sa machine learning. Ginagamit ng Anyverse ang teknolohiyang ito para gumawa ng synthetically simulated na 3D environment.

Ito ay tungkol sa pagkuha ng real-world footage at paggawa ng data na tukoy sa sensor na kailangang patunayan, sanayin, at subukan.

Ang Anyverse ay nagre-render at nagko-configure ng iba't ibang mga sitwasyon para sa sample na data sa tulong ng isang ray-tracing engine. Kinakalkula ng teknolohiya ang pakikipag-ugnayan ng mga light beam sa mga bagay sa eksena sa pisikal na antas.

Ito ay lubos na kapaki-pakinabang sa muling paglikha ng ganap na magkakaibang mga eksena at mga dynamic na katangian habang pinupunan ang anumang data gaps sa orihinal na eksena.

Noong nakaraang taon, nakipagsosyo ang Anyverse sa tagapagbigay ng solusyon sa kaligtasan na nakabase sa Lidar na si Velodyne upang maglingkod sa mabilis na lumalagong autonomous na mga industriya ng pag-unlad.

Sinusuportahan ng platform ang isang malawak na hanay ng mga kaso ng paggamit kung saan makokontrol ng mga developer ang mga nakunan na footage at makabuo ng maraming bersyon ng data.

Halimbawa, ang pagsasanay ng mga matalinong camera para sa mga drone, sasakyan, o panloob na mga senaryo gaya ng CCTV ay nagbibigay-daan sa platform na mangolekta ng mga rich database at gamitin ang mga ito para magmodelo ng mga senaryo.

Maaari itong maging kapaki-pakinabang sa pagmomodelo ng mga smart city o mga isyu sa pagsisikip ng trapiko habang kinukuha ang pag-uugali at pisika ng mga tao na kasangkot sa totoong mundo.

12. CVEDIA

Puno ng maraming ML algorithm, nag-aalok ang CVEDIA ng mga synthetic na computer vision solution para sa pinahusay na object recognition at AI rendering.

Ang plataporma ay nakikipagtulungan sa programang Metropolis ng NVIDIA na sumasaklaw sa hardware at software para sa mga high-end na solusyon sa inhinyeriya. Gumagamit ito ng isang suite ng mga tool, sensor, at IoT para sa pagbuo ng mga advanced na aplikasyon ng AI.

Halimbawa, ang TALOS ng CVEDIA ay isang advanced na human detector na maaaring tumukoy ng mga mukha na may mataas na katumpakan kahit na sa mga sitwasyon ng karamihan.

Sa mundong tinamaan ng pandemya, naging isang bagong pamantayan ang social distancing. Ang tool ng ACESO, samakatuwid, ay gumagamit ng mga mapa ng init upang makakuha ng mga insight sa mga pampublikong lugar ng hotspot at ang kanilang pag-uugali.

Katulad nito, ang HERMES ay gumagamit ng isang malalim na algorithm sa pag-aaral upang pag-uri-uriin ang mga uri ng mga sasakyan, mula sa mga bisikleta hanggang sa mga bus. Bagama't hindi nagpapakilala ang tool sa mga plaka ng lisensya na tinitiyak ang pagsunod sa regulasyon ng GDPR.

Ang parehong naaangkop sa TALOS at ACESO na tinitiyak na ang mga mukha ay ganap na hindi nakikilala.

Bukod dito, ang TALOS ay maaari ding gamitin upang tuklasin ang mga baril at riple pati na rin ihambing ang mga normal na pedestrian at may hawak ng baril habang pinapanatili ang katumpakan sa mga abalang kapaligiran.

13. Mga Neurolab

Ang Neurolabs ay isang synthetic data platform na nakabase sa Romania na gumagamit ng mga modelo ng computer vision para sa grocery market. Ang mga retail outlet ay kadalasang nahaharap sa mga isyu sa real-time na pamamahala ng imbentaryo, mga naliligaw o nawawalang produkto, at mga sitwasyong wala nang stock.

Ang Neurolab, samakatuwid, ay isinasama ang gawang bahay nitong solusyon na tinatawag na Re-Shelf upang subaybayan ang mga naturang isyu at alertuhan ang in-house na staff.

Gumagamit ang Re-Shelf ng machine learning at computer-generated imagery para sanayin ang pixel-perfect na data sa real-time.

Ang platform ay nagbibigay-daan sa mga user na ma-access ang libu-libong sikat na stock-keeping unit (mga code ng produkto na ginagamit upang tukuyin ang stock mula sa mga listahan o invoice) at gamitin ang mga ito upang magdagdag ng mga sintetikong larawan ng produkto na nawawala sa database.

Para sa peak performance, gumagamit sila ng mga automated na feedback loops sa pagitan ng computer vision model at synthesized data. Nagreresulta ito sa isang mataas na kalidad na 3d replica na malapit na ginagaya ang mga pagkakaiba-iba ng kulay at liwanag ng mga tunay na produkto.

Sinasabi ng Neurolabs na ang kakayahan nito sa pagkilala ng bagay ay halos 20 beses na mas mabilis at 100 beses na mas mura.

Ang platform ay kasalukuyang nagtatrabaho sa ilang mga kaso ng paggamit tulad ng pagtukoy ng mga depekto sa pagmamanupaktura, pag-uuri, at pag-grado ng pananim sa agrikultura, pag-recycle ng basura, atbp.

14. Nai-render.AI

Ang Rendered.AI ay bumubuo ng mga synthetic na dataset na nakabatay sa pisika para sa satellite, mga autonomous na sasakyan, robotics, at mga industriya ng pangangalagang pangkalusugan.

Sinasabi ng kumpanya na gawing kasingdali ng pag-click ng isang pindutan ang paggawa ng synthetic data. Mayroong walang code na configuration tool at mga API para sa mga inhinyero na gumawa ng mabilis na pagbabago at analytics sa mga dataset. Maaari silang magsagawa ng pagbuo ng data sa browser at paganahin ang madaling pagpapatakbo sa mga workflow ng machine learning nang walang gaanong kapangyarihan sa pag-compute.

Halimbawa, nais ng isang kumpanya na magpakilala ng isang uri ng sensor para sa satellite image sensing at nais makatanggap ng pondo para sa proyekto. Sa kasong ito, kakailanganin ng kumpanya ng totoong datos upang maipakita ang aplikasyon.

Samakatuwid, ang isang synthetic na data solution mula sa Rendered AI ay gumaganap kung saan ang kumpanya ay maaaring mag-render ng iba't ibang real-time na mga sitwasyon at mag-replicate ng mga imaheng tulad ng satellite.

Ang platform ay nagbibigay-daan din sa pakikipagtulungan kung saan maraming user ang maaaring magtulungan sa mga channel ng pagbuo ng data at magbahagi ng mga insight nang ligtas sa pamamagitan ng cloud.

15. Gretel

Ang Gretel.ai ay isa sa mga namumuong platform para sa paglikha ng sintetikong data. Ang Gretel ay self-proclaimed bilang "Privacy Engineering bilang Serbisyo" na bumubuo ng mga istatistikal na katumbas na mga dataset nang walang anumang sensitibong data ng customer mula sa orihinal na pinagmulan.

Habang sinasanay ang data para sa synthesis, inihahambing ng ML algorithm ng Gretel ang real-time na impormasyon sa pamamagitan ng paggamit ng sequence-to-sequence na modelo upang paganahin ang hula habang bumubuo ng bagong data.

Ang platform ay pinapagana ng neural network nito na tinatawag na Long Short-term Memory (LSTM) upang gayahin ang anumang structured na data mula sa mga orihinal.

Ipinapatupad din ng Gretel ang differential privacy na tinitiyak na walang orihinal na data ang naisaulo o muling kinikilala sa system.

Mukhang promising si Gretel bilang isang next-gen data generator habang ang platform ay nangangako na magtatrabaho sa sektor ng pananalapi, pangangalagang pangkalusugan, at paglalaro sa lalong madaling panahon.

Final saloobin

Para sa mga customer, hindi na magiging nakakatakot ang data. Samantalang sa mas mahusay na pagpapatupad ng mga patakaran sa privacy, babawasan ng mga kumpanya ang kanilang mga dependency sa customer.

Para sa mga hacker, sa tingin ko maaaring kailanganin nilang baguhin ang kanilang propesyon.

At para sa data, ang mga bagay ay magiging kawili-wili.

Sa mga pagsulong sa mga modelo ng machine learning, ang mga insight ay maaaring maging kasing totoo ng kung paano mag-isip at madama ang mga tao. Ang iba't ibang mga permutasyon at kumbinasyon ay magiging posible upang makakuha ng mga alternatibong resulta - kahit na sa sukat na wala pang nakaranas.

Ito ay tunog kasing tindi ng multiverse theory, hindi ba?

Panghuli, magandang balita para sa mga CEO ng tech giants. Para sa kanila, ang sintetikong data ay nangangahulugang wala nang mga pagdinig sa kongreso.