Top Strumenti/Ditte per Dati Sintetici per Modelli di Apprendimento Automatico nel 2023
Top Strumenti/Ditte per Dati Sintetici nel 2023
Le informazioni create intenzionalmente anziché come risultato di eventi effettivi sono conosciute come dati sintetici. I dati sintetici vengono generati in modo algoritmico e utilizzati per addestrare modelli di apprendimento automatico, convalidare modelli matematici e fungere da sostituto per i dati di produzione di test o per i dataset di test operativi.
I vantaggi dell’utilizzo dei dati sintetici includono la semplificazione delle restrizioni nell’utilizzo di dati privati o controllati, l’adattamento dei requisiti dei dati a circostanze specifiche che non possono essere soddisfatte con dati accurati e la produzione di dataset per i team DevOps da utilizzare per i test del software e l’assicurazione della qualità.
Le limitazioni nel tentativo di duplicare la complessità del dataset originale possono portare a discrepanze. È impossibile sostituire completamente i dati accurati perché sono comunque necessari dati precisi e accurati per generare esempi sintetici pratici delle informazioni.
- Top Strumenti di Rilevamento dei Contenuti di Intelligenza Artificiale (IA)
- Top AI Content Generators (2023)’ I migliori generatori di contenuti AI (2023)
- Incontra AUDIT Un modello di editing audio guidato dalle istruzioni basato sui modelli di diffusione latente
Quanto sono importanti i dati sintetici?
Per addestrare le reti neurali, gli sviluppatori richiedono vasti dataset annotati con cura. I modelli di intelligenza artificiale sono tipicamente più accurati quando hanno dati di addestramento più variati.
Il problema è che compilare ed identificare dataset che potrebbero includere qualche migliaio fino a decine di milioni di elementi richiede molto sforzo ed è spesso costoso.
Ora arrivano i dati falsi. Paul Walborsky, co-fondatore di uno dei primi servizi specializzati di dati sintetici, AI.Reverie, pensa che un’immagine singola che può costare 6 dollari da un servizio di etichettatura possa essere generata sinteticamente per sei centesimi.
Risparmiare denaro è solo l’inizio. Assicurandosi di avere la diversità dei dati per riflettere accuratamente il mondo reale, i dati sintetici sono essenziali per affrontare problemi di privacy e ridurre i pregiudizi, ha continuato Walborsky.
I dataset sintetici sono a volte superiori ai dati reali poiché sono automaticamente etichettati e possono includere intenzionalmente situazioni limite rare ma critiche.
Elenco di startup e aziende di dati sintetici
Datagen
L’azienda israeliana Datagen è stata fondata nel 2018 e ha raccolto 22 milioni di dollari, incluso un round di finanziamento di serie A da 18,5 milioni di dollari a febbraio che ha servito come celebrazione ufficiale dell’ingresso dell’azienda sul mercato. Poiché si concentra principalmente su simulazioni visive fotorealistiche e ricreazioni del mondo naturale, con competenze evidenti nel movimento umano, Datagen definisce il suo particolare tipo di dati sintetici come “dati simulati”. Datagen utilizza le reti generative avversarie, un metodo di intelligenza artificiale che sta diventando sempre più comune, come molte altre aziende che si occupano di dati sintetici (GAN). Assomiglia a una partita di scacchi al computer tra due sistemi, ma uno genera dati immaginari mentre l’altro valuta la veridicità del risultato. Nel simulatore fisico, l’azienda combina GAN con una tecnica chiamata Reinforcement Learning Humanoid Motion Techniques e algoritmi di super-rendering per produrre
Datagen si rivolge a diversi settori, tra cui il commercio al dettaglio, la robotica, la realtà aumentata e virtuale, l’Internet delle cose e le auto a guida autonoma. Pensate all’automazione del commercio al dettaglio sotto forma di un punto vendita Amazon Go, in cui un sistema di visione artificiale monitora i clienti per assicurarsi che nessuno se ne vada con sconti non autorizzati.
Parallel Domain
La simulazione degli ambienti per veicoli a guida autonoma è forse uno dei casi d’uso più diffusi al giorno d’oggi. Questa è la principale attività di Parallel Domain, una startup della Silicon Valley fondata nel 2017 e di cui abbiamo già parlato in precedenza. Da allora, l’azienda ha raccolto circa 13,9 milioni di dollari, compresi 11 milioni di dollari in un round di finanziamento di serie A alla fine dell’anno precedente. Toyota è probabilmente il suo sostenitore e cliente più importante (TM). Per istruire le auto a guida autonoma su come evitare di uccidere le persone, l’azienda si concentra su alcuni dei casi d’uso più impegnativi per la sua piattaforma di dati sintetici. Il suo sviluppo più recente, realizzato in collaborazione con il Toyota Research Institute, insegna ai sistemi autonomi la permanenza degli oggetti utilizzando dati sintetici. Anche se l’intelligenza artificiale può ora tracciare gli oggetti anche quando scompaiono temporaneamente, in parte grazie a Parallel Domain, i sistemi di percezione attuali sono ancora come bambini che giocano a nascondino. Inoltre, l’azienda ha reso disponibile al pubblico il suo visualizzatore di dati per telecamere sintetiche completamente annotate e dataset LiDAR. L’azienda offre dati di addestramento artificiali per la consegna di droni autonomi e la guida autonoma.
Mindtech
L’azienda britannica Mindtech, fondata nel 2017, ha raccolto circa 6,5 milioni di dollari. Solo il mese scorso è stato completato un round di finanziamento Seed da 3,25 milioni di dollari. Un famoso investitore è In-Q-Tel, un’organizzazione governativa statunitense che finanzia innovazioni con il potenziale per aiutare organizzazioni come la CIA in futuro. Ecco a voi. Lo strumento modulare Chameleon, sviluppato da Mindtech, consente agli utenti di creare istantaneamente un numero infinito di ambientazioni e scenari utilizzando modelli 3D fotorealistici. Secondo l’azienda, Chameleon è appositamente progettato per aiutare i clienti nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale che “comprendono e prevedono le interazioni umane”. Oltre a fornire servizi alle agenzie di spionaggio, Mindtech offre anche prodotti e servizi per i settori del commercio al dettaglio, delle case intelligenti, della sanità, dei trasporti e della robotica.
Sintesi AI
La startup Synthesis AI ha raccolto 4,5 milioni di dollari in un round di finanziamento Seed con iRobot (IRBT) nel mese di aprile, probabilmente per sviluppare ulteriormente i suoi robot aspirapolvere per case intelligenti. Come Datagen, Synthesis utilizza GAN con la tecnologia di immagini generate al computer (CGI), impiegata in quasi tutti i film moderni, per creare esseri umani sintetici. FaceAPI, il primo prodotto dell’azienda, consente alle aziende di creare modelli AI facciali più potenti per assistenti intelligenti, videoconferenze, monitoraggio del conducente e verifica facciale su smartphone. Per migliorare la capacità dei modelli AI di rappresentare una varietà di tipi facciali, Synthesis AI ha rilasciato 40.000 modelli facciali 3D originali ad alta risoluzione nel mese di giugno.
Oneview
OneView è una startup israeliana fondata nel 2019 che ha raccolto 3,5 milioni di dollari. L’obiettivo principale dell’azienda è fornire dati artificiali agli algoritmi di intelligenza artificiale che generano informazioni geografiche da foto satellitari e aeree. Grandi porzioni del pianeta, tra cui città, aeroporti, porti e altre strutture, sono frequentemente visibili in queste immagini. OneView utilizza dati reali provenienti dal servizio di mappatura dei dati open source OpenStreetMap per creare il modello di base per il dataset sintetico. L’azienda semplicemente converte un’immagine 2D in una 3D, renderizzandola più volte per replicare situazioni diverse, inclusi oggetti, condizioni meteorologiche, illuminazione, ecc. Puoi leggere di più sul processo qui.
MOSTLY AI
Le aziende possono accedere, condividere, correggere e simulare dati grazie alla piattaforma di dati sintetici di punta di MOSTLY AI, la più accurata sul mercato. Grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale, i dati sintetici di MOSTLY AI hanno la stessa apparenza e sensazione dei dati reali, possono mantenere importanti informazioni a livello granulare e garantiscono sempre la privacy degli individui.
YData
Offrendo una piattaforma centrata sui dati, YData accelera la creazione e aumenta il rendimento degli investimenti nelle soluzioni di intelligenza artificiale migliorando la qualità dei set di dati di addestramento. I data scientist possono ora migliorare i set di dati utilizzando la generazione di dati sintetici all’avanguardia e la profilazione automatica della qualità dei dati.
Hazy
Hazy si distingue dalla concorrenza fornendo modelli in grado di offrire dati sintetici di alta qualità con un meccanismo di privacy differenziale. In un database relazionale, i dati possono essere tabulari, sequenziali (inclusi eventi dipendenti dal tempo, come le transazioni bancarie) o distribuiti su più tabelle.
CVEDIA
Fornitore di soluzioni di intelligenza artificiale, CVEDIA crea “algoritmi sintetici”: algoritmi di visione artificiale pronti all’uso che utilizzano dati falsi. Sono disponibili oltre 10 opzioni di distribuzione hardware, cloud e di rete per gli algoritmi CVEDIA. SynCity, la tecnologia di CVEDIA, è stata creata utilizzando la scienza dei dati e la teoria dell’apprendimento profondo basata sul loro motore di simulazione. L’organizzazione opera nei settori manifatturiero, aerospaziale, smart city, utilities, infrastrutture e sicurezza.
SKY ENGINE AI
Machine Learning e Computer Vision Full Stack con piattaforma di generazione di dati per gli scienziati dei dati che permette la trasformazione aziendale in AI su larga scala.
La piattaforma SKY ENGINE AI consente di creare modelli AI ideali e personalizzati fin dall’inizio e di addestrarli in realtà virtuale. Prima del dispiegamento nel mondo reale, il tuo sensore, drone o robot può essere addestrato e testato in un ambiente virtuale utilizzando il software SKY ENGINE AI.
La generazione di dati sintetici di SKY ENGINE AI offre dataset perfettamente bilanciati per applicazioni di Computer Vision come rilevamento e riconoscimento oggetti, posizionamento 3D, stima della posa e altri casi complessi come l’analisi di dati multisenso come radar, lidar, satellite, raggi X e altro ancora, semplificando la vita degli scienziati dei dati.
Edgecase.ai
Edgecase.ai è una fabbrica di dati che collabora con startup e aziende Fortune 500 per generare foto e video di addestramento dell’IA e annotare i dati. L’etichettatura dei dati su larga scala è una necessità fondamentale che Edgecase.ai aiuta a soddisfare per addestrare gli algoritmi di visione e riconoscimento video e di intelligenza artificiale più sofisticati nei settori della sicurezza, del commercio al dettaglio, della sanità, dell’agricoltura, dell’industria 4.0 e simili.
Statice
La moderna tecnologia di privacy dei dati creata da Statice consente alle aziende di aumentare l’innovazione basata sui dati preservando la privacy individuale. Grazie alle garanzie di privacy del programma di anonimizzazione dei dati di Statice, le aziende possono produrre dati sintetici che sono compatibili con qualsiasi tipo di integrazione, elaborazione e diffusione dei dati. Con Statice, le aziende dei settori finanziario, assicurativo e sanitario possono migliorare l’agilità dei dati e consentire la generazione di valore lungo l’intero ciclo di vita dei dati. Utilizza Statice per addestrare in modo sicuro modelli di apprendimento automatico, elaborare i tuoi dati nel cloud e condividerli con partner.
ANYVERSE
Una società spagnola chiamata ANYVERSE utilizza LiDAR, l’elaborazione delle immagini e i dati grezzi dei sensori per produrre set di dati sintetici per il settore automobilistico. La soluzione della startup specifica quanti cicli di variazione, dati del mondo reale e canali di output devono essere utilizzati per creare dati sintetici. Ciò semplifica l’addestramento del deep learning per modelli di percezione sofisticati per i produttori di equipaggiamenti originali (OEM) e i fornitori dell’industria automobilistica.
La modellazione dei dati sintetici fornisce una sintesi esatta del sistema target completo del cliente utilizzando casi limite sofisticati. Inoltre, ciò produce set di dati conformi al GDPR e con una leggera tendenza alle immagini. Ciò consente alle aziende di ridurre le costose procedure di raccolta dati e di addestrare rapidamente i modelli. Alcune startup forniscono piattaforme che consentono ai clienti di specificare il sistema target che desiderano utilizzare per generare dati, rendendo i dati specifici per casi d’uso più accurati e facilmente accessibili.
Rendered.ai
Rispetto all’utilizzo o all’acquisizione di dati del mondo reale, Rendered.ai è la piattaforma come servizio (PaaS) per data scientist, data engineer e sviluppatori che hanno bisogno di creare e distribuire generazioni di dati sintetici personalizzate e illimitate per flussi di lavoro di machine learning e intelligenza artificiale. Ciò riduce i costi, colma le lacune ed elimina i problemi di parzialità, sicurezza e privacy.
Offrendo un ambiente collaborativo, campioni e risorse cloud per iniziare immediatamente a definire nuovi canali di generazione dati, creare set di dati in ambienti di calcolo ad alta performance e fornire strumenti per caratterizzare e catalogare set di dati esistenti e sintetici, Rendered.ai avvicina il processo di creazione e utilizzo di dati sintetici alle esigenze aziendali.
Datomize
I data scientist possono aumentare significativamente le prestazioni dei loro modelli di machine learning con Datomize. Poiché la mancanza di dati di alta qualità e il processo intensivo di ingegneria delle caratteristiche sono gli ostacoli principali per la creazione di modelli di machine learning ad alte prestazioni, Datomize fornisce ai data scientist un’offerta illimitata di dati di eccezionale qualità e varietà, creando automaticamente un set completo di funzionalità all’avanguardia. La piattaforma Datomize migliora i dati originali con dati sintetici di eccezionale qualità, sviluppa automaticamente funzionalità che migliorano le prestazioni dei modelli di machine learning, colma eventuali lacune nei dati, bilancia i dati con una rappresentazione adeguata di ogni classe per prevenire modelli distorti e consente la simulazione di scenari nuovi utilizzando la generazione di dati basata su regole.
Facteus
Facteus è una fonte di preziose informazioni finanziarie. Facteus trasforma in modo sicuro i dati grezzi delle transazioni finanziarie dalle tecnologie legacy in informazioni utilizzabili che possono essere utilizzate per il machine learning, l’intelligenza artificiale, la monetizzazione dei dati e altri casi d’uso strategici, senza compromettere la privacy dei dati attraverso il suo innovativo processo di dati sintetici soggetto a brevetto. Gli esecutivi aziendali e degli investimenti ora hanno accesso alla “verità” delle effettive transazioni finanziarie dei consumatori, non solo a modelli generali, grazie ai prodotti dati dell’azienda, che sono stati raccolti direttamente da oltre 1.000 istituti finanziari, fornitori di pagamenti, fintech e programmi di carte di debito.
Gretel
Gretel offre agli sviluppatori, ai data scientist e ai ricercatori di intelligenza artificiale/machine learning un accesso sicuro, veloce e semplice ai dati senza compromettere l’accuratezza o la privacy, risolvendo così il problema del collo di bottiglia dei dati. Le API di Gretel sono state create da sviluppatori per sviluppatori, rendendo semplice la creazione di dati sintetici anonimi e sicuri in modo da poter proteggere la privacy e innovare più rapidamente.
Synthesized
Synthesized si propone di rendere rapida e semplice la creazione e il recupero di dati di alta qualità. Grazie a un’API, l’azienda ha inventato la prima piattaforma che genera dati migliori dei dati di produzione in pochi minuti. I dati vengono automatizzati utilizzando semplici configurazioni YAML e si integrano rapidamente nei flussi di lavoro CI/CD, quindi non sono necessari specialisti di software o dati. Senza impostazioni manuali, i team di QA e ML possono ora creare, convalidare e condividere rapidamente dati di alta qualità per il testing del software, l’addestramento dei modelli e l’analisi dei dati.
Syntheticus
A causa della notevole tensione tra la privacy dei dati e l’utilità dei dati, le aziende pubbliche e private sono esposte a notevoli rischi durante la gestione di dati sensibili. Per garantire che le organizzazioni utilizzino al massimo il loro potenziale di dati, rispettando pienamente le normative, Syntheticus offre una soluzione che sfrutta l’avanzato Deep Learning per generare dati sintetici per vari formati di file.
Dati artificiali, privacy dei dati, deep learning, GDPR, software come servizio, machine learning, intelligenza artificiale (AI), cloud computing, tecnologia della privacy, HIPAA, analisi dei dati e privacy shield
Syntho
Con sede ad Amsterdam, nei Paesi Bassi, Syntho è un’azienda di tecnologia dei dati con una solida esperienza nelle tecnologie per il miglioramento della privacy (PET). È stata fondata nel 2020 per superare il dilemma della privacy e consentire l’economia dei dati aperti, in cui i dati possono essere utilizzati e condivisi liberamente garantendo la privacy. Per accedere ai propri dati e dissipare valide preoccupazioni sulla privacy, Syntho offre dati sintetici che preservano la privacy.
Tonic
Tonic consente alle aziende di produrre repliche sicure e sintetiche dei loro dati per l’uso nello sviluppo e nel testing del software, dando potere agli sviluppatori e allo stesso tempo tutelando la privacy dei consumatori. Fondata nel 2018, l’azienda ha sede ad Atlanta e San Francisco ed è leader nelle tecnologie aziendali per la sottoselezione, la deidentificazione e la sintesi dei database. I dati di Tonic vengono utilizzati quotidianamente da migliaia di sviluppatori in settori come la sanità, i servizi finanziari, la logistica, l’edtech e l’e-commerce per creare soluzioni in modo più rapido. Tonic sviluppa soluzioni all’avanguardia collaborando con clienti come eBay, Flexport e PwC per promuovere i diritti individuali alla privacy e consentire alle aziende di raggiungere i massimi livelli di performance.
Clearbox AI
Clearbox AI offre un prodotto chiamato Enterprise Solution, basato su una tecnologia proprietaria e alimentato da una combinazione unica di modelli AI generativi che producono dati sintetici strutturati di alta qualità.
