შემდეგი დიდი რამ Erasmus MC-ისთვის – ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სინთეტიკური მონაცემები

დღეს ერაზმუსი MC, ერთ-ერთი წამყვანი საავადმყოფო, შესაძლებელია Syntho's-ის მიერ გენერირებული სინთეზური მონაცემების მოთხოვნა სინთო ძრავა.  Smart Health Tech Center (SHTC) – Erasmus MC გასულ ხუთშაბათს, 30 მარტს, გაიმართა ოფიციალური სტარტატი, რომელშიც რობერტ ვენი (კვლევითი კრებული) და ვიმ კიეს იანსენი (სინტო ) უპასუხა კითხვებს:რა არის სინთეზური მონაცემები?','რატომ გავაკეთეთ ეს?'და 'როგორ მუშაობს ეს Erasmus MC-ში?'.

რა არის AI გენერირებული სინთეტიკური მონაცემები?

რეალური მონაცემები გროვდება რეალური პაციენტების, თანამშრომლების და შიდა ბიზნეს პროცესების შესახებ ინფორმაციის მოპოვებით. მეორეს მხრივ, სინთეზური მონაცემები გენერირდება ალგორითმით, რომელიც ქმნის სრულიად ახალ და ფიქტიურ მონაცემთა წერტილებს, სადაც ინდივიდები აღარ არსებობენ.

მნიშვნელოვანი განსხვავებაა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება სინთეზურ მონაცემებში რეალური მონაცემების მახასიათებლების, შაბლონებისა და თვისებების მიბაძვისა და რეპროდუცირებისთვის.

შედეგი: ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სინთეზური მონაცემები, რომლებიც ისეთივე ზუსტია, როგორც რეალური მონაცემები. შესაბამისად, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ანალიტიკისთვის, თითქოს ეს იყოს რეალური მონაცემები.

ამიტომ Syntho უწოდებს მას "Synthetic Data Twin": მონაცემები არის როგორც-კარგი-როგორც-ნამდვილი, მაგრამ მისი გამოყენება შესაძლებელია კონფიდენციალურობის გამოწვევების გარეშე.

რატომ გავაკეთეთ ეს?

განბლოკეთ მონაცემები და შეამცირეთ „მონაცემების დრო“

რეალური მონაცემების ნაცვლად სინთეზური მონაცემების გამოყენებით, ჩვენ, როგორც ორგანიზაციას შეგვიძლია შევამციროთ რისკის შეფასება და მასთან დაკავშირებული შრომატევადი პროცესები. ეს გვაძლევს საშუალებას განვბლოკოთ მეტი და დამატებითი მონაცემთა ნაკრები. ჩვენ ასევე შეგვიძლია უზრუნველვყოთ, რომ მონაცემთა წვდომის მოთხოვნა შეიძლება დაჩქარდეს, რათა შევამციროთ „მონაცემების დრო“. ამით, Erasmus MC აშენებს ძლიერ საფუძველს მონაცემების საფუძველზე ინოვაციების დასაჩქარებლად.

წარმომადგენლობითი მონაცემები ტესტირების მიზნებისთვის

ტესტირება და განვითარება წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემებით აუცილებელია უახლესი ტექნიკური გადაწყვეტილებების მიწოდებისთვის. წარმოების მონაცემებზე დაფუძნებული სინთეზური მონაცემების ტყუპი იძლევა მონაცემებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ტესტის მონაცემები. შედეგი: წარმოების მსგავსი მონაცემები, privacy by design გამოსავალში, რომელიც მუშაობს მარტივად, სწრაფად და მასშტაბირებადია. გარდა ამისა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გონივრული გამოყენებით სინთეზური მონაცემების შექმნაში, ასევე შესაძლებელია მონაცემთა ნაკრების გაფართოება და სიმულაცია. ეს შეიძლება იყოს გამოსავალი, მაგალითად, როდესაც არის არასაკმარისი მონაცემები (მონაცემთა სიმცირე) ან როდესაც გსურთ განაახლოთ ზღვრული შემთხვევები.

ანალიტიკა ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სინთეტიკური მონაცემებით

ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება სინთეზური მონაცემების მოდელირებისთვის ისე, რომ სტატისტიკური შაბლონები, ურთიერთობები და მახასიათებლები დაცული იყოს ისე, რომ მათ შეუძლიათ ანალიზებისთვისაც კი გამოიყენება. განსაკუთრებით მოდელების განვითარების ფაზაში, ჩვენ უპირატესობას ანიჭებთ სინთეტიკური მონაცემების გამოყენებას და ყოველთვის გამოწვევას გამოვუწვევთ მონაცემთა მომხმარებლებს: „რატომ გამოვიყენოთ რეალური მონაცემები, როცა ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ სინთეზური მონაცემები“?

როგორ მუშაობს ეს Erasmus MC-ში?

გსურთ გამოიყენოთ სინთეზური მონაცემთა ნაკრები? ან გსურთ მიიღოთ მეტი ინფორმაცია შესაძლებლობების შესახებ? გთხოვთ დაუკავშირდეთ Erasmus MC-ის კვლევითი კომპლექტი.

გაინტერესებთ ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სინთეზური მონაცემები და გსურთ ღრმად ჩასწვდეთ შესაძლებლობებს? დაუკავშირდით ჩვენს ექსპერტებს or მოითხოვეთ დემო.