GlobalData
Enormes Potenzial: Synthetische Daten mit GenAI erzeugen
Synthetische Daten, die mithilfe von GenAI generiert werden, entwickeln sich aus der Sicht von GlobalData zu einem wichtigen Ansatz, um die drohende Datenknappheit zu beheben, die für das Training fortschrittlicher KI-Algorithmen benötigt wird.
Die Analysten von GlobalData sind überzeugt, dass die Erzeugung synthetischer Daten mithilfe von GenAI eine skalierbare und effiziente Alternative darstellt, die nicht nur für eine robuste KI-Entwicklung sorgt, sondern auch Innovation und betriebliche Effizienz in allen Branchen vorantreibt - und das alles unter Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen.
In dem Bericht von GlobalData (Synthetic Data is the Often-Overlooked Application of Generative AI About to Take the World by Storm) heißt es, dass GenAI den Datengenerierungsprozess rationalisiert und zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen kann. Darüber hinaus bietet dieser Ansatz eine gute Skalierbarkeit, um große Mengen von Datensätzen effizient und für eine Reihe von Anwendungen zu erstellen.
Rena Bhattacharyya, Chief Analyst und Practice Lead, Enterprise Technology und Services bei GlobalData, kommentiert: „Obwohl die Welt immer mehr Informationen generiert und sammelt, warnen Wissenschaftler und Investoren wie Risikokapitalgeber davor, dass es in den nächsten Jahren nicht genug Daten geben wird, um den wachsenden Bedarf an Daten zum Trainieren neuer maschineller Lernalgorithmen zu decken.«
In dem Bericht heißt es weiter, dass die Anwendungsfälle für synthetische Daten überaus vielfältig sind und ein breites Spektrum von Branchen abdecken. Die Analysten sind überzeugt, dass synthetische Daten in nahezu jedem Szenario eingesetzt werden können, in dem große Datenmengen benötigt werden.
Bhattacharyya weiter: „Synthetische Daten werden häufig zum Software-Test in Vorproduktionsumgebungen verwendet. Sie können jedoch in weit mehr Anwendungen eingesetzt werden. Synthetische Daten können zur Risikobewertung, zur Betrugsprävention, zur Einschätzung der Auswirkungen von Geschäftsstrategien, zur Unterstützung der Arzneimittelentwicklung, zur Validierung von Finanzmodellen, zur vorausschauenden Wartung und Qualitätskontrolle sowie zur Vorhersage der Nachfrage eingesetzt werden, um nur einige mögliche Anwendungen zu nennen.« Im Gesundheitswesen werde die Technologie beispielsweise eingesetzt, um Datenschutzprobleme zu lösen und die Forschung zu beschleunigen. So nutze der Automobilsektor synthetische Bilder für die fortschrittliche Überwachung im Fahrzeuginnenraum, während Versicherungsunternehmen sie für eine genauere Schadensbearbeitung einsetzen. Finanzinstitute setzen synthetische Daten ein, um Betrug zu verhindern, und der Technologiesektor testet sie, um Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern, was ihre breite Anwendbarkeit und ihr transformatives Potenzial unter Beweis stellt.
Darüber hinaus können synthetische Daten Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensouveränität einzuhalten. Bhattacharyya fasst zusammen: »Durch die Verwendung synthetischer Daten müssen Unternehmen keine sensiblen Informationen sammeln und speichern, die den Datenschutzbestimmungen unterliegen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Finanz- oder Gesundheitsorganisationen, die Kunden- und Patientendaten sammeln und zu nutzen hoffen.«
Jobangebote+ passend zum Thema
Lesen Sie mehr zum Thema
Das könnte Sie auch interessieren
Für Mathematik/Physik
Neues KI-Modell von OpenAI für komplexe Aufgaben
Untether AI
Beschleunigerkarte mit Bestwerten bei den MLPerf-Benchmarks
Ökonomische Aspekte von KI-Projekten
Embedded KI: Unentbehrlich, aber unwirtschaftlich?
Für fast fünf Milliarden Dollar
AMD übernimmt ZT Systems zur Stärkung seines KI-Geschäfts
