AI இல் செயற்கைத் தரவு என்றால் என்ன? நன்மைகள், பயன்பாட்டு வழக்குகள், சவால்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள்

வளர்ந்து வரும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் (ML) உலகில், தரவுகளே புத்தாக்கங்களுக்கு உந்துசக்தியாக விளங்குகின்றன. இருப்பினும், உயர்தரமான, நிஜ உலகத் தரவுகளைப் பெறுவது பெரும்பாலும் அதிக நேரம் எடுப்பதாகவும், செலவு மிக்கதாகவும், தனியுரிமைச் சிக்கல்கள் நிறைந்ததாகவும் இருக்கிறது. இந்தச் சவால்களைக் கடந்து, செயற்கை நுண்ணறிவு மேம்பாட்டில் புதிய சாத்தியக்கூறுகளைத் திறப்பதற்கான ஒரு புரட்சிகரமான அணுகுமுறையாக செயற்கைத் தரவுகள் (synthetic data) விளங்குகின்றன . இந்த வலைப்பதிவு, செயற்கைத் தரவுகளின் நன்மைகள், பயன்பாட்டுச் சூழல்கள், அபாயங்கள் மற்றும் அது எவ்வாறு செயற்கை நுண்ணறிவின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கிறது என்பதை ஆராய்வதற்காக, இரண்டு முக்கியக் கண்ணோட்டங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகளைத் தொகுக்கிறது.

செயற்கை தரவு என்றால் என்ன?

செயற்கைத் தரவு என்பது கணினி நெறிமுறைகள் அல்லது உருவகப்படுத்துதல்கள் மூலம் உருவாக்கப்படும் ஒரு செயற்கையான தரவு ஆகும் . நிகழ்வுகள், நபர்கள் அல்லது பொருட்களிலிருந்து சேகரிக்கப்படும் நிஜ உலகத் தரவைப் போலல்லாமல், செயற்கைத் தரவு நிஜ உலகத் தரவுடன் நேரடியாகத் தொடர்பில்லாமல், அதன் புள்ளிவிவர மற்றும் நடத்தைப் பண்புகளைப் பிரதிபலிக்கிறது. இது நிஜத் தரவிற்கு ஒரு திறமையான, விரிவாக்கக்கூடிய மற்றும் தனியுரிமைக்கு உகந்த மாற்றாகப் பெருகிய முறையில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டு வருகிறது.

கார்ட்னரின் கூற்றுப்படி, 2024-ஆம் ஆண்டிற்குள் செயற்கை நுண்ணறிவுத் திட்டங்களில் பயன்படுத்தப்படும் மொத்தத் தரவுகளில் 60% செயற்கைத் தரவுகளாக இருக்கும் என்று கணிக்கப்பட்டுள்ளது . இது, இன்று 1%-க்கும் குறைவாக உள்ள நிலையிலிருந்து ஒரு குறிப்பிடத்தக்க உயர்வாகும். இந்த மாற்றம், நிஜ உலகத் தரவுகளின் வரம்புகளைக் கையாள்வதில் செயற்கைத் தரவுகளின் முக்கியத்துவம் அதிகரித்து வருவதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

உண்மையான தரவுகளுக்கு பதிலாக செயற்கை தரவை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?

1. செயற்கை தரவுகளின் முக்கிய நன்மைகள்

• செலவு-செயல்திறன்: நிஜ உலகத் தரவைப் பெறுவதும் லேபிளிடுவதும் விலை உயர்ந்தது மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் செயல். செயற்கைத் தரவை விரைவாகவும் மலிவு விலையிலும் உருவாக்க முடியும்.
• தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு: செயற்கைத் தரவு உண்மையான தனிநபர்கள் அல்லது நிகழ்வுகளுடன் பிணைக்கப்படாததால், தனியுரிமைக் கவலைகளை நீக்குகிறது.
• எட்ஜ் கேஸ் கவரேஜ்: தன்னியக்க வாகன சோதனைக்கான கார் விபத்துக்கள் போன்ற அரிய அல்லது ஆபத்தான சூழ்நிலைகளை செயற்கைத் தரவு உருவகப்படுத்தலாம்.
• அளவீடல்: செயற்கைத் தரவை வரம்பற்ற அளவில் உருவாக்க முடியும், இது வலுவான AI மாதிரிகளின் வளர்ச்சியை ஆதரிக்கிறது.
• தானியங்கி குறிப்பு தரவு: உண்மையான தரவைப் போலன்றி, செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகள் முன்கூட்டியே பெயரிடப்பட்டு, நேரத்தை மிச்சப்படுத்துவதோடு, கைமுறை குறிப்புக்கான செலவையும் குறைக்கின்றன.

2. உண்மையான தரவு குறையும் போது

• அரிய நிகழ்வுகள்: நிஜ உலகத் தரவுகளில் அரிய நிகழ்வுகளுக்குப் போதுமான எடுத்துக்காட்டுகள் இல்லாமல் இருக்கலாம். இந்தக் காட்சிகளை உருவகப்படுத்துவதன் மூலம் செயற்கைத் தரவு இந்த இடைவெளியை நிரப்ப முடியும்.
• தரவு தனியுரிமை: சுகாதாரம் மற்றும் நிதி போன்ற தொழில்களில், தனியுரிமை கவலைகள் பெரும்பாலும் நிஜ உலகத் தரவை அணுகுவதைத் தடுக்கின்றன. புள்ளிவிவர துல்லியத்தைத் தக்க வைத்துக் கொண்டு செயற்கைத் தரவு இந்தக் கட்டுப்பாடுகளைத் தவிர்க்கிறது.
• கவனிக்க முடியாத தரவு: அகச்சிவப்பு அல்லது ரேடார் படங்கள் போன்ற சில வகையான காட்சித் தரவுகளை மனிதர்களால் எளிதில் குறிப்புரை செய்ய முடியாது. செயற்கைத் தரவுகள், அத்தகைய கண்ணுக்குத் தெரியாத தரவை உருவாக்கி லேபிளிடுவதன் மூலம் இந்த இடைவெளியைக் குறைக்கின்றன.

செயற்கை தரவு பயன்பாட்டு வழக்குகள்

1. பயிற்சி AI மாதிரிகள்

   நிஜ உலகத் தரவுகள் போதுமானதாக இல்லாதபோது அல்லது கிடைக்காதபோது, ​​இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க செயற்கைத் தரவுகள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, தானியங்கி ஓட்டுதலில் , மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்காக, செயற்கைத் தரவுத்தொகுப்புகள் பல்வேறு ஓட்டுதல் சூழல்கள், தடைகள் மற்றும் விளிம்புநிலைச் சூழல்களை உருவகப்படுத்துகின்றன.

2. சோதனை மற்றும் சரிபார்ப்பு

   செயற்கைத் தரவு, டெவலப்பர்கள், நிஜ உலக தரவுத்தொகுப்புகளில் இல்லாத அரிய அல்லது தீவிரமான சூழ்நிலைகளுக்கு அவர்களை வெளிப்படுத்துவதன் மூலம், AI மாதிரிகளை அழுத்தமாகச் சோதிக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நிதி நிறுவனங்கள் சந்தை ஏற்ற இறக்கங்களை உருவகப்படுத்தவும் மோசடியைக் கண்டறியவும் செயற்கைத் தரவைப் பயன்படுத்துகின்றன.

3. சுகாதார பயன்பாடுகள்

   சுகாதாரத் துறையில், நோயாளியின் இரகசியத்தன்மையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில், செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்கப் பயன்படும் மின்னணு சுகாதாரப் பதிவுகள் (EHRs) மற்றும் மருத்துவப் படத் தரவுகள் போன்ற, தனியுரிமைக்கு இணக்கமான தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்க செயற்கைத் தரவுகள் உதவுகின்றன .

4. கணினி விஷன்

   முக அங்கீகாரம் மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் போன்ற கணினி பார்வை பயன்பாடுகளில் செயற்கைத் தரவு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உதாரணமாக, பார்வை சார்ந்த AI அமைப்புகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்த பல்வேறு ஒளி நிலைகள், கோணங்கள் மற்றும் மறைப்புகளை இது உருவகப்படுத்த முடியும்.

செயற்கை தரவு எவ்வாறு உருவாக்கப்படுகிறது

செயற்கைத் தரவை உருவாக்க, தரவு விஞ்ஞானிகள் மேம்பட்ட வழிமுறைகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகின்றனர், அவை நிஜ உலக தரவுத்தொகுப்புகளின் புள்ளிவிவர பண்புகளை பிரதிபலிக்கின்றன.

1. மாறுபட்ட ஆட்டோஎன்கோடர்கள் (VAEகள்)

   VAEகள் என்பவை மேற்பார்வை செய்யப்படாத மாதிரிகள் ஆகும், அவை நிஜ உலகத் தரவின் கட்டமைப்பைக் கற்றுக்கொள்கின்றன மற்றும் தரவு விநியோகங்களை குறியாக்கம் மற்றும் டிகோட் செய்வதன் மூலம் செயற்கை தரவு புள்ளிகளை உருவாக்குகின்றன.

2. ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GANs)

   GANகள் என்பவை மேற்பார்வையிடப்பட்ட மாதிரிகள் ஆகும், இவற்றில் ஜெனரேட்டர் மற்றும் டிஸ்கிரிமினேட்டர் ஆகிய இரண்டு நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் இணைந்து செயல்பட்டு, மிகவும் யதார்த்தமான செயற்கைத் தரவுகளை உருவாக்குகின்றன. படங்கள் மற்றும் வீடியோக்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளை உருவாக்குவதில் GANகள் குறிப்பாகத் திறம்படச் செயல்படுகின்றன.

3. நியூரல் ரேடியன்ஸ் ஃபீல்ட்ஸ் (NeRFs)

   குவியப் புள்ளிகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், காணாமல் போன விவரங்களை இடைக்கணிப்பதன் மூலமும் NeRFகள் 3D படங்களிலிருந்து செயற்கை 2D காட்சிகளை உருவாக்குகின்றன. இந்த முறை ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (AR) மற்றும் 3D மாடலிங் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

செயற்கைத் தரவின் அபாயங்கள் மற்றும் சவால்கள்

செயற்கைத் தரவுகள் ஏராளமான நன்மைகளை வழங்கினாலும், அதில் சவால்களும் இல்லாமல் இல்லை:

1. தர அக்கறைகள்

   செயற்கைத் தரவின் தரம் அடிப்படை மாதிரி மற்றும் விதைத் தரவைப் பொறுத்தது. விதைத் தரவு சார்புடையதாகவோ அல்லது முழுமையற்றதாகவோ இருந்தால், செயற்கைத் தரவு இந்தக் குறைபாடுகளைப் பிரதிபலிக்கும்.

2. வெளிப்புறங்களின் பற்றாக்குறை

   நிஜ உலகத் தரவுகளில் பெரும்பாலும் மாதிரியின் வலிமைக்கு பங்களிக்கும் வெளிப்புறங்கள் உள்ளன. வடிவமைப்பின் அடிப்படையில், செயற்கைத் தரவுகளில் இந்த முரண்பாடுகள் இல்லாமல் இருக்கலாம், இது மாதிரியின் துல்லியத்தைக் குறைக்கும்.

3. தனியுரிமை அபாயங்கள்

   நிஜ உலகத் தரவுகளிலிருந்து செயற்கைத் தரவு மிக நெருக்கமாக உருவாக்கப்பட்டால், அது தற்செயலாக அடையாளம் காணக்கூடிய அம்சங்களைத் தக்கவைத்துக்கொள்ளக்கூடும், இது தனியுரிமைக் கவலைகளை எழுப்புகிறது.

4. சார்பு இனப்பெருக்கம்

   செயற்கைத் தரவுகள் நிஜ உலகத் தரவுகளில் உள்ள வரலாற்று சார்புகளைப் பிரதிபலிக்கும், இது AI மாதிரிகளில் நியாயத்தன்மை சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.

செயற்கை தரவு vs. உண்மையான தரவு: ஒரு ஒப்பீடு

AI-யில் செயற்கைத் தரவுகளின் எதிர்காலம்

செயற்கைத் தரவு என்பது வெறும் தற்காலிகத் தீர்வு மட்டுமல்ல - இது AI கண்டுபிடிப்புகளுக்கான ஒரு அத்தியாவசிய கருவியாக மாறி வருகிறது. வேகமான, பாதுகாப்பான மற்றும் அதிக செலவு குறைந்த தரவு உருவாக்கத்தை செயல்படுத்துவதன் மூலம், செயற்கைத் தரவு நிறுவனங்கள் நிஜ உலகத் தரவின் வரம்புகளைக் கடக்க உதவுகிறது.

தானியங்கி வாகனங்கள் முதல் சுகாதாரத் துறை செயற்கை நுண்ணறிவு வரை , புத்திசாலித்தனமான மற்றும் நம்பகமான அமைப்புகளைக் கட்டமைக்க செயற்கைத் தரவுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, ​​சந்தைப் போக்குகளைக் கணித்தல், மாதிரிகளை அழுத்தச் சோதித்தல் மற்றும் இதுவரை ஆராயப்படாத சூழல்களை ஆராய்தல் போன்ற புதிய சாத்தியக்கூறுகளை செயற்கைத் தரவுகள் தொடர்ந்து வெளிப்படுத்தும்.

முடிவில், செயற்கை தரவு AI மாதிரிகள் பயிற்சியளிக்கப்படும், சோதிக்கப்படும் மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் விதத்தை மறுவரையறை செய்யத் தயாராக உள்ளது. செயற்கை மற்றும் நிஜ உலகத் தரவு இரண்டிலும் சிறந்தவற்றை இணைப்பதன் மூலம், வணிகங்கள் துல்லியமான, திறமையான மற்றும் எதிர்காலத்திற்குத் தயாராக இருக்கும் சக்திவாய்ந்த AI அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும்.