Definizione
Che cos’è Synthetic data e come funziona?
Possono integrare casi rari, testare sistemi o ridurre l’uso diretto di dati personali. Devono essere verificati perché possono introdurre distorsioni.
Si generano con metodi diversi: simulazioni fisiche, rendering 3D di pezzi dal CAD, modelli generativi di immagini o testi, modelli statistici che riproducono le distribuzioni di una tabella. Il test decisivo è addestrare un modello sui dati sintetici e misurarlo su dati reali. Se i dati sintetici ricalcano troppo da vicino record reali, possono ancora permettere di risalire alle persone.
Esempio aziendale
Esempio di Synthetic data in azienda
Un produttore genera immagini sintetiche di difetti rari e le combina con fotografie reali per preparare un primo modello.
Applicazioni
Quando può essere utile
- aumento dei dati
- simulazione di casi rari
- test software
- protezione dei dati
- prototipi
Limiti
Quando fare attenzione
- modello che impara artefatti del generatore
- record troppo simili a quelli originali
- casi rari generati con fantasia, non fisica
- test eseguito solo su dati sintetici
Da non confondere
Synthetic data: con cosa non va confuso?
I dati sintetici non sono semplicemente dati anonimizzati. Vengono creati da un processo generativo e richiedono una validazione propria.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con Synthetic data
Nel controllo qualità i difetti gravi sono spesso troppo rari per addestrare un modello. Agentix li integra con immagini sintetiche, ottenute da rendering del pezzo o da modifiche controllate di foto reali, validate dal reparto qualità prima dell’uso.
Si confrontano due modelli, uno con soli dati reali e uno con dati reali più sintetici, sullo stesso set di prova composto esclusivamente da pezzi veri. I dati sintetici restano nel progetto solo se migliorano il riconoscimento dei difetti senza aumentare i falsi scarti.
Valuta il caso d’uso con AgentixRisposte rapide
Domande frequenti su Synthetic data
I dati sintetici sono anonimi ai fini GDPR?
Non automaticamente. Se il generatore ha memorizzato record reali o se è possibile reidentificare persone combinando i campi, i dati possono restare personali. Va valutato il rischio di reidentificazione con test specifici prima di considerarli fuori dall’ambito del GDPR.
Si può addestrare un modello solo con dati sintetici?
Per un primo prototipo a volte sì, soprattutto con rendering da modelli CAD. In produzione si ottengono di solito risultati migliori combinandoli con dati reali, e la valutazione finale va sempre fatta su esempi reali raccolti dalla linea o dai sistemi aziendali.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare Synthetic data nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.