Una metodologia sempre più utilizzata per sperimentare e sviluppare nuove soluzioni in modo sicuro e controllato, senza i rischi e i limiti del mondo reale
I dati sintetici sono il nuovo elemento di interesse da parte delle aziende e dei professionisti che si occupano di analisi. Si tratta di un elemento in grado di cambiare il volto dell’interazione con i dati e tracciare il futuro dell’analisi delle informazioni e dell’intelligenza artificiale. L’utilizzo dei dati sintetici porta con sé anche una necessità costante: quella di sopperire alla mancanza di informazioni di valore e, allo stesso tempo, preservare e garantire la privacy. Il fine è creare universi paralleli di informazioni, copie “anonime” del mondo reale in cui esplorare, sperimentare e innovare senza confini.
Ma cosa sono esattamente questi dati sintetici? È possibile considerarli come dati generati artificialmente, frutto dell’ingegno umano e della potenza di calcolo, che replicano fedelmente le caratteristiche statistiche dei dati reali, ma senza contenere informazioni sensibili. È come avere un laboratorio virtuale in cui condurre esperimenti, testare ipotesi e sviluppare soluzioni innovative, senza i vincoli e i rischi del mondo reale. I vantaggi offerti da questa tecnologia sono molteplici e di vasta portata.
“Con i dati sintetici, le aziende possono generare transazioni finanziarie, caratteristiche cliniche o modelli di comportamento dei clienti che conservano una rilevanza statistica simile a quella dei dati reali” conferma Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader di SAS.
I vantaggi di un dato replicato e sicuro
In primo luogo, i dati sintetici offrono una soluzione al problema della scarsità di dati reali, che spesso ostacola lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale sempre più sofisticati. Si pensi, ad esempio, alla ricerca medica, dove l’accessibilità dei dati sanitari potrebbe essere limitata da questioni etiche e normative: i dati sintetici offrono una soluzione innovativa, consentendo ai ricercatori di svolgere le proprie analisi utilizzando grandi volumi di informazioni generate artificialmente, per individuare strategie di sviluppo di nuovi farmaci e terapie senza compromettere la riservatezza dei pazienti.
Anche in campi come la finanza, dove l’analisi dei dati è fondamentale ma la riservatezza è inevitabile, questi si rivelano uno strumento prezioso. I dati generati artificialmente possono essere analizzati e diffusi senza esporre i dati reali, in modo da rispettare tutte le norme sulla privacy e la sicurezza delle informazioni. Le istituzioni e le aziende finanziarie hanno dunque l’opportunità di utilizzare i dati sintetici per illustrare situazioni di mercato complesse, rivedere gli investimenti ed eseguire operazioni più efficienti in un ambiente sicuro.
Il secondo punto di forza è la flessibilità. I dati sintetici possono essere progettati in base alle esigenze specifiche di un progetto, simulare scenari complessi e adattarsi a qualsiasi situazione. Un caso è la progettazione di un sistema di guida autonoma. In tale panorama, i dati sintetici consentono di creare infinite simulazioni del traffico, ognuna con diverse condizioni atmosferiche, tipi di veicoli e comportamenti dei pedoni, così da testare l’affidabilità del sistema in ogni situazione possibile.
Ma ci sono delle sfide
Ma i dati sintetici, come qualsiasi altra tecnologia innovativa, non sono privi di sfide. Innanzitutto, i dati generati devono rappresentare bene le proprietà di quelli reali; in caso contrario, si potrebbero ottenere risultati inaffidabili e fuorvianti. Per questo motivo, è essenziale scegliere di volta in volta i metodi di generazione più adatti, che vanno da semplici regole a complessi algoritmi di apprendimento automatico come le Reti Generative Avversarie (GAN), e convalidare attentamente i dati sintetici prima di utilizzarli. Particolarmente importante è la sensibilità ai bias presenti nei dati originali, poiché esiste il rischio che le informazioni sintetiche amplifichino le incorrettezze, a scapito dell’obiettività. La necessità è di una sintesi che sia allo stesso tempo realistica, ma equa e non di parte, in modo da consentire scelte responsabili e informate, che non rafforzino forme di discriminazione e ingiustizia.
Infine, l’integrazione di dati sintetici con dati reali richiede un’attenta pianificazione e una profonda comprensione della natura di entrambi i dati. In molti casi, la fusione porterà ad un set completo di dati ad alte prestazioni, migliorando la qualità delle analisi e dei modelli di intelligenza artificiale. In altri casi, i dati sintetici potrebbero essere utilizzati nella convalida per testare la robustezza dell’uso dei modelli per prendere decisioni e colmare le lacune dei dati reali e sviluppare scenari “what-if” per una varietà di possibilità. I dati sintetici saranno un’opportunità estremamente importante nel prossimo futuro, con grandi contributi potenziali in una vasta varietà di ambiti e applicazioni per portare le aziende verso un futuro efficiente, sicuro e sostenibile.
