داده مصنوعی یا Synthetic Data چیست؟

داده مصنوعی چیست؟

داده مصنوعی (Synthetic Data) به‌صورت الگوریتمی تولید می‌شوند و طراحی شده‌اند تا ویژگی‌های داده‌های واقعی را بدون افشای اطلاعات حساس یا شخصی تقلید کنند. این داده‌ها در علوم داده و یادگیری ماشین به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند و به توسعه‌دهندگان و محققان اجازه می‌دهند الگوریتم‌های خود را بدون نگرانی از مسائل حریم خصوصی و امنیتی، آزمایش و بهینه‌سازی کنند.

همچنین، داده‌های مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های موجود را تقویت کنند، به‌ویژه در مواردی که داده‌های اصلی محدود یا مغرضانه هستند. فرآیند تولید داده‌های مصنوعی شامل استفاده از روش‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ایجاد داده‌هایی است که ساختار و الگوهای موجود در داده‌های واقعی را منعکس می‌کنند. به‌عنوان مثال، شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) که شامل دو شبکه عصبی رقابتی است، به‌طور گسترده برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده می‌شوند. در این روش، یک شبکه مولد داده‌های مصنوعی تولید می‌کند و شبکه متمایزکننده آن‌ها را از نظر اعتبار بررسی می‌کند. این فرآیند تا جایی ادامه می‌یابد که مولد بتواند داده‌هایی تولید کند که به داده‌های واقعی بسیار شبیه باشد.

استفاده از داده‌های مصنوعی مزایای بسیاری دارد. یکی از این مزایا این است که می‌توان از آن‌ها در مواردی که داده‌های واقعی کمیاب یا دسترسی به آن‌ها دشوار است، استفاده کرد. به‌علاوه، داده‌های مصنوعی می‌توانند برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین به‌کار گرفته شوند، زیرا این مدل‌ها از تنوع بیشتری در داده‌ها بهره‌مند می‌شوند. این تنوع به مدل‌ها کمک می‌کند تا بهتر و دقیق‌تر آموزش ببینند و در مواجهه با داده‌های جدید عملکرد بهتری داشته باشند.

از دیگر مزایای داده‌های مصنوعی، امکان کنترل دقیق‌تر بر ویژگی‌ها و خصوصیات داده‌ها است. این امر به محققان اجازه می‌دهد تا به‌طور دقیق‌تر به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها بپردازند و تأثیر متغیرهای مختلف را بررسی کنند. برای مثال، در یک مطالعه مالی، محققان می‌توانند داده‌های مصنوعی را برای شبیه‌سازی سناریوهای مختلف اقتصادی تولید کنند و تأثیرات آن‌ها را بر مدل‌های مالی ارزیابی کنند.

ابزارهای تجاری متعددی نیز برای تولید داده‌های مصنوعی وجود دارند که از جمله آن‌ها می‌توان به MOSTLY AI و Hazy اشاره کرد. این ابزارها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، داده‌های مصنوعی تولید می‌کنند که می‌تواند به‌صورت مؤثر در پروژه‌های مختلف علمی و تجاری مورد استفاده قرار گیرد.

نمونه‌هایی از برنامه‌های کاربردی داده مصنوعی در دنیای واقعی

داده‌های مصنوعی در بسیاری از حوزه‌ها کاربردهای متنوعی دارند. در این بخش به برخی از این کاربردها اشاره می‌کنیم :

وسایل نقلیه خودران :

شرکت‌هایی نظیر Waymo و Tesla از داده‌های مصنوعی برای آموزش الگوریتم‌های خودران خود بهره می‌برند. این شرکت‌ها محیط‌های مجازی ایجاد می‌کنند که سناریوهای دنیای واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند و به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهند تا واکنش‌های خود را در شرایط مختلف بدون ریسک آزمایش در دنیای واقعی بهبود بخشند. با استفاده از داده‌های مصنوعی، این شرکت‌ها می‌توانند هزاران سناریوی مختلف را در مدت زمان کوتاهی شبیه‌سازی کرده و الگوریتم‌های خود را برای مواجهه با شرایط پیچیده و نادر آماده کنند.

پزشکی :

در حوزه پزشکی، داده‌های مصنوعی برای تولید پرونده‌های بهداشتی مجازی به منظور اهداف تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این داده‌ها به محققان امکان می‌دهند تا با داده‌هایی کار کنند که ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی بیماران را بدون به‌خطر انداختن حریم خصوصی آن‌ها حفظ می‌کنند. برای مثال، داده‌های مصنوعی می‌توانند تصاویر واقع‌گرایانه‌ای از اندام‌ها و بافت‌ها ایجاد کنند که برای آموزش الگوریتم‌های تشخیص الگوها و شناسایی ناهنجاری‌ها در تصاویر پزشکی واقعی استفاده می‌شوند. این فرایند به تشخیص دقیق‌تر و کارآمدتر و بهبود برنامه‌ریزی درمانی کمک می‌کند، بدون نیاز به مقدار زیادی از داده‌های واقعی بیمار.

مالی :

داده‌های مصنوعی در حوزه مالی برای شبیه‌سازی بازارهای مالی به کار می‌روند و امکان آزمایش استراتژی‌های معاملاتی و مدل‌های ریسک را بدون نیاز به داده‌های واقعی بازار فراهم می‌کنند. برای مثال، در مدل‌سازی ریسک اعتباری، داده‌های مصنوعی می‌توانند ویژگی‌های وام‌گیرندگان و رفتارهای اعتباری آن‌ها را شبیه‌سازی کنند. این امر به وام‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های اعتباری خود را بدون افشای اطلاعات حساس مشتریان آزمایش و بهینه‌سازی کنند. استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به بهبود دقت امتیازدهی اعتباری و کاهش ریسک نکول برای وام‌دهندگان کمک کند.

علاوه بر این موارد، داده‌های مصنوعی در بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز کاربرد دارند. برای مثال، در صنایع تولیدی، داده‌های مصنوعی می‌توانند برای شبیه‌سازی فرآیندهای تولید و بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌آلات استفاده شوند. در حوزه امنیت سایبری، از داده‌های مصنوعی برای شبیه‌سازی حملات سایبری و تست سیستم‌های امنیتی استفاده می‌شود.

چالش های استفاده از Synthetic Data چیست؟

با وجود مزایای فراوان، داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) محدودیت‌هایی نیز دارند که باید در نظر گرفته شوند:

کیفیت :

کیفیت داده‌های مصنوعی به الگوریتم‌ها و مدل‌هایی که برای تولید آن‌ها استفاده می‌شود، وابسته است. اگر این الگوریتم‌ها نتوانند به‌طور دقیق توزیع داده‌های واقعی را منعکس کنند، داده‌های مصنوعی ممکن است به‌خوبی نماینده داده‌های واقعی نباشند. این مسئله می‌تواند منجر به مدل‌هایی شود که در دنیای واقعی عملکرد ضعیفی دارند. به‌علاوه، داده‌های مصنوعی تولید شده توسط الگوریتم‌های ناکارآمد ممکن است ویژگی‌ها و الگوهای کلیدی داده‌های واقعی را نادیده بگیرند.

سوگیری :

داده‌های مصنوعی بر اساس مدل‌ها و فرضیه‌های خاصی تولید می‌شوند. اگر این فرضیات مغرضانه باشند یا نتوانند به‌خوبی سناریوهای واقعی را منعکس کنند، داده‌های مصنوعی نیز این سوگیری‌ها را به ارث می‌برند. برای مثال، اگر داده‌های مصنوعی بر اساس مجموعه داده‌های مغرضانه تولید شوند، مدل‌های آموزش‌دیده بر روی این داده‌ها ممکن است پیش‌بینی‌ها و نتایج نادرستی ارائه دهند. این مسئله به‌ویژه در کاربردهایی مانند پیش‌بینی‌های مالی یا تشخیص بیماری‌ها می‌تواند مشکل‌ساز شود.

ناتوانی در ثبت رویداد های نادر :

رویدادهای نادر یا نقاط پرت در داده‌های واقعی ممکن است به اندازه کافی در داده‌های مصنوعی بازتولید نشوند. تولید داده‌هایی که به‌طور دقیق وقایع نادر را منعکس کنند، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. این محدودیت می‌تواند بر عملکرد مدل‌هایی که صرفاً بر روی داده‌های مصنوعی آموزش دیده‌اند، تأثیر منفی بگذارد. برای مثال، در مدل‌های پیش‌بینی ریسک مالی، عدم ثبت دقیق رویدادهای نادر می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های غیرواقعی و اشتباه شود.

پیچیدگی :

تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا نیازمند فرآیندی پیچیده است که مستلزم دانش پیشرفته در زمینه تکنیک‌های ماشین لرنینگ و دسترسی به منابع محاسباتی قابل توجهی است. این فرآیند ممکن است برای بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها با محدودیت منابع، چالش‌برانگیز باشد. علاوه بر این، تنظیم دقیق مدل‌ها و الگوریتم‌ها برای تولید داده‌های مصنوعی که به‌طور واقعی و دقیق توزیع داده‌های دنیای واقعی را منعکس کنند، زمان‌بر و هزینه‌بر است.

انواع داده‌های مصنوعی

توسعه‌دهندگان به دلیل امکان استفاده از داده‌های با کیفیت بالا که حریم خصوصی اطلاعات شخصی را حفظ می‌کند، به داده‌های مصنوعی روی آورده‌اند. این داده‌ها به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

کاملاً مصنوعی :

این نوع داده هیچ اطلاعاتی از داده‌های اصلی را شامل نمی‌شود. در عوض، یک برنامه کامپیوتری با استفاده از پارامترهای خاصی از داده‌های اصلی، مانند تراکم ویژگی، داده‌های جدیدی تولید می‌کند. با استفاده از ویژگی‌های دنیای واقعی، این برنامه به‌طور تصادفی تراکم ویژگی‌های تخمینی را بر اساس روش‌های مولد ایجاد می‌کند. این رویکرد حفظ حریم خصوصی کامل داده‌ها را تضمین می‌کند، اگرچه ممکن است دقت داده‌های واقعی را کاملاً نداشته باشد.

نیمه مصنوعی :

داده‌های نیمه مصنوعی برخی مقادیر از داده‌های مصنوعی را با داده‌های دنیای واقعی جایگزین می‌کنند. این نوع داده‌ها به‌ویژه زمانی مفید هستند که شکاف‌های خاصی در داده‌های اصلی وجود دارد. دانشمندان داده با استفاده از روش‌های مبتنی بر مدل، این شکاف‌ها را با داده‌های مصنوعی پر می‌کنند. این رویکرد کمک می‌کند تا تعادل بین حفظ حریم خصوصی و واقعی بودن داده‌ها حفظ شود.

ترکیبی :

داده های ترکیبی یک ترکیب از داده‌های دنیای واقعی و داده های مصنوعی است. این نوع داده ها با انتخاب رکوردهای تصادفی از مجموعه داده اصلی و جایگزینی آن ها با رکوردهای مصنوعی ایجاد می‌شوند. این روش مزایای داده های مصنوعی و نیمه مصنوعی را با هم ترکیب می‌کند و همزمان حریم خصوصی داده ها و دقت آماری را حفظ می‌کند. داده های ترکیبی اغلب در مواردی استفاده می‌شوند که نیاز به تعادل بین حریم خصوصی و دقت داده ها وجود دارد.

دتیاست های معروف که با داده مصنوعی ساخته شده اند

1. SynthText: SynthText یک دیتاست مصنوعی است که برای تشخیص و تشخیص متن در تصاویر طراحی شده است. این دیتاست شامل میلیون‌ها تصویر مصنوعی از متن‌های مختلف در پس‌زمینه‌های متنوع است و برای آموزش مدل‌های OCR (تشخیص نوری کاراکتر) و تشخیص متن در تصاویر بسیار مفید است.
2. GANSynth: GANSynth یک دیتاست مصنوعی است که توسط شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) برای تولید نمونه‌های صوتی استفاده می‌شود. این دیتاست شامل نمونه‌های مصنوعی از صداهای مختلف است که برای آموزش مدل‌های تولید موسیقی و شناسایی الگوهای صوتی به‌کار می‌رود.
3. Synthetic Financial Datasets For Fraud Detection: این دیتاست‌ها برای شبیه‌سازی تراکنش‌های مالی و تشخیص تقلب طراحی شده‌اند. با استفاده از داده‌های مصنوعی، محققان می‌توانند مدل‌های پیشرفته‌تری برای شناسایی الگوهای تقلب در تراکنش‌های مالی ایجاد کنند بدون اینکه نیاز به داده‌های حساس واقعی داشته باشند.
4. Medical Synthea: Synthea یک موتور تولید داده‌های مصنوعی برای حوزه بهداشت و درمان است که پرونده‌های الکترونیکی بیمار (EHR) مصنوعی تولید می‌کند. این دیتاست‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها و تحلیل داده‌های پزشکی به‌کار می‌روند.
5. CARLA: CARLA (Car Learning to Act) یک شبیه‌ساز خودران است که محیط‌های شهری واقع‌گرایانه و داده‌های مربوط به رانندگی را تولید می‌کند. این دیتاست مصنوعی برای آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های رانندگی خودران و سیستم‌های کمکی راننده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

سخن پایانی

داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) به‌عنوان یک ابزار نوآورانه و قدرتمند، دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را متحول کرده‌اند. این داده‌ها که به‌طور الگوریتمی تولید می‌شوند، به توسعه‌دهندگان و محققان امکان می‌دهند تا مدل‌ها و الگوریتم‌های خود را بدون نگرانی از حریم خصوصی و امنیت داده‌های واقعی، آزمایش و بهبود بخشند.

با قابلیت تولید داده‌های با کیفیت بالا که ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی را حفظ می‌کنند، داده‌های مصنوعی به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند پزشکی، مالی، خودروسازی و امنیت سایبری کاربرد گسترده‌ای دارند. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهند که تا سال ۲۰۲۴، ۶۰ درصد از داده‌های مورد استفاده در مدل‌های ماشین لرنینگ به‌صورت مصنوعی تولید خواهند شد.

این روند نه‌تنها هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های واقعی را کاهش می‌دهد، بلکه به تسریع نوآوری‌ها و توسعه فناوری‌های جدید کمک می‌کند. در نتیجه، داده‌های مصنوعی آینده‌ای روشن و پر از فرصت‌های بی‌نظیر را برای صنعت هوش مصنوعی رقم خواهند زد.