【38日目】AI様へ「合成データお持ちいたしました〜」

こんにちわ。スミラです。
本日は、「AIのための合成データ」についてお話をします。こちらももちろんMITtechの方で候補として上がっている内容であり、皆さんには是非とも知見を持っていただきたい！

今回も前回と同様に、「AIのための合成データ？」と私はなりました。笑。
私が調べた限りの内容を共有しますね。

A Iのためのデータ

この観点で言うと、ビックデータがあるから、AI自身の学習能力も向上し、データそのものの特性が取れている（AIとしてモデル化したい特徴を捉えている）ことが結構重要になってきます。

AI×ビッグデータが導き出すものとは？２大最新技術の関係性と活用事例を解説

しかし、今回のワードは、

AIのための合成データ

となります。色々と考えることができますが、調べてみましたので共有いたします。

AIのための合成データとは

現実世界から集められるデータではなく、人工的に作られるデータ

とのことです。すごいですよね。集められるデータではなく、人工的に作られる。。。。何がすごいと言うかと例えばですが、

・疾患症例が少ない患者の新薬開発において学習のインプットに必要なデータを人工的に作ることができる
・企業に眠っている様々な事情で利用できないデータを置き換えるデータの作成を行う

と言うことが現実的にできるのではないかと思います。

しかし、実際に活用ができているポイントとしては、下記の様な技術とのことです。

人間が直接目にしにくいような「高さ」（例えば宇宙空間）、「深さ」（例えば水中ロボット）、「明るさ」（例えば暗い工場の中）、「熱さ」（例えば高温炉の中）などのさまざまな環境下で、「物理学的にも存在していておかしくない」ような合成データを作成する

皆さん賢いですね。

注目のAI学習向け合成データ技術：2021年10月に資金調達した海外スタートアップから動向を探る

前回同様ですが、やはり資金も集まっていることが言えます。

シンセティックデータ（合成データ）を生み出すシンセティックAIを活用した事業を展開する「データグリッド」が3億円調達 | 起業・創業・資金調達の創業手帳

あくまで収集することがしにくい、現実的なデータに対して、人工的にデータを作成し、学習精度を上げていく事になります。
「人が少ないから」「症例が少ないから」「集まらないから」など、

数の制約により諦めていた効率化（　A I　）

がより現実的になると思います。期待しちゃいますね！
この分野においては、とても興味深いものがありますので、楽しみです！

それではまた！