Los datos sintéticos pueden ser la respuesta para el uso de la inteligencia artificial en el campo de la biometría

La Ley de Inteligencia Artificial complicará aún más la recopilación y el procesamiento de datos personales con fines biométricos de lo que es actualmente. El uso de datos sintéticos para la formación podría ser la respuesta a este desafío.

Los datos sintéticos para el entrenamiento de inteligencia artificial implican mucho más que solo conjuntos de datos sólidos. Las leyes y regulaciones dificultarán el trabajo con datos reales, especialmente en biometría. El éxito del trabajo con datos sintéticos será primordial en el futuro, a la vez que se protege la intimidad y se evitan los prejuicios.

El uso de datos sintéticos en el aprendizaje automático fue uno de los temas de la Eastern European Machine Learning Summer School (Escuela de Verano sobre Aprendizaje Automático de la Europa del Este) organizada por Google DeepMind, que se celebra en Košice, Eslovaquia. El líder del equipo de síntesis de imágenes de Innovatrics, Igor Janos, explicó cómo Innovatrics ha estado utilizando los datos generados para mejorar los algoritmos.

«Por supuesto, existen obstáculos para el éxito de la síntesis de datos. Por ejemplo, necesita grandes cantidades de datos de origen para entrenar su modelo generativo. Sin embargo, la razón principal por la que normalmente se necesitan datos sintéticos es que no se disponen de suficientes datos reales. Y ahí está la contradicción», explica Igor Janos.

En Innovatrics utilizamos fragmentos sintéticos de huellas dactilares para mejorar los algoritmos que detectan e identifican las huellas dactilares latentes que se pueden encontrar en la escena del crimen.

Puede ver un análisis más detallado realizado por nuestro líder del equipo de síntesis de imágenes, Igor Janos, en su presentación EEML en la Eastern European Machine Learning Summer School (Escuela de Verano sobre Aprendizaje Automático de la Europa del Este) aquí.

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