Synthetic Data

Synthetic Data ist ein Ausdruck, der in den letzten Jahren immer häufiger im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) auftaucht. Aber was genau versteht man eigentlich unter Synthetic Data? In diesem Glossar-Eintrag bringen wir Licht ins Dunkel und klären, was Synthetic Data sind, warum sie für die Künstliche Intelligenz so wichtig sind und welche Vor- und Nachteile sie bieten.

Was sind Synthetic Data?

Synthetic Data, zu Deutsch synthetische Daten, sind künstlich erschaffene Daten. Sie sind nicht das Ergebnis von realen Ereignissen, sondern werden mit speziellen Algorithmen und Techniken generiert. Ihr Hauptzweck ist es, echte, reale Daten zu simulieren. Das klingt im ersten Moment vielleicht kontraintuitiv. Warum sollten wir Daten erschaffen, wenn es doch schon so viele echte Daten gibt? Die Antwort auf diese Frage liegt in den Einschränkungen und Herausforderungen, die echte Daten mit sich bringen – und genau hier kommen Synthetic Data ins Spiel.

Die Rolle von Synthetic Data in der Künstlichen Intelligenz

In der Welt der Künstlichen Intelligenz sind Daten das Lebenselixier. Algorithmen für das Maschinelles Lernen, ein Bereich der KI, benötigen Daten, um zu lernen und sich zu verbessern. Hierbei stellen Synthetic Data eine wertvolle Ressource dar. Sie ermöglichen es, enorme Mengen an Daten zu generieren, die direkt auf die speziellen Anforderungen eines KI-Projektes abgestimmt sind. Dies umgeht Probleme, die häufig mit echten Daten einhergehen, wie beispielsweise Datenschutzbedenken, ungleiche Verteilung von Daten oder fehlende Daten in bestimmten Bereichen.

Vorteile und Nachteile von Synthetic Data

Wie bei den meisten Dingen hat auch die Nutzung von Synthetic Data ihre Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen zählt vor allem die hohe Verfügbarkeit, da sich theoretisch unbegrenzte Mengen an synthetischen Daten generieren lassen. Darüber hinaus ermöglichen sie ein hohes Maß an Flexibilität und Kontrolle, da sie an spezifische Bedürfnisse angepasst werden können. Sie umgehen viele Probleme, die mit echten Daten einhergehen, und tragen zum Datenschutz bei, da sie keine realen Personen repräsentieren.

Ein Nachteil von Synthetic Data könnte sein, dass sie, da sie künstlich erzeugt werden, nicht immer die volle Komplexität und Unvorhersehbarkeit der realen Welt wiederspiegeln können. In einigen Fällen, kann die Qualität der synthetischen Daten daher hinter der von echten Daten zurückbleiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Synthetic Data eine spannende Möglichkeit bieten, um die Herausforderungen echter Daten zu umgehen und die Entwicklung und Verbesserung von KI-Systemen zu erleichtern. Bereiche wie die Simulation von Fahrverhalten für autonome Fahrzeuge oder die Generierung von Trainingsdaten für medizinische KI-Anwendungen profitieren bereits heute von synthetischen Daten.