I dati artificiali e sintetici si riferiscono a dati generati dal computer che replicano ambienti, oggetti o scenari del mondo reale, spesso utilizzati per addestrare, convalidare e testare sistemi di visione artificiale. Nel contesto della visione artificiale, i dati artificiali e sintetici forniscono un'alternativa conveniente, scalabile e flessibile ai dati del mondo reale, che possono essere dispendiosi in termini di tempo, costosi o difficili da raccogliere. Lo scopo principale dei dati sintetici è migliorare le prestazioni degli algoritmi di visione artificiale offrendo set di dati diversi, etichettati e personalizzabili in grado di simulare varie condizioni, da scenari ideali a scenari altamente impegnativi. Ciò consente ai modelli di visione artificiale di generalizzare meglio e gestire le complessità del mondo reale.
I dati sintetici vengono adottati sempre di più in vari settori per accelerare lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di visione artificiale.
I dati artificiali e sintetici stanno diventando strumenti indispensabili nello sviluppo di sistemi di visione artificiale in tutti i settori. Abilitando la rapida generazione di set di dati diversi, convenienti e conformi alla privacy, questi set di dati accelerano l'addestramento, il test e l'implementazione della visione artificiale. Che si tratti di simulare eventi rari per sistemi autonomi, generare immagini per il rilevamento di oggetti al dettaglio o aumentare set di dati medici, i dati artificiali offrono una soluzione potente per superare le limitazioni dei dati del mondo reale. La loro scalabilità, flessibilità e capacità di simulare ambienti complessi li rendono una risorsa critica per far progredire la tecnologia della visione artificiale in varie applicazioni industriali.

I dati e le immagini artificiali sono interamente progettati dall'uomo, spesso da descrizioni strutturate o scene 3D, che definiscono geometria, materiali, ombreggiatura, animazione e illuminazione. Create tramite software vettoriale o applicazioni 3D, queste immagini vengono sottoposte a sintesi di immagini, un processo di rendering che converte gli elementi della scena in immagini finali basate su pixel. Questo metodo in genere non coinvolge l'intelligenza artificiale, ma può utilizzare tecniche procedurali per creare in modo efficiente varianti di un modello all'interno di una scena.

Il vantaggio principale della generazione di immagini artificiali è il controllo completo che offre in ogni fase, consentendo una personalizzazione precisa di immagini o video. Tuttavia, la creazione di scene complesse per simulare scenari del mondo reale può richiedere molto lavoro, richiedendo una conoscenza dettagliata dell'ambiente, delle condizioni di illuminazione e del comportamento degli oggetti per produrre risultati accurati e realistici.

I set di dati artificiali che non sono basati su immagini, come i dati statistici, possono anche essere generati da funzioni casuali complesse entro parametri specificati (ad esempio, distribuzione minima, massima, prevista), garantendo risultati imparziali che corrispondono esattamente ai requisiti, nel rispetto delle leggi sulla protezione dei dati. Lo svantaggio è che tutti i parametri rilevanti devono essere specificati in anticipo. Poiché questi dati sono randomizzati all'interno di questi parametri, i bias del mondo reale potrebbero non essere rappresentati in modo accurato.

I dati o le immagini sintetiche vengono generati riassemblando elementi da dati esistenti. In genere, vengono creati da modelli generativi basati sull'intelligenza artificiale che hanno appreso modelli da vasti set di dati. Combinando frammenti di dati appresi, questi modelli generano nuove immagini o set di dati realistici basati su regole e requisiti specifici. Tecniche di intelligenza artificiale avanzate come l'in-painting e l'interlacciamento consentono modifiche senza soluzione di continuità a immagini o set di dati esistenti, incorporando dettagli specifici senza lasciare tracce rilevabili di alterazione.

Il vantaggio della generazione di immagini sintetiche risiede nella sua efficienza: non è necessario ricreare scene o modelli da zero. Con sufficienti dati di addestramento iniziale, i modelli di intelligenza artificiale possono produrre rapidamente grandi quantità di dati realistici. Tuttavia, questo metodo richiede ampi dati del mondo reale per l'addestramento e il controllo sulla qualità e la specificità dell'output è limitato ai parametri del modello. Poiché il modello può generare solo dati simili a quelli appresi, potrebbe avere difficoltà a creare nuovi dati al di fuori del suo ambito di addestramento. Inoltre, poiché i dati sintetici possono assomigliare molto ai dati di input originali, esiste il rischio di generare inavvertitamente dati non pienamente conformi alle normative sulla privacy dei dati.

L'aumento dei dati è una tecnica che migliora le prestazioni di classificazione delle immagini espandendo la diversità dei dati di training disponibili senza raccogliere immagini aggiuntive. Questo metodo comporta la creazione di versioni modificate di immagini esistenti, il che consente ai modelli di apprendimento automatico di apprendere in modo più efficace dalle variazioni nel set di dati, migliorando l'accuratezza e la generalizzazione su dati non visti.

Nella classificazione delle immagini, l'aumento dei dati viene in genere ottenuto applicando trasformazioni come rotazione, capovolgimento, ridimensionamento, ritaglio e regolazioni del colore. Le tecniche avanzate possono includere aggiunta di rumore casuale, sfocatura o persino metodi generativi più complessi che introducono modifiche sintetiche preservando le caratteristiche principali di ogni classe. Queste trasformazioni simulano variazioni del mondo reale e forniscono ai modelli una gamma più ampia di scenari, con conseguente migliore robustezza e adattabilità.

I vantaggi dell'aumento dei dati sono numerosi. Riduce il rischio di overfitting esponendo i modelli a esempi di training più diversificati e mitiga la necessità di set di dati etichettati estesi. Ciò è particolarmente prezioso nei contesti industriali e di ricerca in cui la raccolta dei dati può essere costosa o impegnativa. Tuttavia, l'efficacia dell'aumento dei dati dipende dalla selezione delle trasformazioni pertinenti al compito, poiché modifiche eccessive o inappropriate possono introdurre rumore e ridurre le prestazioni del modello.