título alternativo：Synthetaic afirma que los datos de IA son comparables a los reales
- Synthetaicrecaudó $15 millonesen una ronda de Serie B codirigida por Lupa Systems y TitletownTech.
- La cantidad de datos de imágenes generados está creciendo exponencialmente, lo que resalta la creciente necesidad de soluciones avanzadas de IA.
- La tecnología de Synthetaic proporciona un enfoque transformador para el entrenamiento y la creación de modelos de IA que aborda una necesidad crítica para los responsables de la toma de decisiones tecnológicas.
Synthetaic a la vanguardia
El incidente del globo “espía” chino en 2023 resultó difícil de rastrear para los civiles hasta su origen, y solo empresas de inteligencia artificial comoSynthetaicpueden hacerlo utilizando imágenes satelitales. El incidente del globo proporcionó a Synthetaic una poderosa oportunidad de demostración de producto que atrajo la atención de inversores, incluido el contratista de defensa Booz Allen Hamilton.
“El crecimiento exponencial en la cantidad de datos de imágenes generados destaca la creciente necesidad de soluciones avanzadas de IA para gestionar y analizar este vasto repositorio de información.”
Corey Jaskolski, director ejecutivo de Synthetaic
“Hemos visto que obtener información de estas enormes cantidades de datos sigue siendo un punto crítico y una prioridad para muchas industrias, como la defensa, geoespacial, seguridad de video o vigilancia con drones. Las soluciones de IA de Synthetaic para el aprendizaje no supervisado y el análisis de datos nos colocan en una posición estratégica en un campo tecnológico en crecimiento”, dijo Jaskolski.
La IA necesita ayuda humana
Jaskolski es graduado del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y exdirector de tecnología de National Geographic. Ha buceado en icebergs en la Antártida, buceado a 12.500 pies bajo el nivel del mar para explorar los restos del Titanic, dirigido un helicóptero para cartografiar el lado napolitano del Monte Everest, se ha aventurado en profundas cuevas inundadas, catalogado víctimas de sacrificios mayas y esqueletos de osos de la edad de hielo.
Entonces, ¿qué llevó a un trotamundos como Jaskolski a crear una batería sintética a pesar de su propia mortalidad? Fue simple: se dio cuenta de que la IA tenía el potencial de ayudar a clasificar la información del mundo, pero su desarrollo se veía obstaculizado por la necesidad de anotar datos manualmente.
“El etiquetado humano es el estándar para el entrenamiento de IA”, dijo Jaskolski. “A medida que los modelos de IA se hacen más grandes, mejoran, pero necesitan más datos para entrenarse porque tienen cada vez más parámetros internos ajustables.
Synthetaic, lanzada en 2019, proporciona una herramienta – Clasificación Rápida Automática de Imágenes (RAIC, por sus siglas en inglés) – que tiene como objetivo analizar automáticamente grandes conjuntos de datos, a saber, imágenes satelitales y videos que no contienen etiquetas. Muchos modelos de IA se entrenan etiquetando datos. Por ejemplo, un modelo al que se le da una gran cantidad de imágenes y anotaciones para cada raza de gato eventualmente “aprenderá” a distinguir entre un bobtail y un shorthair. En contraste, el usuario proporciona a RAIC una sola imagen, y RAIC localiza esa imagen en otra parte del conjunto de datos.
“RAIC significa poder manejar conjuntos de datos escasos o complejos, acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial y mejorar el modelado predictivo sin estar limitado por la cantidad o calidad de los datos”, dijo Jaskolski. “Esto convierte a RAIC en un activo estratégico para impulsar la innovación, la eficiencia operativa y la ventaja competitiva, especialmente en casos de uso donde los datos son un cuello de botella para la adopción e implementación de la IA”.
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