
Ricardo Galante, doutorando em Estatística e Machine Learning, especialista em ciência de dados e professor convidado.
Dados Sintéticos: A Nova Fronteira da Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) tem vindo a crescer de forma exponencial nos últimos anos, impulsionada pela crescente disponibilidade de dados e pelo avanço de algoritmos cada vez mais sofisticados.
A popularização das “Clouds” também democratizou o acesso a infraestruturas computacionais poderosas, tornando a IA acessível a empresas de todas as dimensões. No entanto, a recolha e utilização de dados reais enfrenta desafios como privacidade, custos elevados e enviesamentos. É neste contexto que os dados sintéticos surgem como uma solução inovadora, oferecendo conjuntos de dados artificialmente gerados que mimetizam as características dos dados reais, mas sem comprometer a privacidade ou a segurança. A crescente procura por dados para treinar modelos de IA, aliada às limitações associadas aos dados reais, tem impulsionado o interesse comercial nos dados sintéticos.
O que são dados sintéticos?
Os dados sintéticos são informações geradas por algoritmos de aprendizagem automática, capazes de criar conjuntos de dados realistas e representativos. Ao contrário dos dados reais, recolhidos a partir de interações do mundo real, os dados sintéticos são criados com base em modelos estatísticos e geradores artificiais.
Uma das técnicas mais populares para gerar dados sintéticos são as Redes Generativas Adversariais (GANs). Estas redes consistem em dois modelos: um gerador, que cria novos dados, e um discriminador, que tenta distinguir entre os dados reais e os gerados. Através de um processo iterativo, o gerador aprende a criar dados cada vez mais realistas, enquanto o discriminador se torna progressivamente mais eficaz em identificar os dados falsos.
Porquê usar dados sintéticos?
Privacidade: Ao gerar dados sintéticos, é possível preservar a privacidade dos indivíduos, uma vez que os dados não estão associados a pessoas reais;
Variedade: Os dados sintéticos podem ser gerados em larga escala e com elevada diversidade, permitindo que os modelos de IA sejam treinados em cenários mais complexos e abrangentes;
Qualidade: A qualidade dos dados sintéticos pode ser controlada e otimizada, assegurando que os modelos de IA sejam treinados com dados precisos e relevantes;
Custo: A geração de dados sintéticos é geralmente mais económica do que a recolha e processamento de dados reais.
Aplicações dos Dados Sintéticos
Os dados sintéticos oferecem uma alternativa poderosa aos dados reais, especialmente em sectores onde a privacidade e a disponibilidade de dados representam desafios. Ao simular cenários e criar conjuntos de dados personalizados, as empresas podem extrair insights mais profundos, optimizar processos e desenvolver novas soluções de forma mais eficiente e segura.
Bancos:
Desenvolvimento de novos produtos: Os bancos podem gerar dados sintéticos para simular diferentes perfis de clientes e testar a viabilidade de novos produtos financeiros, como empréstimos personalizados e investimentos de baixo risco;
Gestão de riscos: Ao simular cenários de crise financeira, os bancos conseguem avaliar a robustez dos seus modelos de risco e identificar áreas vulneráveis;
Deteção de fraudes: Através da geração de grandes volumes de dados sintéticos que incluem transações fraudulentas, os bancos podem treinar modelos de aprendizagem automática para identificar padrões de fraude de forma mais precisa e rápida.
Seguradoras:
Pricing de produtos: As seguradoras podem utilizar dados sintéticos para modelar a probabilidade de ocorrência de sinistros e precificar produtos de forma mais precisa, considerando fatores como idade, histórico de condução e perfil de risco;
Reserva técnica: Ao simular diferentes cenários económicos e de sinistralidade, as seguradoras conseguem calcular de forma mais precisa as provisões para sinistros futuros, assegurando a solvência da empresa;
Desenvolvimento de novos produtos: A geração de dados sintéticos permite a criação de produtos personalizados, como seguros sob demanda ou para nichos de mercado específicos.
Telecomunicações:
Optimização de redes: As empresas de telecomunicações podem utilizar dados sintéticos para simular o tráfego de rede em diferentes cenários e optimizar a alocação de recursos, reduzindo custos e melhorando a qualidade do serviço;
Desenvolvimento de novos serviços: A geração de dados sintéticos possibilita o teste de novas tecnologias e serviços, como redes 5G e IoT, antes da sua implementação em larga escala;
Experiência do cliente: Ao simular diferentes comportamentos de utilizadores, as empresas podem identificar oportunidades para melhorar a experiência do cliente e personalizar ofertas.
Energia:
Gestão da procura: As empresas de energia podem utilizar dados sintéticos para simular a procura em diferentes horários e estações do ano, optimizando a geração e distribuição de energia e reduzindo custos;
Desenvolvimento de novas fontes de energia: A geração de dados sintéticos permite simular o desempenho de diferentes fontes de energia renovável, como solar e eólica, e avaliar a sua viabilidade económica;
Redes inteligentes (smart grids): Ao simular o comportamento de redes inteligentes, as empresas de energia podem identificar oportunidades para melhorar a eficiência energética e integrar novas tecnologias.
Benefícios financeiros destes Dados Sintéticos
Redução de custos: Ao optimizar processos, reduzir riscos e desenvolver produtos mais personalizados, as empresas podem obter ganhos significativos de eficiência e reduzir custos operacionais;
Aumento da receita: A capacidade de oferecer produtos e serviços mais personalizados e de alta qualidade pode resultar num aumento de receita e na fidelização de clientes;
Inovação: Ao gerar dados sintéticos, as empresas podem experimentar novas ideias e desenvolver produtos e serviços inovadores, garantindo uma vantagem competitiva no mercado.
O AI Act e os Dados Sintéticos
O AI Act, a primeira legislação abrangente sobre inteligência artificial na União Europeia, apresenta desafios e oportunidades para o uso de dados sintéticos. Embora os dados sintéticos possam contribuir para o desenvolvimento de sistemas de IA mais seguros e confiáveis, é fundamental garantir que a sua geração e utilização sejam transparentes e responsáveis.
Desafios para 2025:
Regulamentação: A definição clara de dados sintéticos e as suas implicações legais ainda estão em desenvolvimento;
Qualidade: É essencial garantir a qualidade e representatividade dos dados sintéticos para evitar enviesamentos e resultados imprevisíveis;
Explicabilidade: Os modelos de IA que utilizam dados sintéticos devem ser capazes de explicar as suas decisões, aumentando a confiança dos utilizadores;
Ética: O uso de dados sintéticos deve ser guiado por princípios éticos, evitando discriminação e a perpetuação de estereótipos.
Em Conclusão
Os dados sintéticos representam uma nova fronteira na inteligência artificial, com o potencial de transformar diversos sectores. Ao oferecer uma alternativa aos dados reais, os dados sintéticos permitem que as empresas desenvolvam soluções de IA mais inovadoras, eficientes e éticas. Contudo, é essencial que o desenvolvimento e uso de dados sintéticos sejam acompanhados por um debate sobre as suas implicações legais, éticas e sociais.