Размер и доля рынка генерации синтетических данных по моделированию (прямое, агент); Предложение (Полное, Частичное, Гибридное); Тип данных (табличный, текстовый, изображение и видео); Приложение (обучение и разработка искусственного интеллекта, управление тестовыми данными, обмен и хранение данных, анализ данных); Вертикаль (BFSI, здравоохранение и медико-биологические науки, транспорт и логистика, правительство и оборона, ИТ и телекоммуникации, производство, СМИ и развлечения) - глобальный анализ спроса и предложения, прогнозы роста, статистический отчет на 2025-2037 гг.

Драйверы роста

<ул>

• Растущая потребность в безопасности и конфиденциальности данных. Потребность в синтетических данных (реалистичных копиях сбора реальных данных с сопоставимыми статистическими характеристиками) обусловлена ​​растущими угрозами конфиденциальности, связанными со сбором реальной статистики. . Эти синтетические данные имеют различные преимущества с точки зрения конфиденциальности, масштабируемости и разнообразия и могут использоваться вместо подлинных данных.
  Например, в апреле 2023 года сингапурский стартап Betterdata объявил, что защитит конфиденциальные данные и улучшит цель модели машинного обучения с использованием синтетических данных, которые по структуре и характеристикам напоминают реальные наборы данных, не раскрывая никакой личной или конфиденциальной информации о человеке.
• Расширенное использование больших языковых моделей (LLM) – С помощью огромных наборов данных языковые модели используются при создании нескольких веб-сайтов и других приложений. Модели большого языка (LLM) — это алгоритмы обучения, которые помогают в переводе, генерации и прогнозировании текста и других типов информации. Языковая модель, называемая генеративным предварительно обученным преобразователем (GPT), использует модели GPT-1, GPT-2 и GPT-3 для генерации текстовых данных. GPT-3 — самая сложная модель, содержащая 175 миллионов параметров машинного обучения.
  Постоянное создание веб-сайтов и других решений для баз данных использует потребность в языковых моделях в ряде секторов, включая компьютерную технику, розничную торговлю, здравоохранение и другие отрасли. Различные конечные пользователи используют эти языковые модели для генерации кода, обнаружения мошенничества, аннотирования изображений, создания текста и диалогового искусственного интеллекта.
• Рост рынка был ускорен за счет более широкого использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для синтеза сложных баз данных во время пандемии. Все более широкое внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в ряде отраслей. , такие как банковские и финансовые услуги, здравоохранение, средства массовой информации и развлечения, автомобилестроение и другие, помогают защитить частные данные от онлайн-опасностей. Использование синтетических данных способствует внутреннему обмену данными внутри компании, что значительно облегчает безопасное хранение чрезвычайно сложных структурных данных за счет соблюдения правил безопасности. Таким образом, во время кризиса COVID-19 использование синтетических данных сохраняло конфиденциальность данных и имитировало статистические характеристики операционных данных, не ставя под угрозу конфиденциальность отдельного лица или организации.

Проблемы

<ул>

• Неточные и нереалистичные данные препятствуют расширению рынка. Пользователи могут тестировать и обмениваться виртуальными копиями наборов данных, созданных с использованием синтетических данных. Кроме того, с помощью этого метода сложно уловить мелкие детали специализированных моделей и реальных фотографий. Поддерживать синтетический набор данных с течением времени сложно, поскольку он основан на реальных данных и меняется в результате изобретений и достижений. Поэтому организациям следует регулярно проверять точность и надежность синтетических данных.
  Этот аспект существенно препятствует росту рынка генерации синтетических данных, ухудшая качество и реалистичность синтетических данных.
• Ожидается, что незрелость рынка будет препятствовать его росту.
• Использование фальшивых данных создает риски для конфиденциальности, которые могут препятствовать расширению рынка.