Революционная технология обеспечит защищенное развитие систем ИИ
На международной конференции SPRA 2024 в Стамбуле был представлен прорывной метод создания синтетических данных для обучения искусственного интеллекта. Инновационная разработка позволяет генерировать безопасные обучающие материалы, не требующие использования реальных персональных данных.
Симпозиум SPRA, проводимый с 2020 года, собирает ведущих специалистов в области компьютерного зрения, технологий распознавания и глубокого обучения. На юбилейной встрече эксперты обсудили последние достижения и перспективные направления развития отрасли.
В рамках конференции было представлено восемь передовых научных работ, включая инновационные методы борьбы с артефактами при томографической реконструкции и усовершенствованные подходы к распознаванию обрезанных QR-кодов. Особое внимание привлек уникальный метод генерации полусинтетических двумерных штрихкодов, позволяющий создавать безопасные датасеты для обучения ИИ.
Новая технология открывает широкие возможности для создания практически неограниченного количества обучающих материалов, идентичных реальным образцам. Это критически важно для развития действительно эффективных нейросетей, способных работать в реальных условиях.
Революционный метод позволяет генерировать не только идеальные образцы, но и штрихкоды с различными дефектами – бликами, засветами и заломами. Такой подход обеспечивает подготовку ИИ к работе в реальных условиях, когда необходимо мгновенно считывать информацию даже с поврежденных носителей.
Особую ценность представляет аспект безопасности данных. В современном мире штрихкоды часто содержат конфиденциальную информацию, например, персональные данные владельцев дисконтных карт. Новый метод минимизирует риски утечки чувствительной информации при обучении искусственного интеллекта.
Созданный на основе инновационной методики датасет уже успешно применяется в практических разработках. База данных включает штрихкоды всех существующих видов в различных условиях считывания, что значительно превосходит существующие аналоги.
Использование синтезированных данных в машинном обучении становится глобальным трендом, привлекающим внимание научного сообщества по всему миру. Этот подход не только оптимизирует временные и ресурсные затраты, но и обеспечивает беспрецедентный уровень безопасности.
Особую актуальность технология приобретает в контексте защиты конфиденциальных данных документов. Традиционное обучение ИИ на реальных паспортах создает серьезные риски для приватности, тогда как использование синтетических данных полностью исключает возможность компрометации личной информации.
Источник:www.kommersant.ru
