Článek zkoumá rostoucí význam syntetických dat v oblasti dopravních technologií a dopravních systémů. Syntetická data označují informace generované umělou inteligencí tak, aby připomínaly reálná data, aniž by byla získána tradičním způsobem. Tento typ dat vzniká v digitálním prostředí neboli tzv. „digitálních dvojčatech“, jaká nabízejí například platformy jako NVIDIA Omniverse a Replicator. Tyto systémy simulují složité dopravní situace za účelem tvorby umělých, ale vysoce realistických lokalizačních, obrazových, vektorových a video dat.

Jednou z hlavních výhod syntetických dat je jejich schopnost překonat omezení spojená se sběrem reálných dat, který je často nákladný, časově náročný a zatížený otázkami ochrany soukromí. V dopravě jsou syntetická data obzvláště užitečná při modelování dopravního toku, trénování systémů umělé inteligence pro autonomní vozidla a analýze trendů, které by bylo obtížné zachytit v reálném čase nebo přímým pozorováním. Umožňují také simulovat vzácné nebo nebezpečné situace – například extrémní počasí nebo rizikové dopravní chování – bez ohrožení lidí či infrastruktury.

Další významnou výhodou je škálovatelnost. Jakmile je digitální prostředí vytvořeno, může produkovat obrovské množství různorodých dat s minimálními dodatečnými náklady. To usnadňuje trénování a ověřování modelů umělé inteligence v širším spektru situací, než by bylo možné při použití reálných dat. Navíc, jelikož syntetická data nepocházejí od reálných osob nebo vozidel, představují přirozené řešení mnoha problémů s ochranou osobních údajů – žádné citlivé informace nejsou ohroženy.

Přes tyto výhody článek zdůrazňuje, že syntetická data s sebou nesou i určité výzvy. Počáteční nastavení digitálního dvojčete může být složité a technicky náročné, vyžadující značné investice i odborné znalosti. Syntetická data navíc musejí být pečlivě testována vůči reálným datovým sadám, aby bylo zajištěno, že se chovají přesně a odrážejí skutečné vzorce i výjimečné případy. Pokud syntetická data nejsou správně ověřena, mohou na nich natrénované modely v reálném světě selhávat.

Závěrem lze říci, že syntetická data představují silný nástroj pro rozvoj moderních dopravních systémů a autonomních technologií. Nabízejí flexibilní, škálovatelné a k soukromí šetrné alternativy k tradičním metodám sběru dat. S jejich rostoucím využíváním však roste i odpovědnost za jejich uváženou implementaci – tak, aby modely byly realistické, nezaujaté a spolehlivé. Důvěra v syntetická data závisí nejen na jejich technologické vyspělosti, ale i na pečlivosti tvůrců při slaďování simulovaných realit s komplexitou skutečného světa.

Článek najdete na stránkách zde.

Obrázek: ChatGPT