袋鼠和行人握手的場景也能模擬？Unity總裁：合成數據讓算法訓練更有效

當我們提到元宇宙時，我們實際上是在談論下一代互聯網在2022年世界人工智能大會開幕式上，全球知名實時3D內容開發平臺Unity的總裁兼首席執行官john riccitiello表示，該公司正在開發元宇宙業務，他們為工廠，機場和建筑行業提供數字雙胞胎的相關技術

為什么選擇做工業領域的元宇宙應用相信john riccitiello的元宇宙技術在工業領域的應用將超越其在消費領域的應用價值，因為這些應用范圍更廣，體驗更好，影響更深遠

他詳細解釋了如何將元宇宙和人工智能技術應用到工業領域他說，目前，許多公司都在努力捕捉真實世界的數據，以驅動人工智能的算法訓練這些數據可能來自交通數據，物聯網工廠的物聯網數據，機場攝像頭的數據

但是，模擬訓練中的一個難點是，一些關鍵場景，如卡車翻車，行人在機動車道上行走，或袋鼠在路上跳躍，在現實世界中捕捉起來非常困難和偶然但是如果你使用合成數據技術，你可以得到數百萬個不同的場景一輛卡車翻個身有無數種方式，袋鼠甚至可能跑到汽車前和行人握手這些都是真實場景下小概率會發生的事情

因此，如果將合成技術應用于工業，模擬具有復雜技術流程的機器人，或者汽車設計的一個變量，技術人員可以根據基本場景設計數百萬個不同的場景，來訓練人工智能進行計算，并達到最佳效果。

約翰·里奇泰洛說，使用真實數據來加強人工智能的算法沒有錯，也應該這樣做但當你試圖理解所有的可能性時，唯一可行的選擇就是通過人工合成數據來進行人工智能訓練

他還提到了合成數據的另一個重要優勢:人工智能的算法可以被無偏見地訓練，人們可以隨時回到之前的過程中查看和分析算法在真實世界的數據增強過程中，需要幾天，幾周和幾個月，但使用合成數據幾乎可以立即完成

約翰·里奇泰洛認為合成數據輔助的人工智能訓練性價比高，速度快，效果好，并已得到應用。