10 de junho de 2025-A empresa de dados sintéticos austríacos, principalmente, a IA lançou um desafio de prêmios de US $ 100.000 para aumentar a conscientização de como os dados sintéticos podem ser usados ​​para criar conjuntos de dados de acesso aberto para empresas, desenvolvedores de IA e outras organizações. A empresa disse que este é o maior prêmio para um desafio de desenvolvimento de dados sintéticos no estilo Hackathon.

Os participantes terão a tarefa de criar um conjunto de dados sintéticos preciso e seguro para privacidade a partir de um conjunto de dados real. Os conjuntos de dados enviados serão pontuados e classificados com base em sua precisão no conjunto de dados real, a extensão do anonimato, a eficiência de computação de sua solução, sua facilidade de uso e sua generalização para outros conjuntos de dados.

O prêmio principalmente da IA ​​visa posicionar os dados sintéticos como um recurso responsável e acessível para a inovação de IA de código aberto. Chega em um momento em que os desenvolvedores e empresas de IA estão cada vez mais buscando dados de alta qualidade para treinar, refinar e executar os modelos de IA.

A IA é incrivelmente sedenta de dados, mas os regulamentos de privacidade colocam barreiras estritas no compartilhamento de dados. Isso alimentou a demanda por soluções de dados sintéticas de acesso aberto que podem imitar dados reais enquanto o anonimizam, permitindo o movimento sem atrito dos dados para treinamento e desenvolvimento de IA.

O prêmio principalmente da IA ​​visa colocar a geração de dados sintéticos no centro da conversa de IA – aumentando a conscientização de seus casos de uso e apoiando o compartilhamento de dados abertos como uma solução segura e escalável para inovação e pesquisa. As submissões para o prêmio fecham na quinta -feira, 3 de julho, com os vencedores anunciados em 9 de julho.

O prêmio consiste em dois desafios independentes de dados sintéticos: o desafio de dados planos e o desafio de dados seqüenciais.

Os dados planos são dados armazenados em um formato simples de tabela, onde cada coluna representa um tipo diferente de informação. Por exemplo, uma lista de pacientes com cada coluna acompanhando sua idade, sexo e altura. Os dados seqüenciais envolvem dados que ocorrem em uma ordem específica, capturando como as coisas mudam ao longo do tempo, como o valor diário de uma ação no ano passado ou registros de saúde longitudinais.

O lançamento do prêmio principalmente da IA ​​segue quente logo após o lançamento da empresa do primeiro kit de ferramentas de código aberto do setor do mundo para a criação de dados sintéticos seguros para privacidade. Os participantes podem usar o kit de ferramentas principalmente da IA ​​para concluir o desafio, mas isso não é um requisito.

Principalmente ai Aumentou US $ 25 milhões em uma rodada de financiamento da Série B em 2022 e US $ 31 milhões desde o seu lançamento. Os clientes globais da empresa incluem o Citi Bank, o Departamento de Segurança Interna dos EUA, o Erste Group, a Telefonica e dois dos cinco maiores bancos dos EUA.

Alexandra Ebert, chefe de democratização da IA ​​e Data na maioria da IA, disse: “A demanda por dados seguros para privacidade nunca foi maior. Desenvolvedores, empresas e organizações de IA de todos os tamanhos estão todos escalando para acesso a dados enquanto eles procuram treinar, sintonizar e implantar a IA-e estão se voltando para dados sintéticos como solução.

“O prêmio principalmente da IA ​​tem tudo a ver com colocar dados sintéticos na frente e no centro. Queremos que as pessoas entendam como ele pode ser usado e posicionar o compartilhamento de dados abertos como uma opção segura e acessível para pesquisadores, inovadores e desenvolvedores.

Ainda estamos na linha de partida do que a IA pode alcançar. O acesso a dados aberto é essencial para desbloquear todo o seu potencial – mas alcançar que exigirá a adoção mais ampla de ferramentas de dados sintéticos.

“O prêmio principalmente de IA é uma frase de chamariz para qualquer pessoa interessada em dados e IA. Queremos que o maior número possível de pessoas se envolva, não apenas promove a inovação, mas para aumentar a acessibilidade da geração de dados sintéticos”.