Dades sintètiques en models d’IA
Clients
Finançat per la Generalitat de Catalunya
Partners
El problema
Mantenir la informació clau per dur a terme anàlisis de dades quan és necessària l’anonimització per motius de seguretat i privacitat.
El projecte ha estat coordinat per Mosaic Factor, com a especialista en Big Data i IA en l’àmbit de la mobilitat sostenible de persones i mercaderies, juntament amb la Fundació i2CAT i B:SM com a proveïdors de dades de mobilitat de la ciutat de Barcelona.
The solution
El projecte combina l’experiència en l’àmbit de les TIC (privacitat i anonimització de dades, Big Data, intel·ligència artificial i ciberseguretat) amb el coneixement en l’entorn de la mobilitat sostenible.
Per evitar compartir dades sensibles, s’utilitzen dades sintètiques per garantir que la informació confidencial es mantingui privada, segura i protegida davant possibles ciberatacs.
-
- Anàlisi de dades
- Creació de dades sintètiques
Mitjançant la implementació de connectors ICS amb una extensió que permet crear noves dades artificials amb distribucions similars a les dades reals, s’apliquen tècniques i models avançats per garantir la privacitat de les dades.
Les dades sintètiques creades proporcionen la mateixa informació útil que les dades originals, amb l’avantatge de no revelar cap dada sensible i de reduir el risc en cas de fallada de ciberseguretat.
Dades
Combinant dades d’empreses de transport, autoritats locals i proveïdors de serveis de mobilitat.
Resultats
Els resultats d’aquest projecte contribueixen a transformar i optimitzar el model de mobilitat orientat al ciutadà, a l’economia i al medi ambient, de manera que es puguin obtenir més dades i compartir-les de forma fàcil i segura.