Veri biliminin alışıldık mantrası “topla, temizle, etiketle” artık yerini “tasarla, üret, doğrula” üçlüsüne bırakıyor. Generative AI sayesinde veriyi pasifçe avlamak yerine aktif biçimde yaratabiliyoruz. GAN (Generative Adversarial Network)’lerin çarpıcı keskinliği, Diffusion modellerinin fotogerçekçi ayrıntıları ve transformer tabanlı sistemlerin metin–görsel uyumu, yapay zekaya yalnızca “tahmin” değil, “sıfırdan üretim” kabiliyeti kazandırdı. Böylece bir otonom araç gerçek trafikte yüzyılda bir görebileceği tehlikeli senaryoyu, sanal şehir sokaklarında dakikalar içinde yüzlerce kez deneyimliyor; mikro-çatlak veya lehim köprüsü gibi üretim hataları da pikselle kusursuz etiketle makinelere öğretiliyor. Gartner’ın 2024 tahmini boşuna değil: yıl sonuna dek AI eğitim verisinin %60’ı sentetik olacak[1]. Küresel sentetik veri pazarının 2032’de 3,8 milyar $’a koşması, bu yaratıcı ham maddenin ekonomiyle nasıl bütünleştiğinin işaret fişeği.

Bu dönüşümde “prompt” kavramı yaratıcı kumandayı tamamen kullanıcıya teslim ediyor. Basit bir “metal dişli” komutu genel geçer sonuç üretirken, “yağmurlu gecede 45° açıyla çekilmiş, kırmızı boya sıçramış metal dişli” talimatı modeli ustalıkla yönlendiriyor. İyi yazılmış prompt’lar, kısıtlı donanımla bile ortalamanın çok üzerinde gerçekçilik sunuyor; kısacası prompt mühendisliği, yapay zekanın yeni retoriği. Endüstriyel sahada bu yetenek, hem veri toplama maliyetini hem de gizlilik riskini dramatik biçimde azaltıyor. Sentetik görüntüler, hasta mahremiyetine dokunmadan röntgen veri havuzlarını büyütebiliyor; finans kurumları, hassas müşteri bilgilerini ifşa etmeden dolandırıcılık modellerini eğitebiliyor.

Bu yaratıcı dönüşümü kod yazmadan erişilebilir hâle getiren yeni çalışmamız SynthVision Suite, sahanın kurallarını daha da değiştirecek. İçerisinde sentetik görüntü üretimine dair birbirinden farklı 4 araç barındırıyor. Bunlardan biri olan CamFITool, referans görüntülere, endüstride nadir görülen arızaları kolayca enjekte edip hatalı görseller üretebilmenizi sağlıyor. Bu verilerle istediğiniz model eğitimlerini gerçekleştirebilirsiniz. CamGenTool, farklı Diffusion modelleri ile fotogerçekçi kareler üretiyor, veri kıtlığı yaşanan durumlarda kullanıcılara istedikleri miktarda sentetik görüntü sağlıyor. CamTrainTool, LoRA temelli ince ayarla alan-özel modelleri dakikalar içinde üretiyor ve daha kaliteli sentetik görüntüler elde edilmesini sağlıyor.

CamQTool ise sentetik resimlerin kalitesi düşük ve gerçek dışı olanlarını eliyor, ayrıca hatalı/hatasız görüntü ayıklamada kullanılabiliyor. Her adım sürükle-bırak, sıfır satır kod. Böylece veri bilimciler ve bu alanda çalışan mühendisler, “boz-üret-eğit-test” döngüsünü dakikalar içinde tekrarlayıp güvenilir, etik ve regülasyon uyumlu veri setleri elde ediyor. Sonuç: üretim hatlarında hurda oranı düşüyor, otonom araçlarda güvenlik katsayısı yükseliyor, AI projelerinin tıkanma noktası olan “veri kıtlığı” tarihe karışıyor. Kısacası Generative AI, veriyi petrol olmaktan çıkarıp yüksek oktanlı sentetik yakıta dönüştürüyor; SynthVision Suite ise bu yakıtın rafinerisini bilgisayarlarımıza taşıyacak.