A IA (Inteligência Artificial) é uma nomenclatura que serve como um corolário amplo no que tangem aplicações computacionais que ensejam "portar-se" sob certo aspecto de forma "inteligente" e realizar tarefas que a priori apenas o cérebro humano daria conta. Dentre às várias áreas para aplicação da IA, ambas tem um ponto em comum que faz a junção e de certa forma é possível dizer que se configura no seu gargalo de desenvolvimento, exponenciação e até confiabilidade das suas respostas. São os dados para treinamento. Dados estes que ensejam promover o "aprendizado" de todo e qualquer algoritmo de IA. Um dado é uma informação bruta que ainda não passou pelo processamento, ou seja, o escrutínio abstrativo e racional humano, ou mecanizado. No aspecto de que a informação dá sentido ao dado bruto e "largado".

Contudo há de se enfatizar que a IA enfrenta certa escassez de dados originais disponíveis para treinamento de sistemas "inteligentes". Haja vista que um sistema baseado em IA somente poderá ser testado plenamente com dados "reais", ao ponto que os dados "fictícios"  ou mesmo "viciados", são de longe uma boa alternativa para testar profundamente um sistema de IA, eles servem muito bem para fins pedagógicos e de aprendizado, ou mesmo lúdicos como passatempos.

Em que pese o aumento global do volume de dados e o desenvolvimento frenético dispositivos para colher e armazenar dados, o que permite uma maior gama de possibilidades reais de treinar as aplicações de IA. Entretanto os modelos computacionais baseados em IA consomem dados e consequentemente informação mais rapidamente do que dados inéditos são produzidos. E isto é seguramente um fator delimitante na capacidade na obtenção de novas percepções, padrões e soluções. É uma questão limiar e se dá soberanamente em áreas que têm complexidade na natureza das aplicações como: farmacêutica, financeira, metereológica e química, apenas para citarmos algumas. São áreas em que necessitam imperiosamente de aplicações que façam simulações precisas e o mais próximo da fidedignidade, com combinações múltiplas que ensejam resultar em novos dados híbridos e explicações causais audíveis de resultados experimentais. Já que às variações são vastas, porém exploradas restritivamente por meio de experimentação física cara e lenta.

É importante neste aspecto pautar que surge como uma alternativa interessante a geração dos dados sintéticos. É uma alternativa na qual os dados são obtidos por meio da automação das experiências físicas com robótica avançada e simulação computacional digital. Foca-se na criação de modelos quantitativos. Então estes modelos são treinados em princípios fundamentais da física, biologia e química, intuindo oferecer simulações precisas que geram dados novos e significativos, além de explicações casuísticas.

É possível mensurar o impacto da geração sintética de dados, porém claro, depende de todo um ecossistema de inovação. Tendo acesso facilitado a conjuntos de dados essenciais, preservando a propriedade intelectual e com vistas a assegurar a privacidade e segurança. Neste contexto a geração de dados significativos é uma vantagem estratégica vital. E quem adotar ciclos rápidos de trabalho baseados em simulações ao invés do método tradicional de teste físico caracterizado pela lentidão, inadvertidamente estarão em posição de liderança e vanguarda tecnológica. É possível nesta temática inferir que a implementação de uma arquitetura fixada na geração de dados poderá desbloquear o potencial da IA e sob certo termo impulsionar o progresso técnico-científico.