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从理论上来说，合成数据为训练AI模型提供了一种经济高效且快捷的解决方案。它有效解决了AI训练使用真实数据时饱受诟病的隐私问题和道德问题，尤其是涉及个人健康数据等敏感信息时。更重要的是，与真实数据不同，合成数据在理论上可以无限供应。
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美国约翰斯·霍普金斯大学神经工程师尼蒂什·塔科尔在电子皮肤研究领域深耕数年。他认为，人造皮肤领域要想取得质的飞跃，必须在两大领域实现突破。一方面，在纳米材料和电子领域，需要制造出柔性有机晶体管，让它们成为皮肤内的触觉“接收器”，并在受损时能够自我修复。另一方面，在神经科学领域，相关材料能将感官信息转换为数字数据。
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