Perfilado automatico
Detecta tipos de variable, normalidad y dependencias a partir de un CSV de referencia.
Plataforma SaaS de datos sinteticos
Crea datos sinteticos seguros, validalos y compartelos sin exponer informacion sensible
SynthGAN convierte modelos estadisticos en productos de datos interoperables para entrenar IA, simular escenarios y participar en espacios de datos con privacidad, trazabilidad y gobernanza.
- Privacidad desde el diseno
- Validacion estadistica integrada
- Metadatos y exports interoperables
Del dato real al producto sintetico
Modelo latente multinormal
Simula correlaciones, parciales o betas y transforma a variables continuas, binarias, ordinales y categoricas.
Validacion y privacidad
Compara distribuciones reales vs sinteticas, mide rarezas y expone metricas de no especificidad.
Exportacion trazable
Genera CSV, Parquet y metadata JSON listos para catalogos, APIs y espacios de datos.
Capacidades del motor
Tipos de variable soportados
Parametrizaciones de dependencia
Reproducible con semilla fija
Pipeline de extremo a extremo
Casos de uso
Segmentacion por vertical segun el plan de comunicacion del proyecto.
Salud y longevidad
Cohortes sinteticas para investigacion sin exponer datos clinicos reales.
Administracion publica
Simulacion de politicas y planificacion con datos agregados seguros.
Espacios de datos
Productos interoperables con metadatos para catalogos y hubs.
Equipos de IA
Entrenamiento, QA y validacion con datasets no sensibles.
Respaldo institucional
SynthGAN cuenta con el apoyo de instituciones publicas europeas y espanolas.
SynthGAN es un proyecto financiado por el Ministerio de Transformacion Digital y Funcion Publica a traves del proyecto TSI-100130-2024-0151 con cargo a los fondos europeos del Plan de Recuperacion, Transformacion y Resiliencia y «Financiado por la Union Europea – NextGenerationEU»