Acceda a infinitos conjuntos de datos sintéticos a través de la API Data Lab de Parallel Domain

La innovadora startup con sede en San Francisco, Parallel Domain, presenta su potente API Data Lab para permitir a los clientes desarrollar conjuntos de datos sintéticos dinámicos utilizando IA generativa. La API ofrece a los ingenieros de aprendizaje automático la posibilidad de crear y manipular mundos virtuales para simular escenarios de cualquier complejidad.

Con unos sencillos pasos, los ingenieros pueden crear instantáneamente un código Python funcional a través de Github para producir conjuntos de datos. Data Lab no sólo permite generar objetos que antes no estaban disponibles en la biblioteca de activos de Parallel Domain, sino que también aprovecha la simulación 3D para permitir a los ingenieros aplicar capas de aleatoriedad al mundo real. Esta capacidad avanzada permite a los usuarios entrenar modelos para manejar escenarios complejos, como coches autónomos que circulan por carriles de autopistas con obstáculos o robotaxis que identifican objetos inusuales.

El objetivo de Data Lab es proporcionar a las empresas de los campos de la autonomía, los drones y la robótica un mayor control sobre la creación de conjuntos de datos, junto con una mayor eficiencia. Esta mayor flexibilidad permite un entrenamiento más rápido y profundo de los modelos, reduciendo en última instancia el tiempo de iteración. Los usuarios pueden ahora obtener nuevos conjuntos de datos rápidamente, disminuyendo los costes asociados.

Los principales fabricantes de sistemas de conducción autónoma y sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) forman parte de la base de clientes de Parallel Domain. Tradicionalmente, la formación de conjuntos de datos basados en los parámetros específicos de los clientes podía llevar varias semanas o incluso meses. Sin embargo, con la introducción de la API Data Lab, los clientes tienen ahora la posibilidad de crear conjuntos de datos casi en tiempo real.

Al agilizar los sistemas de conducción autónoma, Data Lab puede ofrecer un potencial de escalabilidad sin precedentes. Durante las pruebas, los modelos de conducción autónoma lograron un mejor rendimiento de entrenamiento cuando utilizaron conjuntos de datos sintéticos en lugar de conjuntos de datos del mundo real. Aunque Parallel Domain no emplea API de IA abiertas como ChatGPT, la empresa desarrolla su tecnología basándose en modelos de código abierto a gran escala. También se crean pilas tecnológicas personalizadas para etiquetar objetos, obteniendo beneficios de elementos como Stable Diffusion.

Parallel Domain presentó su motor de generación de datos sintéticos, Reactor, en mayo, inicialmente para uso interno y pruebas beta con clientes selectos. Ahora, con la API Data Lab que ofrece a los clientes acceso a Reactor, se espera que el modelo de negocio de la startup cambie hacia un enfoque más fácil de usar. La integración de Data Lab puede facilitar la transición de Parallel Domain a un modelo de software como servicio (SaaS), permitiendo suscripciones y pagos basados en el uso.

Se prevé que la API ayude a Parallel Domain a penetrar en diversos sectores que utilizan la visión por ordenador, como el comercio minorista, la agricultura o la fabricación. La empresa aspira a convertirse en la plataforma preferida en diversos ámbitos que necesitan soluciones asistidas por sensores y potenciadas por IA para ver el mundo.

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