Accédez à une infinité d'ensembles de données synthétiques grâce à l'API Data Lab de Parallel Domain

La startup innovante Parallel Domain, basée à San Francisco, présente sa puissante API Data Lab pour permettre aux clients de développer des ensembles de données synthétiques dynamiques à l'aide de l'IA générative. L'API offre aux ingénieurs en apprentissage automatique la possibilité de créer et de manipuler des mondes virtuels afin de simuler des scénarios de toute complexité.

En quelques étapes simples, les ingénieurs peuvent instantanément créer un code Python fonctionnel via Github pour produire des tableaux de données. Data Lab permet non seulement de générer des objets qui n'étaient pas disponibles dans la bibliothèque d'actifs de Parallel Domain, mais aussi de tirer parti de la simulation 3D pour permettre aux ingénieurs de superposer le monde réel à l'aléatoire. Cette capacité avancée permet aux utilisateurs de former des modèles pour gérer des scénarios complexes, tels que des voitures autonomes naviguant sur des voies d'autoroute parsemées d'obstacles ou des robotsaxis identifiant des objets inhabituels.

Data Lab vise à fournir aux entreprises des secteurs de l'autonomie, des drones et de la robotique un plus grand contrôle sur la création d'ensembles de données ainsi qu'une efficacité accrue. Cette flexibilité accrue permet un apprentissage plus rapide et plus approfondi des modèles, réduisant ainsi le temps d'itération. Les utilisateurs peuvent désormais obtenir rapidement de nouveaux ensembles de données, ce qui réduit les coûts associés.

Les principaux fabricants de systèmes de conduite autonome et de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) constituent la clientèle de Parallel Domain. Traditionnellement, la formation d'ensembles de données basés sur les paramètres spécifiques des clients pouvait prendre plusieurs semaines, voire plusieurs mois. Toutefois, avec l'introduction de l'API Data Lab, les clients ont désormais la possibilité de créer des ensembles de données en temps quasi réel.

En accélérant les systèmes de conduite autonome, Data Lab peut offrir un potentiel d'évolutivité sans précédent. Lors des tests, les modèles AV ont obtenu de meilleures performances d'apprentissage en utilisant des ensembles de données synthétiques plutôt que des ensembles de données réelles. Bien que Parallel Domain n'utilise pas d'API d'IA ouvertes comme ChatGPT, l'entreprise développe sa technologie sur la base de modèles de base ouverts à grande échelle. Des piles technologiques personnalisées sont également créées pour étiqueter les objets, en tirant parti d'éléments tels que la diffusion stable.

Parallel Domain a dévoilé son moteur de génération de données synthétiques, Reactor, en mai, initialement pour un usage interne et des tests bêta avec des clients sélectionnés. Maintenant que l'API de Data Lab offre aux clients l'accès à Reactor, le modèle commercial de la startup devrait évoluer vers une approche plus conviviale. L'intégration de Data Lab peut faciliter la transition de Parallel Domain vers un modèle de logiciel en tant que service (SaaS), permettant des abonnements et des paiements basés sur l'utilisation.

L'API devrait aider Parallel Domain à pénétrer divers secteurs qui utilisent la vision par ordinateur, tels que la vente au détail, l'agriculture ou la fabrication. L'entreprise vise à devenir la plateforme préférée dans divers domaines qui ont besoin de solutions assistées par des capteurs et alimentées par l'IA pour voir le monde.

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