Parallel Domain의 Data Lab API를 통해 무한한 합성 데이터 세트에 액세스

샌프란시스코에 기반을 둔 혁신적인 신생 기업인 Parallel Domain은 강력한 Data Lab API를 도입하여 고객이 생성 AI를 활용하여 동적 합성 데이터 세트를 개발할 수 있도록 합니다. API는 기계 학습 엔지니어에게 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 가상 세계를 만들고 조작할 수 있는 기능을 제공합니다.

몇 가지 쉬운 단계만으로 엔지니어는 Github를 통해 기능적인 Python 코드를 즉시 생성하여 데이터 배열을 생성할 수 있습니다. Data Lab은 이전에 Parallel Domain의 자산 라이브러리에서 사용할 수 없었던 객체 생성을 가능하게 할 뿐만 아니라 3D 시뮬레이션을 활용하여 엔지니어가 무작위로 실제 세계를 계층화할 수 있도록 합니다. 이 고급 기능을 통해 사용자는 장애물이 있는 고속도로 차선을 탐색하는 자율 주행 자동차 또는 특이한 물체를 식별하는 로봇 택시와 같은 복잡한 시나리오를 처리하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.

Data Lab은 자율성, 드론 및 로봇 공학 분야의 회사에 향상된 효율성과 함께 데이터 세트 생성에 대한 더 큰 제어 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이렇게 향상된 유연성을 통해 더 빠르고 심층적인 모델 학습이 가능하여 궁극적으로 반복 시간이 단축됩니다. 이제 사용자는 새로운 데이터 세트를 신속하게 확보하여 관련 비용을 줄일 수 있습니다.

주요 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 제조업체가 Parallel Domain의 고객 기반을 구성합니다. 전통적으로 클라이언트의 특정 매개 변수를 기반으로 데이터 세트를 구성하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 그러나 Data Lab API의 도입으로 고객은 이제 거의 실시간으로 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

Data Lab은 자율 주행 시스템을 가속화함으로써 전례 없는 확장 가능성을 제공할 수 있습니다. 테스트 중에 AV 모델은 실제 데이터 세트와 달리 합성 데이터 세트를 사용할 때 더 나은 교육 성능을 달성했습니다. Parallel Domain은 ChatGPT와 같은 개방형 AI API를 사용하지 않지만 대규모 오픈 소스 기반 모델을 기반으로 기술을 개발합니다. 사용자 지정 기술 스택은 물체에 레이블을 지정하기 위해 생성되어 Stable Diffusion과 같은 요소의 이점을 얻습니다.

Parallel Domain은 5월에 합성 데이터 생성 엔진인 Reactor를 공개했습니다. 처음에는 내부용으로 사용하고 일부 고객을 대상으로 베타 테스트를 수행했습니다. 이제 고객에게 Reactor에 대한 액세스를 제공하는 Data Lab API를 통해 스타트업의 비즈니스 모델이 보다 사용자 친화적인 접근 방식으로 변경될 것으로 예상됩니다. Data Lab 통합하면 Parallel Domain이 SaaS(Software-as-a-Service) 모델로 전환되어 구독 및 사용량 기반 결제가 가능해집니다.

API는 Parallel Domain이 소매, 농업 또는 제조와 같이 컴퓨터 비전을 활용하는 다양한 산업에 침투하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 이 회사는 세상을 보기 위해 AI 기반 센서 지원 솔루션이 필요한 다양한 도메인에서 선호되는 플랫폼이 되는 것을 목표로 합니다.

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