Aceder a conjuntos de dados sintéticos infinitos através da API do laboratório de dados do Parallel Domain

A inovadora empresa Parallel Domain, sediada em São Francisco, está a apresentar a sua poderosa API Data Lab para permitir que os clientes desenvolvam conjuntos de dados sintéticos dinâmicos utilizando IA generativa. A API oferece aos engenheiros de aprendizagem automática a capacidade de criar e manipular mundos virtuais para simular cenários de qualquer complexidade.

Com apenas alguns passos simples, os engenheiros podem criar instantaneamente um código Python funcional através do Github para produzir conjuntos de dados. O Data Lab não só permite a geração de objectos anteriormente indisponíveis na biblioteca de activos do Parallel Domain, como também tira partido da simulação 3D para permitir que os engenheiros combinem o mundo real com a aleatoriedade. Esta capacidade avançada permite aos utilizadores treinar modelos para lidar com cenários complexos, tais como carros autónomos que navegam em faixas de rodagem com obstáculos ou robôs-eixo que identificam objectos invulgares.

O Data Lab visa proporcionar às empresas nos domínios da autonomia, drones e robótica um maior controlo sobre a criação de conjuntos de dados, juntamente com uma maior eficiência. Esta flexibilidade melhorada permite uma formação de modelos mais rápida e profunda, reduzindo, em última análise, o tempo de iteração. Os utilizadores podem agora obter novos conjuntos de dados rapidamente, diminuindo os custos associados.

Os principais fabricantes de condução autónoma e de sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) constituem a base de clientes da Parallel Domain. Tradicionalmente, a formação de conjuntos de dados com base nos parâmetros específicos dos clientes podia demorar várias semanas ou mesmo meses. No entanto, com a introdução da API do Data Lab, os clientes têm agora a possibilidade de criar conjuntos de dados quase em tempo real.

Ao acelerar os sistemas de condução autónoma, o Data Lab pode oferecer um potencial de escalabilidade sem precedentes. Durante os testes, os modelos AV obtiveram um melhor desempenho de treino quando utilizaram conjuntos de dados sintéticos em vez de conjuntos de dados do mundo real. Embora a Parallel Domain não utilize APIs de IA abertas como a ChatGPT, a empresa desenvolve a sua tecnologia com base em modelos de fundação de código aberto em grande escala. Pilhas de tecnologia personalizadas também são criadas para rotular objetos, obtendo benefícios de elementos como Stable Diffusion.

A Parallel Domain revelou o seu motor de geração de dados sintéticos, Reator, em maio, inicialmente para uso interno e testes beta com clientes seleccionados. Agora, com a API do Data Lab a oferecer aos clientes acesso ao Reator, espera-se que o modelo de negócio da empresa mude para uma abordagem mais fácil de utilizar. A integração do Data Lab pode facilitar a transição da Parallel Domain para um modelo de software como serviço (SaaS), permitindo subscrições e pagamentos baseados na utilização.

Prevê-se que a API ajude a Parallel Domain a penetrar em vários sectores que utilizam a visão por computador, como o retalho, a agricultura ou a indústria transformadora. A empresa pretende tornar-se a plataforma preferida em diversos domínios que necessitam de soluções assistidas por sensores alimentados por IA para ver o mundo.

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