通过平行域的数据实验室API访问无限的合成数据集

位于旧金山的创新创业公司Parallel Domain正在推出其强大的数据实验室API，允许客户利用生成式人工智能开发动态合成数据集。该API为机器学习工程师提供了创建和操纵虚拟世界的能力，以模拟任何复杂的场景。

只需几个简单的步骤，工程师就可以通过Github立即创建一个功能性的Python代码来产生数据阵列。数据实验室不仅能够生成以前在Parallel Domain的资产库中无法获得的对象，而且还利用三维模拟让工程师将现实世界与随机性分层。这种先进的能力使用户能够训练模型来处理复杂的场景，如自动驾驶汽车在有障碍物的高速公路车道上行驶或机器人轴识别异常物体。

数据实验室旨在为自动驾驶、无人机和机器人领域的公司提供对数据集创建的更大控制，同时提高效率。这种增强的灵活性允许更快、更深入的模型训练，最终减少迭代时间。用户现在可以迅速获得新的数据集，降低相关成本。

主要的自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）制造商构成了Parallel Domain的客户群。传统上，根据客户的具体参数形成数据集可能需要几周甚至几个月。然而，随着数据实验室API的推出，客户现在有能力在接近实时的情况下创建数据集。

通过加速自动驾驶系统，Data Lab可以提供前所未有的可扩展性潜力。在测试过程中，相对于真实世界的数据集，利用合成数据集时，AV模型取得了更好的训练性能。虽然Parallel Domain没有像ChatGPT那样采用开放的人工智能API，但该公司在大规模开源基础模型的基础上开发其技术。还创建了自定义技术栈来标记对象，从稳定扩散等元素中获取好处。

Parallel Domain在5月发布了它的合成数据生成引擎Reactor，最初供内部使用，并与特定客户进行测试。现在，随着数据实验室的API为客户提供对Reactor的访问，这家初创公司的商业模式有望转变为对用户更加友好的方式。整合Data Lab ，可以促进Parallel Domain过渡到软件即服务（SaaS）模式，实现订阅和按使用量付费。

预计该API将帮助Parallel Domain渗透到利用计算机视觉的各个行业，如零售、农业或制造业。该公司的目标是成为不同领域的首选平台，这些领域需要以人工智能为动力的传感器辅助解决方案来观察世界。

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