API Parallel Domain позволяет заказчикам использовать генеративный ИИ для создания синтетических наборов данных

Этот инструмент, основанный на генеративном искусственном интеллекте, позволяет инженерам машинного обучения создавать динамические виртуальные миры, моделируя различные сценарии.

Data Lab работает через API и позволяет инженерам создавать объекты и ситуации, которые ранее не были доступны в библиотеке активов Parallel Domain. С помощью 3D-моделирования API предоставляет основу, на которую инженеры могут накладывать реальный мир с его случайностями и особенностями. Например, с помощью Data Lab можно обучить модель вождению по шоссе с перевернутым такси или распознаванию человека, одетого в костюм надувного динозавра.

Основная цель Data Lab состоит в том, чтобы предоставить автономным компаниям, занимающимся разработкой дронов и робототехники, больше контроля и улучшить эффективность создания больших наборов данных. Это помогает им обучать свои модели быстрее и более глубоко.

Предыдущим подходом Parallel Domain было создание наборов данных на основе конкретных параметров заказчика, что могло занимать много времени. С помощью self-serve API Data Lab заказчики могут формировать новые наборы данных практически в режиме реального времени.

Parallel Domain сотрудничает с такими клиентами, как крупные производители OEM-систем ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) и компании, работающие в области автономного вождения. API Data Lab позволяет компаниям более эффективно создавать данные и ускорять разработку автономных систем.

Parallel Domain разрабатывает свою технологию на основе больших базовых моделей, доступных на протяжении нескольких лет, и создает компоненты поверх этих моделей. С помощью пользовательских стеков технологий они могут настраивать и контролировать создание изображений и контента.

Бизнес-модель Parallel Domain включает продажу участков данных клиентам, которые могут использовать эти кредиты в течение года. Однако с появлением API Data Lab Parallel Domain вероятно изменит свою бизнес-модель. Вместо покупки участков данных, клиенты смогут подписаться на доступ к платформе и платить в зависимости от использования, что переводит модель бизнеса Parallel Domain в сферу "программного обеспечения как услуги" (SaaS).

API Data Lab также предоставляет возможность масштабирования Parallel Domain в различных отраслях, где технологии компьютерного зрения повышают эффективность. Например, эта технология может быть полезна в сельском хозяйстве, розничной торговле или производстве.

Основатель Parallel Domain, Кевин Макнамара, выразил надежду на то, что его компания сможет создать платформу, которая будет полезна независимо от отрасли, в которой работает клиент. Он считает, что Parallel Domain может стать исходной точкой для обучения искусственного интеллекта видеть мир через различные типы датчиков.

Parallel Domain уже провело тестирование своих синтетических наборов данных на определенных моделях автономных транспортных средств и обнаружило, что модели, обученные на синтетических данных, показывают лучшие результаты по сравнению с моделями, обученными на реальных данных.