تقدم Appen بيانات تدريب عالية الجودة لصناعي المركبات ذاتية القيادة

Appen Limited (ASX:APX)، المزود الرائد لبيانات التدريب عالية الجودة للمنظمات التي تبني أنظمة ذكاء اصطناعي فعالة على نطاق واسع، أعلن اليوم عن تعزيز القدرات لضمان حصول مصنعي المركبات ذاتية القيادة على بيانات تدريب عالية الجودة ويمكنهم الحصول على القيمة القصوى من استثمارهم في بيانات التدريب. بيانات التدريب عالية الجودة ضرورية لضمان تشغيل المركبات ذاتية القيادة بأمان وبالطريقة المتوقعة، ويمكن Appen، التي تعمل مع 7 من أكبر 10 شركات صناعة السيارات العالمية وموردي المستوى الأول، تقديم دقة تزيد عن 99٪ لمشاريع الذكاء الاصطناعي متعددة التعريفات المعقدة.

“ليس من الكافِ أن تعمل المركبات بشكل جيد في ظروف محاكاة أو طقس جيد في نوع معين من التضاريس”، قال ويلسون بانغ، مدير تقني في Appen. “يجب أن تعمل بشكل مثالي في جميع الظروف الجوية وفي كل سيناريو مروري يمكن تخيله في عمليات النشر في العالم الحقيقي. هذا يعني أن الفرق التي تعمل على نموذج التعلم الآلي للمركبة يجب أن تركز على الحصول على بيانات تدريب بدقة أعلى ممكنة قبل أن تتمكن من النشر على الطريق. يثق عملاؤنا بنا بأسألهم الأكثر تعقيدًا لسيناريوهات تعليم البيانات لأن منصة التعليق على البيانات الرائدة في الصناعة وخدماتنا تمكننا من تقديم الجودة العالية اللازمة لتشغيل خوارزميات السيارات ذاتية القيادة متعددة التعريفات.”

للفهم والاستجابة بشكل صحيح للطرقات والطقس والظروف الأمنية، تتطلب المركبات ذاتية القيادة مجموعات بيانات معقدة متعددة الأبعاد من العديد من أنواع المستشعرات. هذا لا يشكل تحديًا فقط بسبب التخصصات المتخصصة للموردين، ولكن أيضًا يخلق تحديًا هائلاً لضمان جودة عملية تعليم البيانات لأن الفرق التي تدرب النماذج يجب أن ت浪ب وقتًا ومواردًا كبيرة في إجراء عمليات تدقيق داخلية لتحديد الأجزاء من مجموعات البيانات التي تحتاج إلى تحسين لتقديم فائدة صافية لنمذجتهم للتعلم الآلي.

مع أكثر من 15 عامًا من الخبرة في صناعة السيارات، تعمل فرق تعليم البيانات في Appen بانتظام مع مصنعي المركبات ذاتية القيادة لتدقيق بياناتهم المُعلّمة الحالية ومساعدتهم على الحصول على جودة تصل إلى 100٪، بحيث يمكنهم الحصول على القيمة القصوى من استثمارهم في بيانات التدريب. على سبيل المثال، لتمكين خوارزميات التعلم الآلي للمركبات ذاتية القيادة متعددة التعريفات، يحتاج بعض المصنّعين إلى ربط مجموعتي بيانات متميزتين بأبعاد مختلفة. هذا صعب للغاية القيام به يدوياً ولكنه حاسم لتطوير نموذج المركبة ذاتية القيادة.

بفضل منصة التكنولوجيا المتقدمة في Appen التي تقدم تعليمات سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد مع تتبع الكائنات بنسبة 99٪ على مستوى الكيوبويد، يمكن للعملاء الآن تعليم مجموعة بيانات مع صور ثنائية الأبعاد مرتبطة بمجموعة بيانات مع تعليمات سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد للتعيين عبر أبعاد متعددة مع توجيه متطلبات تعريف الكائن الثابت عبر 50 إطارًا أو أكثر.

“مشروعنا لا يزال في مرحلة الاختبار، وكنّا بحاجة إلى تسريع الدورة للوصول إلى الإنتاج، وهو ما يتطلب بيانات تدريب تلبّي بسرعة متطلبات خوارزميتنا. أداة التعليم، بما في ذلك 3D LiDAR وميزات التحكم الجيد في الجودة والعمليات، تم بناؤها بالفعل في منصة Appen. هذا يساعدنا على ضمان أن تكون العملية مُحسّنة بناءً على متطلبات مشروعنا، وتمكين تعاون سلس بين فريقنا وفريق Appen. نحن نتطلع إلى نقل هذا المشروع الداخلي إلى الإنتاج”، قال قائد مشروع كبير في Ecarx، شركة تكنولوجيا السيارات التي تبني منصة ذكية متصلة لمختلف موديلات المركبات.

تجمع منصة بيانات التدريب في Appen بين الذكاء البشري من أكثر من مليون شخص حول العالم مع نماذج متقدمة لإنشاء بيانات التدريب عالية الجودة لمشاريع التعلم الآلي. كما تعمل Appen على مساعدة عملائها في ضمان الذكاء الاصطناعي المسؤول – من الاختبار إلى الإنتاج – بناءً على الممارسات الأخلاقية وتنوع البيانات، عبر جميع الحالات الرئيسية.