KI-Modelle und Plattformen

Synthesis AI veröffentlicht neue Produkte für humanzentrierte Computer-Vision-Modelle

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Synthesis AI, ein führendes Unternehmen im Bereich synthetischer Daten, hat die Veröffentlichung von zwei neuen Produkten für die Entwicklung von fortschrittlichen humanzentrierten Computer-Vision-Modellen angekündigt. Die beiden Produkte, Synthesis Humans und Synthesis Scenarios, werden von generativer KI und kinematografischer Computergrafiktechnologie angetrieben und ermöglichen die Simulation von komplexen Multi-Human-Daten.

Laut dem Unternehmen sind die neuen Produkte eine Erweiterung der bestehenden Daten-Generierungsplattform des Unternehmens. Sie wurden entwickelt, um die Erstellung und Implementierung von synthetischen Daten einfacher und zugänglicher zu machen.

Yashar Behzadi ist CEO und Gründer von Synthesis AI.

„Synthesis Humans und Synthesis Scenarios sind eine natürliche Evolution in unserer Roadmap für synthetische Daten“, sagte Behzadi. „Synthetische Daten, die von generativer KI angetrieben werden, werden nun als effizienteres Paradigma für den Bau von Computer-Vision-KI anerkannt. Unsere neuen Produkte werden die Entwicklung von komplexeren Multi-Human-KI-Modellen ermöglichen, die für aufkommende Anwendungen unerlässlich sind.“

Synthesis Humans und Synthesis Scenarios-Fähigkeiten

Mit Synthesis Humans können Entwickler für maschinelles Lernen komplexe Modelle im Produktionsmaßstab erstellen. Das Produkt bietet über 100.000 eindeutige Identifikatoren und bietet Praktikern die Möglichkeit, verschiedene Attribute wie Emotion, Körpertyp und Bewegung zu ändern. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es ihnen, problemlos beschriftete Daten zu erstellen, und die umfassende API kann von Teams verwendet werden, die bevorzugt programmatischen Zugriff und Kontrolle haben.

Das andere Hauptprodukt, Synthesis Scenarios, ist das erste seiner Art, das eine feine Kontrolle von komplexen, multi-humanen Simulationen in einer Vielzahl von Umgebungen für die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Verschiedene Unternehmen, die an erweiterter Realität (AR), virtueller Realität (VR), Autonomie und mehr beteiligt sind, verlassen sich auf die Plattform, um effiziente und robuste Modelle zu erstellen.

Unterstützung einer breiteren Palette von Anwendungen

Die neuen Produkte bedeuten, dass Synthesis AI nun die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen für eine breitere Palette von bestehenden und aufkommenden Anwendungen unterstützt, wie z. B. ID-Verifizierung, AR/VR, Metaverse, virtuelles Anprobieren, KI-gestütztes Fitnesstraining, Fahrer- und Passagier-Überwachung, Telekonferenz, Fußgänger-Erkennung, VFX, Sicherheit und mehr.

Zum Beispiel könnte ein Unternehmen, das an der ID-Verifizierung beteiligt ist, Synthesis Humans verwenden, um auf vielfältige Daten zuzugreifen, die datenschutzkonform sind, was hilft, die Datenschutz- und regulatorischen Einschränkungen bei der Erlangung von Gesichtsdaten zu mildern. Wenn es um AR, VR und das Metaverse geht, kann Synthesis Humans verwendet werden, um beschriftete 3D-Daten über eine breite Palette von Demografien zu erhalten, während Synthesis Scenarios die Entwicklung von Multi-Person-Verfolgungs- und Interaktionsmodellen unterstützt.

Dies sind nur einige der vielen möglichen Anwendungen der beiden Produkte.

Florian Leibert von 468 Capital sagte über das Unternehmen und seine Angebote:

„Synthesis AI setzt seine Innovationsarbeit im Bereich synthetischer Daten fort. Die Plattform des Unternehmens ist die erste, die generative KI mit Computer-Grafik-Pipelines kombiniert, um seinen Kunden photorealistische, vielfältige und perfekt beschriftete Trainingsdaten zu ermöglichen. Die neuen Produkte stellen einen bedeutenden Fortschritt dar, der es Computer-Vision-Teams ermöglicht, ML-Modelle kostengünstiger über mehr Anwendungen und Branchen hinweg zu erstellen.“

Die beiden neuen Produkte werden ab diesem Monat (November 2022) verfügbar sein.

Alex leitet den KI-gestützten Nachrichtenbetrieb von Unite.AI und kombiniert Journalismus, Forschung und Automatisierung, um eine zeitnahe und skalierbare Berichterstattung über Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Seine Arbeit trägt dazu bei, dass aufkommende KI-Entwicklungen effizient aufbereitet werden, während die redaktionellen Standards der Publikation eingehalten werden.