Appen livre des données de formation de haute qualité pour les fabricants de véhicules autonomes

Appen Limited (ASX:APX), le principal fournisseur de données de formation de haute qualité pour les organisations qui construisent des systèmes d’IA efficaces à grande échelle, a annoncé aujourd’hui des capacités améliorées pour garantir que les fabricants de véhicules autonomes aient accès à des données de formation de haute qualité et puissent tirer le maximum de valeur de leur investissement dans les données de formation. Des données de formation de haute qualité sont essentielles pour garantir que les véhicules autonomes fonctionnent de manière sûre et conforme aux attentes, et Appen, qui travaille avec 7 des 10 plus grandes entreprises automobiles mondiales et les fournisseurs de niveau 1, peut livrer une précision de 99+% pour des projets d’IA multimodaux complexes.

« Il ne suffit pas que les véhicules fonctionnent bien dans des conditions simulées ou météorologiques favorables dans un type de topographie », a déclaré Wilson Pang, directeur technique d’Appen. « Ils doivent fonctionner de manière impeccable dans toutes les conditions météorologiques et dans tous les scénarios routiers imaginables qu’ils rencontreront dans les déploiements mondiaux. Cela signifie que les équipes qui travaillent sur le modèle d’apprentissage automatique (ML) pour l’IA du véhicule doivent se concentrer sur l’obtention de données de formation avec la plus grande précision possible avant de pouvoir déployer sur la route. Nos clients nous font confiance pour leurs scénarios d’annotation de données de formation les plus complexes, car notre plateforme d’annotation et nos services leaders dans l’industrie nous permettent de livrer la haute qualité nécessaire pour alimenter les algorithmes de voitures autonomes multimodaux. »

Pour comprendre et répondre correctement aux conditions routières, météorologiques et de sécurité, les véhicules autonomes nécessitent des ensembles de données complexes et multidimensionnels provenant de nombreux capteurs de types différents. Cela ne pose pas seulement un défi en raison de la spécialisation des fournisseurs, mais crée également un énorme défi d’assurance qualité pour le processus d’annotation des données, car lorsque les équipes qui forment les modèles reçoivent des données de formation de mauvaise qualité, elles doivent gaspiller beaucoup de temps et de ressources pour effectuer des audits internes pour déterminer quelles parties des ensembles de données doivent être améliorées pour apporter un bénéfice net à leurs modèles d’apprentissage automatique.

Avec plus de 15 ans d’expérience dans l’industrie automobile, les équipes d’annotation de données d’Appen travaillent régulièrement avec les fabricants de véhicules autonomes pour auditer leurs données annotées existantes et les aider à se rapprocher de 100 % de qualité, afin qu’ils puissent tirer le maximum de valeur de leurs données de formation. Par exemple, pour activer leurs algorithmes d’apprentissage automatique pour les véhicules autonomes multimodaux, certains fabricants ont besoin de lier deux ensembles de données distincts de dimensions différentes. Cela est extrêmement difficile à faire manuellement, mais critique pour le développement du modèle de véhicule autonome.

Avec la plateforme technologique de pointe d’Appen qui livre une annotation de nuage de points 3D avec un suivi d’objets à 99+% au niveau cuboïde, les clients peuvent maintenant annoter un ensemble de données avec des images 2D liées à un ensemble avec des annotations de nuage de points 3D pour la cartographie à plusieurs dimensions tout en alignant une exigence d’ID d’objet cohérente sur 50+ cadres.

« Notre projet est encore en phase de pilote, et nous devions accélérer le cycle pour atteindre la production, ce qui nécessite des données de formation qui répondent rapidement à nos exigences algorithmiques. L’outil d’annotation, y compris le LiDAR 3D, les fonctionnalités de contrôle de qualité et les flux de travail, est déjà intégré à la plateforme Appen. Cela nous aide à garantir que le processus est optimisé en fonction des exigences de notre projet, permettant une collaboration fluide entre notre équipe et l’équipe d’Appen. Nous nous réjouissons de passer ce pilote interne à la production », a déclaré un responsable de projet senior chez Ecarx, une société de technologie automobile qui construit une plateforme intelligente et connectée pour plusieurs modèles de véhicules.

La plateforme de données de formation d’Appen combine l’intelligence humaine de plus d’un million de personnes dans le monde avec des modèles de pointe pour créer les données de formation de la plus haute qualité pour les projets d’apprentissage automatique. Appen s’engage également à aider ses clients à garantir une IA responsable – de la phase de pilote à la production – sur la base de pratiques éthiques et de diversité de données, dans tous les cas d’utilisation majeurs.