Appenは自動運転車メーカーに高品質のトレーニングデータを提供する

Appen Limited (ASX:APX)、スケールで効果的なAIシステムを構築する組織に高品質のトレーニングデータを提供する先駆的な企業は、本日、自動運転車メーカーが高品質のトレーニングデータにアクセスし、トレーニングデータ投資から最大の価値を得ることができるように、機能を強化したことを発表しました。高品質のトレーニングデータは、自動運転車が安全に予想どおりに動作することを保証するために不可欠であり、Appenは、世界最大の自動車メーカー7社とTier 1サプライヤーと協力しており、99％以上の精度で高度な複雑なマルチモーダルAIプロジェクトを実現できます。

「車両がシミュレートされた条件や好天気で動作するだけでは不十分です」と、AppenのCTOであるWilson Pangは述べています。「車両はすべての天候条件で、想定されるすべての道路シナリオで完璧に動作する必要があります。これは、車両のAIのマシンラーニング（ML）モデルを担当するチームが、車両を道路に投入する前に、可能な限り高い精度のトレーニングデータを取得することに集中する必要があることを意味します。私たちの顧客は、私たちの業界を先導するアノテーションプラットフォームとサービスにより、高品質のトレーニングデータを提供できるため、私たちの最も複雑なトレーニングデータアノテーションシナリオを私たちに頼んでいます。」

自動運転車は、道路、天候、安全条件を適切に理解し、対応するために、複数のセンサーからの複雑で多次元のデータセットを必要とします。これは、ベンダーの専門化によって課題を生じるだけでなく、データアノテーションプロセスにも巨大な品質保証の課題を生じさせます。モデルトレーニングチームが低品質のトレーニングデータを受け取った場合、チームは多大な時間とリソースを浪費して、モデルの改善に必要なデータセットのどの部分を特定するために、社内監査を実施する必要があります。

15年以上の自動車業界の経験を持つAppenのデータアノテーションチームは、定期的に自動運転車メーカーと協力して、既存のアノテーションデータを監査し、100％の品質に近づける支援をしています。たとえば、一部のメーカーは、マルチモーダル自動運転車のMLアルゴリズムを有効にするために、異なる次元の2つのデータセットをバインドする必要があります。これは手動で行うことは非常に困難ですが、自動運転車モデルの開発には重要です。

Appenの最先端テクノロジープラットフォームは、99％以上の精度で3Dポイントクラウドアノテーションとオブジェクトトラッキングを提供し、顧客は2D画像と3Dポイントクラウドアノテーションをバインドして、マルチディメンショナルマッピングを行い、50フレーム以上にわたる一貫したオブジェクトID要件を満たすことができます。

「私たちのプロジェクトはまだパイロットフェーズですが、生産に達するためにサイクルを速める必要があり、アルゴリズムの要件を満たすトレーニングデータが必要です。アノテーションツール、3D LiDAR、高品質コントロール機能、ワークフローは、すでにAppenプラットフォームに組み込まれています。これにより、プロセスを最適化し、私たちのチームとAppenチームの間でスムーズなコラボレーションを実現することができます。内部パイロットを本格的な生産に移行することを期待しています」と、自動車技術会社Ecarxのシニアプロジェクトリーダーは述べています。

Appenのトレーニングデータプラットフォームは、世界中の100万人以上の人間の知能と最先端のモデルを組み合わせて、MLプロジェクト用の最高品質のトレーニングデータを作成します。Appenは、顧客が責任あるAIを保証することを支援することに尽力しており、パイロットから生産まで、倫理的な慣行とデータの多様性に基づいて、すべての主要なユースケースをカバーしています。