Appenは自動運転車メーカー向けの高品質トレーニングデータを提供する

Appen Limited (ASX:APX) は、大規模なAIシステムを構築する組織向けの高品質トレーニングデータを提供する先駆的な企業であり、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られるようにするための強化された機能を発表しました。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、世界の10大自動車会社とTier 1サプライヤーの7社と協力しており、高度な複雑なマルチモーダルAIプロジェクトでは99％以上の精度を達成できます。

「車両がシミュレートされた条件や良い天候条件でだけ良く動作することは十分ではありません」と、AppenのCTOであるWilson Pangは述べました。「車両は、現実世界での展開で遭遇するすべての想定される道路シナリオのすべての天候条件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モデルを開発するチームが、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、私たちに最も複雑なトレーニングデータの注釈付けシナリオを任せています。私たちの業界を先導する注釈付けプラットフォームとサービスにより、私たちがマルチモーダル自律走行車アルゴリズムを動かすために必要な高品質を提供できるからです。」

道路、天候、安全条件に適切に反応するには、自動運転車は、多数のセンサーから得られる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り課題をもたらすだけでなく、データの注釈付けプロセスにも巨大な品質保証の課題をもたらします。モデルをトレーニングする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、モデルに利益をもたらすためにデータセットのどの部分を改善する必要があるかを判断するために、多大な時間とリソースを費やす必要があるからです。

自動車業界での15年以上の経験をもとに、Appenのデータ注釈付けチームは、自動運転車メーカーと協力して、既存の注釈付け済みデータを監査し、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、マルチモーダル自律走行車のMLアルゴリズムを可能にするために、異なる次元の2つの異なる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難しいですが、自動運転車モデル開発には重要です。

Appenの最新のテクノロジー・プラットフォームは、99％以上の精度で3Dポイントクラウドの注釈付けとオブジェクト・トラッキングを提供し、顧客は、2Dイメージを3Dポイントクラウドの注釈付けとともにバインドしたデータセットを注釈付けできます。さらに、50フレーム以上にわたる一貫したオブジェクトIDの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段階ですが、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した。注釈付けツール、3D LiDAR、高品質の管理機能、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、プロセスを私たちのプロジェクトの要件に基づいて最適化し、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可能にしました。パイロットを本格的な運用に移行することを期待しています」と、Ecarxのシニア・プロジェクト・リーダーは述べました。Ecarxは、複数の車両モデル向けのインテリジェントで接続されたプラットフォームを構築する自動車技術会社です。

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新のモデルを組み合わせて、MLプロジェクト向けの最高品質のトレーニングデータを作成します。Appenは、顧客がパイロットから本格的な運用まで、倫理的な実践とデータの多様性に基づいて、責任あるAIを保証することを支援することに尽力しています。すべての主要なユースケースにわたってです。Appenは、世界中の100万人以上の人々から得た知能と最新のモデルを組み合わせて、AIプロジェクト向けの最高品質のトレーニングデータを作成するプラットフォームを提供しています。また、顧客がAIを責任を持って使用できるように、倫理的な実践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でAIの責任ある使用を支援しています。