Appen доставува висококвалитетни податоци за обука за производители на автономни возила

Appen Limited (ASX: APX), водечки снабдувач на висококвалитетни податоци за обука за организации кои градат ефективни системи за вештачка интелигенција, денес објави подобрени способности за да се осигура дека производителите на автономни возила имаат пристап до висококвалитетни податоци за обука и можат да добијат најголема вредност од нивните инвестиција на податоци за обука. Висококвалитетните податоци за обука се од суштинско значење за да се осигури дека автономните возила работат безбедно и како што се очекува, а Appen, која работи со 7 од 10-те најголеми светски автомобилски компании и добавувачи од ниво 1, може да испорача 99+% точност за високо сложени мултимодални проекти за вештачка интелигенција.

„Не е доволно возилата да работат добро при симулирани или добри временски услови во еден тип на топографија“, рече Вилсон Панг, CTO на Апен. „Тие мора да работат беспрекорно во сите временски услови во секое замисливо патно сценарио со кое ќе се сретнат при распоредувања во реалниот свет. Ова значи дека тимовите кои работат на моделот за машинско учење (ML) за вештачката интелигенција на возилото мора да се фокусираат на добивање податоци за обуката со најголема можна точност пред да можат да се распоредат на пат. Нашите клиенти ни веруваат во нивните најсложени сценарија за прибелешки за податоци за обука
затоа што нашата водечка во индустријата платформа за прибелешки и услуги ни овозможуваат да го испорачаме високиот квалитет неопходен за напојување на мултимодални алгоритми за самоуправувачки автомобили“.

За да се разберат и правилно да одговорат на условите на патот, временските услови и безбедноста, на автономните возила им се потребни сложени, повеќедимензионални збирки на податоци од бројни и повеќе видови сензори. Ова не само што претставува предизвик поради специјализацијата на продавачот, туку исто така создава огромен предизвик за обезбедување квалитет за процесот на прибележување на податоците, бидејќи кога тимовите што ги обучуваат моделите добиваат податоци за обука со слаб квалитет, тие мора да губат значително време и ресурси за вршење ревизии во куќата. да се утврди кои делови од збирките на податоци треба да се подобрат за да се обезбеди нето корист за нивните модели за машинско учење.

Со повеќе од 15 години искуство во автомобилската индустрија, тимовите за прибелешки на податоци на Appen редовно соработуваат со производители на автономни возила за да ги ревидираат нивните постоечки забележани податоци и да им помогнат да се доближат до 100% квалитет, за да можат да добијат најголема вредност од нивните податоци за обука. На пример, за да ги овозможат нивните мултимодални автономни ML алгоритми за возила, некои производители треба да поврзат две различни групи на податоци со различни димензии. Ова е исклучително тешко да се направи рачно, но е критично за развој на модели на автономни возила.

Со најсовремената технолошка платформа на Appen која обезбедува 3D-точка облак прибелешка со следење на објекти за 99+% на кубоидно ниво, клиентите сега можат да дадат прибелешка на база на податоци со 2D слики врзани за една со 3D точки облак прибелешки за мапирање низ повеќе димензии додека усогласуваат конзистентна Барање за ID на објект во над 50 рамки.

„Нашиот проект е сè уште во пилот фаза и требаше да го забрзаме циклусот за да дојдеме до производство, што бара податоци за обука кои брзо ги исполнуваат нашите барања за алгоритам. Алатката за прибелешки, вклучувајќи 3D LiDAR, функции за контрола со висок квалитет и работни текови, веќе е вградена во платформата Appen. Ова ни помага да се осигураме дека процесот е оптимизиран врз основа на нашите проектни барања, овозможувајќи непречена соработка помеѓу нашиот тим и тимот на Appen. Со нетрпение очекуваме да го префрлиме овој внатрешен пилот во производство“, рече висок водач на проектот во Ecarx, компанија за автомобилска технологија која гради интелигентна, поврзана платформа за повеќе модели на возила.

Платформата за податоци за обука Appen комбинира човечка интелигенција од над 1 милион луѓе ширум светот со врвни модели за да создаде најквалитетни податоци за обука за ML проекти. Апен е исто така посветен да им помогне на своите клиенти да обезбедат одговорна вештачка интелигенција - од пилот до производство - врз основа на етички практики и разновидност на податоци, во сите главни случаи на употреба.