Appen Livrează Date de Antrenare de Înaltă Calitate pentru Producătorii de Vehicule Autonome

Appen Limited (ASX:APX), principalul furnizor de date de antrenare de înaltă calitate pentru organizațiile care construiesc sisteme AI eficiente la scară largă, a anunțat astăzi capacități îmbunătățite pentru a asigura că producătorii de vehicule autonome au acces la date de antrenare de înaltă calitate și pot obține maximum de valoare din investiția lor în date de antrenare. Datele de antrenare de înaltă calitate sunt esențiale pentru a asigura că vehiculele autonome funcționează în siguranță și așa cum se așteaptă, și Appen, care lucrează cu 7 dintre cele 10 companii auto globale și furnizori de nivel 1, poate livra o acuratețe de 99+% pentru proiecte AI multimodale complexe.

„Nu este suficient ca vehiculele să funcționeze bine în condiții simulate sau meteorologice favorabile într-un anumit tip de topografie”, a spus Wilson Pang, CTO al Appen. „Ele trebuie să funcționeze fără defecte în toate condițiile meteorologice, în orice scenariu de drum imaginabil, pe care îl vor întâlni în implementările din lumea reală. Acest lucru înseamnă că echipele care lucrează la modelul de învățare automată (ML) pentru AI-ul vehiculului trebuie să se concentreze pe obținerea de date de antrenare cu acuratețe cât mai mare posibil, înainte de a putea fi implementate pe drum. Clienții noștri ne încredințează cele mai complexe scenarii de annotare a datelor, deoarece platforma noastră de annotare și serviciile noastre de conducere a industriei permit livrarea calității necesare pentru a alimenta algoritmi de conducere autonomă multi-modală.”

Pentru a înțelege și a răspunde corespunzător condițiilor de drum, vreme și siguranță, vehiculele autonome necesită seturi de date complexe, multidimensionale, de la numeroși și multiple tipuri de senzori. Acest lucru nu numai că reprezintă o provocare din cauza specializării furnizorilor, dar creează și o uriașă provocare de asigurare a calității pentru procesul de annotare a datelor, deoarece atunci când echipele care antrenează modelele primesc date de antrenare de calitate slabă, trebuie să cheltuiască timp și resurse semnificative pentru a efectua audituri interne pentru a determina care părți ale seturilor de date necesită îmbunătățiri pentru a oferi un beneficiu net pentru modelele lor de învățare automată.

Cu peste 15 ani de experiență în industria auto, echipele de annotare a datelor Appen lucrează în mod regulat cu producătorii de vehicule autonome pentru a audita datele lor existente annotate și pentru a-i ajuta să se apropie de 100% calitate, astfel încât să poată obține maximum de valoare din datele lor de antrenare. De exemplu, pentru a permite algoritmilor ML multi-modal ai vehiculelor autonome, unii producători au nevoie de a lega două seturi de date distincte de dimensiuni variate. Acest lucru este extrem de dificil de făcut manual, dar este critic pentru dezvoltarea modelului de vehicul autonom.

Cu platforma de tehnologie de ultimă generație a Appen, care livrează annotarea norului de puncte 3D cu urmărirea obiectelor la nivel de cuboid cu o acuratețe de 99+%, clienții pot acum annota un set de date cu imagini 2D legate de unul cu annotări de nor de puncte 3D pentru a cartografia pe multiple dimensiuni, aliniind o cerință de ID de obiect consistentă pe 50+ de cadre.

“Proiectul nostru se află încă în faza de pilot și am avut nevoie să accelerăm ciclul pentru a ajunge la producție, ceea ce necesită date de antrenare care să îndeplinească rapid cerințele algoritmului nostru. Uneltele de annotare, inclusiv 3D LiDAR, funcțiile de control de calitate și fluxurile de lucru, sunt deja integrate în platforma Appen. Acest lucru ne ajută să optimizăm procesul în funcție de cerințele proiectului nostru, permițând o colaborare netedă între echipa noastră și echipa Appen. Ne uităm cu nerăbdare să trecem acest pilot intern în producție”, a spus un lider de proiect senior la Ecarx, o companie de tehnologie auto care construiește o platformă inteligentă și conectată pentru multiple modele de vehicule.

Platforma de date de antrenare Appen combină inteligența umană de la peste 1 milion de oameni din întreaga lume cu modele de ultimă generație pentru a crea date de antrenare de cea mai înaltă calitate pentru proiecte ML. Appen este, de asemenea, dedicat să-și ajute clienții să asigure AI responsabilă – de la pilot la producție – pe baza practicilor etice și a diversității datelor, în toate cazurile de utilizare majore.