Appen oferă date de antrenament de înaltă calitate pentru producătorii de vehicule autonome

Appen Limited (ASX:APX), principalul furnizor de date de antrenament de înaltă calitate pentru organizații 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 antrenament de înaltă calitate și pot obține maximum de valoare din investiția lor în date de antrenament. Datele de antrenament de înaltă calitate sunt esențiale pentru a asigura că vehiculele autonome funcționează în siguranță și așa cum se așteaptă, iar 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 în vreme bună, într-un anumit tip de topografie”, a spus Wilson Pang, CTO al Appen. “Ele trebuie să funcționeze fără probleme în toate condițiile meteo, în orice scenariu de drum pe care îl vor întâlni în lumea reală. Acest lucru înseamnă că echipele care lucrează la modelul de învățare automată (ML) pentru vehiculul autonom trebuie să se concentreze pe obținerea de date de antrenament cu cea mai mare acuratețe posibilă, înainte de a putea fi implementate pe drum. Clienții noștri ne încredințează scenariile lor de annotare a datelor de antrenament, deoarece platforma noastră de annotare a datelor și serviciile noastre permit livrarea calității necesare pentru a alimenta algoritmii de vehicule autonome multimodale.”

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 diverși 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 antrenament de calitate slabă, ele 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 și a le ajuta să se apropie de 100% calitate, astfel încât să poată obține maximum de valoare din datele lor de antrenament. De exemplu, pentru a permite algoritmilor de vehicule autonome multimodale, unii producători au nevoie de a lega două seturi de date distincte de dimensiuni variabile. Acest lucru este extrem de dificil de realizat manual, dar este critic pentru dezvoltarea modelului de vehicul autonom.

Cu platforma tehnologică de ultimă generație a Appen, care oferă 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, în timp ce mențin o cerință de ID de obiect consistentă pe 50+ cadre.

“Proiectul nostru este încă în faza de pilot, și am nevoie de a accelera ciclul pentru a ajunge la producție, ceea ce necesită date de antrenament 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 ne asigurăm că procesul este optimizat în funcție de cerințele proiectului nostru, permițând o colaborare netedă între echipa noastră și echipa Appen. Ne uităm cu nerăbdare să mutăm 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 antrenament Appen combină inteligența umană de la peste 1 milion de oameni din întreaga lume cu modele de ultimă generație pentru a crea date de antrenament de cea mai înaltă calitate pentru proiecte ML. Appen este, de asemenea, dedicat să ajute clienții săi să asigure AI responsabilă – de la pilot la producție – pe baza practicilor etice și a diversității datelor, în toate cazurile de utilizare majore.