Appen Доставляет Высококачественные Обучающие Данные для Производителей Автономных Транспортных Средств

Appen Limited (ASX:APX), ведущий поставщик высококачественных обучающих данных для организаций, которые создают эффективные системы ИИ в крупном масштабе, сегодня объявил об улучшении возможностей для обеспечения производителей автономных транспортных средств доступом к высококачественным обучающим данным и получения максимальной пользы от инвестиций в обучающие данные. Высококачественные обучающие данные являются необходимыми для обеспечения безопасной и ожидаемой работы автономных транспортных средств, и Appen, который работает с 7 из 10 крупнейших глобальных автомобильных компаний и поставщиков первого уровня, может обеспечить точность 99+% для высоко сложных много модальных проектов ИИ.

«Не достаточно, чтобы транспортные средства работали хорошо в симулированных или хороших погодных условиях в одном типе топографии», – сказал Уилсон Панг, технический директор Appen. «Они должны работать идеально во всех погодных условиях на каждой дороге сценария, с которыми они столкнутся в реальных развертываниях. Это означает, что команды, работающие над моделью машинного обучения для ИИ транспортного средства, должны сосредоточиться на получении обучающих данных с наивысшей возможной точностью, прежде чем они смогут развернуть их на дороге. Наши клиенты доверяют нам свои наиболее сложные сценарии аннотации обучающих данных, потому что наша ведущая платформа аннотации и услуги позволяют нам обеспечить высокое качество, необходимое для питания алгоритмов самоходных автомобилей».

Чтобы понять и правильно реагировать на дорожные, погодные и безопасные условия, автономные транспортные средства требуют сложных, многомерных наборов данных из numerous и нескольких типов датчиков. Это не только представляет собой проблему из-за специализации поставщиков, но также создает огромную проблему обеспечения качества для процесса аннотации данных, потому что когда команды, которые обучают модели, получают низкокачественные обучающие данные, они должны тратить значительное время и ресурсы на проведение внутренних аудитов, чтобы определить, какие части наборов данных нуждаются в улучшении, чтобы обеспечить чистую пользу для их моделей машинного обучения.

С более чем 15-летним опытом работы в автомобильной промышленности, команды аннотации данных Appen регулярно работают с производителями автономных транспортных средств, чтобы проверить их существующие аннотированные данные и помочь им приблизиться к 100% качества, чтобы они могли получить максимальную пользу от своих обучающих данных. Например, чтобы обеспечить работу своих много модальных автономных транспортных средств алгоритмов ИИ, некоторые производители должны связать два различных набора данных разной размерности. Это чрезвычайно сложно сделать вручную, но критически важно для разработки моделей автономных транспортных средств.

С помощью передовой технологической платформы Appen, которая обеспечивает аннотацию 3D-пunkтового облака с отслеживанием объектов на уровне 99+% на кубоидном уровне, клиенты теперь могут аннотировать набор данных с 2D-изображениями, связанными с 3D-пunkтовым облаком аннотаций для сопоставления по нескольким измерениям, одновременно выравнивая последовательное требование идентификатора объекта по более чем 50 кадрам.

«Наш проект все еще находится в пилотной фазе, и нам нужно было ускорить цикл, чтобы достичь производства, которое требует обучающих данных, которые быстро удовлетворяют требованиям нашего алгоритма. Инструмент аннотации, включая 3D-LiDAR, функции высокого качества и рабочие процессы, уже встроен в платформу Appen. Это помогает нам обеспечить, чтобы процесс был оптимизирован на основе требований нашего проекта, что позволяет обеспечить гладкое сотрудничество между нашей командой и командой Appen. Мы с нетерпением ждем возможности перевести этот внутренний пилотный проект в производство», – сказал старший руководитель проекта в Ecarx, автомобильной технологической компании, которая строит интеллектуальную, подключенную платформу для нескольких моделей транспортных средств.

Платформа обучающих данных Appen объединяет человеческий интеллект более чем 1 миллиона человек по всему миру с передовыми моделями для создания最高-качественных обучающих данных для проектов ИИ. Appen также привержен помощи своим клиентам в обеспечении ответственного ИИ – от пилотного проекта до производства – на основе этических практик и разнообразия данных, во всех основных случаях использования.