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Appen funzionalità migliorate per garantire che i produttori di veicoli autonomi abbiano accesso a dati di formazione di alta qualità

Appen fornisce dati di formazione di alta qualità per i produttori di veicoli autonomi

Appen Limited (ASX: APX), il fornitore leader di dati di formazione di alta qualità per le organizzazioni che costruiscono sistemi di IA efficaci su larga scala, ha annunciato oggi funzionalità migliorate per garantire che i produttori di veicoli autonomi abbiano accesso a dati di formazione di alta qualità e possano ottenere il massimo valore dal loro investimento sui dati di formazione. I dati di formazione di alta qualità sono essenziali per garantire che i veicoli autonomi funzionino in modo sicuro e come previsto, e Appen, che lavora con 7 delle 10 più grandi aziende automobilistiche globali e fornitori di primo livello, può fornire una precisione del 99 +% per progetti di IA multimodale altamente complessi.

“Non è sufficiente che i veicoli funzionino bene in condizioni meteorologiche simulate o buone in un tipo di topografia”, ha affermato Wilson Pang, CTO di Appen. “Devono funzionare in modo impeccabile in tutte le condizioni meteorologiche in ogni scenario stradale immaginabile che incontreranno nelle implementazioni del mondo reale. Ciò significa che i team che lavorano sul modello di machine learning (ML) per l’intelligenza artificiale del veicolo devono concentrarsi sull’ottenimento dei dati di addestramento con la massima precisione possibile prima di essere in grado di distribuire sulla strada. I nostri clienti si affidano a noi per i loro scenari di annotazione dei dati di addestramento più complessi
perché la nostra piattaforma e i nostri servizi di annotazione leader del settore ci consentono di fornire l’alta qualità necessaria per alimentare algoritmi multimodali per auto a guida autonoma “.

Per comprendere e rispondere adeguatamente alle condizioni stradali, meteorologiche e di sicurezza, i veicoli autonomi richiedono set di dati complessi e multidimensionali da numerosi e molteplici tipi di sensori. Ciò non solo rappresenta una sfida a causa della specializzazione del fornitore, ma crea anche un’enorme sfida per la garanzia della qualità per il processo di annotazione dei dati perché quando i team che addestrano i modelli ricevono dati di formazione di scarsa qualità, devono sprecare tempo e risorse significativi eseguendo audit interni per determinare quali parti dei set di dati necessitano di miglioramento per fornire un vantaggio netto ai loro modelli di machine learning.

Con oltre 15 anni di esperienza nel settore automobilistico, i team di annotazione dei dati di Appen lavorano regolarmente con i produttori di veicoli autonomi per verificare i dati annotati esistenti e aiutarli ad avvicinarsi alla qualità del 100%, in modo che possano ottenere il massimo dai loro dati di addestramento. Ad esempio, per abilitare gli algoritmi ML dei loro veicoli autonomi multimodali, alcuni produttori devono associare due set di dati distinti di dimensioni variabili. Questo è estremamente difficile da fare manualmente ma fondamentale per lo sviluppo di modelli di veicoli autonomi.

Con la piattaforma tecnologica all’avanguardia di Appen che fornisce annotazioni 3D della nuvola di punti con tracciamento degli oggetti del 99 +% a livello di cuboide, i clienti possono ora annotare un set di dati con immagini 2D associate a una con annotazioni della nuvola di punti 3D per la mappatura su più dimensioni mentre requisito ID oggetto su oltre 50 frame.

“Il nostro progetto è ancora in fase pilota e avevamo bisogno di accelerare il ciclo per raggiungere la produzione, che richiede dati di addestramento che soddisfino rapidamente i nostri requisiti di algoritmo. Lo strumento di annotazione, che include 3D LiDAR, funzioni di controllo di alta qualità e flussi di lavoro, è già integrato nella piattaforma Appen. Questo ci aiuta a garantire che il processo sia ottimizzato in base ai requisiti del nostro progetto, consentendo una collaborazione fluida tra il nostro team e il team di Appen. Non vediamo l’ora di portare questo progetto pilota interno alla produzione “, ha affermato un capo progetto senior presso Ecarx, un’azienda di tecnologia automobilistica che costruisce una piattaforma intelligente e connessa per più modelli di veicoli.

La piattaforma di dati di formazione Appen combina l’intelligenza umana di oltre 1 milione di persone in tutto il mondo con modelli all’avanguardia per creare dati di formazione della massima qualità per i progetti ML. Appen si impegna inoltre ad aiutare i propri clienti a garantire un’IA responsabile, dal progetto pilota alla produzione, basata su pratiche etiche e diversità dei dati, in tutti i principali casi d’uso.

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