Unity lancia set di dati sintetici per ridurre i tempi e i budget di formazione dell’IA
Unity , una piattaforma leader per i contenuti 3D in tempo reale (RT3D), ha annunciato il rilascio dei set di dati di Unity Computer Vision . Questi set di dati potrebbero avere un impatto su vari settori, in particolare produzione, vendita al dettaglio e sicurezza. Hanno lo scopo di ridurre i costi di sviluppo di applicazioni di visione artificiale fornendo anche un modo per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale più velocemente.
A seguito di rigidi problemi di privacy e regolamentazione, i set di dati personalizzati possono ora essere acquistati dai fornitori di soluzioni di visione artificiale per addestrare i sistemi di IA.
Importanza dei dati sintetici
I dati sintetici vengono generati quando i dati esistenti non soddisfano le condizioni o le esigenze specifiche di un sistema di intelligenza artificiale. Alcuni casi di esempio includono quando i requisiti di privacy limitano i dati disponibili o come possono essere utilizzati.
I dati sintetici vengono spesso utilizzati per testare un prodotto pre-rilasciato poiché di solito non ci sono dati esistenti o non sono ancora disponibili. Questo tipo di dati è fondamentale anche per gli algoritmi di apprendimento automatico e viene spesso utilizzato in tecnologie come i veicoli a guida autonoma, poiché ottenere dati effettivi è costoso.
Unity sta tentando di rompere questa barriera fornendo un maggiore accesso a set di dati sintetici di alta qualità con i set di dati di Unity Computer Vision.
Il dottor Danny Lange è Vicepresidente senior dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico.
“Creando una versione sintetica di set di dati che rispecchiano le regole sulla privacy convalidate e riflettono accuratamente i dati del mondo reale, permettiamo a questi set di dati rivoluzionari di entrare nelle mani di più innovatori”, afferma Lange.
“In sostanza, questi set di dati consentono alle aziende di pianificare e simulare scenari che non hanno ancora sperimentato, con un aumento considerevole dei dati degli utenti che imitano ciò che avrebbero trovato nel tempo nel mondo reale. Di conseguenza, stiamo vedendo ambienti interni più intelligenti, come negozi di alimentari senza cassiere, e altro ancora man mano che i nostri clienti scoprono nuove applicazioni “.
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Randomizzazione del dominio
La tecnica utilizzata dai set di dati di visione artificiale di Unity è chiamata “randomizzazione del dominio”, che aiuta a sviluppare diversi set di dati che migliorano la qualità e il bias di controllo. Funziona emettendo permutazioni della posizione e dell’orientamento degli oggetti, comprese le variazioni di luce, gli angoli della telecamera e le possibili configurazioni.
I set di dati sintetici di Unity evitano anche i problemi che circondano i pregiudizi dovuti all’uso di immagini di persone e luoghi reali da Internet o immagini acquisite manualmente.
L’annotazione di solito aumenta di prezzo quanto più complesso è il tipo di annotazione, ma Unity offre un prezzo per qualsiasi tipo di etichetta, il che significa che lo stesso prezzo verrà pagato per tipi di etichette standard di settore semplici e complessi. I set di dati si basano su un modello di prezzo a più livelli, con il prezzo per immagine che diminuisce in base alla maggiore necessità di immagini più sintetiche.
“I dati sintetici stanno rivoluzionando l’addestramento dei modelli di apprendimento automatico in quanto superano molte delle carenze dei dati del mondo reale raccolti ed etichettati manualmente”, ha affermato Lange.
“Spiegare ciò che è possibile e collegare i creatori con i dati convenienti di cui hanno bisogno per prendere le decisioni giuste continua a guidare Unity, indipendentemente dal settore. Questo è il motivo per cui il nostro team sarà disponibile per assistere i clienti nel garantire che i set di dati prodotti soddisfino i criteri giusti per le loro esigenze “.
