Parallel Domain presenta Reactor, un motor de generación de datos sintéticos impulsado por IA
Únase a altos ejecutivos en San Francisco los días 11 y 12 de julio para conocer cómo los líderes están integrando y optimizando las inversiones en IA para lograr el éxito. Más información
La plataforma de datos sintéticos Parallel Domain anunció hoy el lanzamiento de Reactor, un motor de generación de datos sintéticos de última generación que integra tecnologías avanzadas de IA generativa con propietarios de capacidades de simulación 3D. La plataforma tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores de aprendizaje automático (ML) control y escalabilidad, lo que les permite generar datos completamente anotados que mejoran el rendimiento de la IA e impulsan la creación de sistemas de IA más seguros y resistentes para aplicaciones del mundo real.
Según la empresa, Reactor mejora el rendimiento de la IA en varios sectores, como los vehículos autónomos y los drones, al generar imágenes de alta calidad. Además, la herramienta aprovecha el poder de la IA generativa para producir datos anotados, que es un requisito crucial para las tareas de ML.
Al generar cuadros delimitadores (para la detección de objetos) y anotaciones de segmentación panóptica (que brindan vistas completas/panorámicas), Reactor garantiza que los modelos de IA puedan hacer un uso eficiente de los datos visuales, lo que brinda resultados más precisos y confiables.
"Nuestra tecnología patentada de IA generativa permite a los usuarios crear y manipular datos sintéticos utilizando indicaciones intuitivas de lenguaje natural mientras genera las etiquetas correspondientes requeridas para entrenar y probar modelos ML", dijo a VentureBeat Kevin McNamara, CEO y fundador de Parallel Domain. “La capacidad de Reactor para generar varios ejemplos sintéticos ha llevado a mejoras de rendimiento significativas en tareas como la segmentación de peatones y la detección de escombros y buggy. Su capacidad para mejorar la diversidad de conjuntos de datos, especialmente para clases dispersas, contribuye a un entrenamiento superior del modelo. »
EventoTransformar 2023
Únase a nosotros en San Francisco los días 11 y 12 de julio, donde los altos ejecutivos hablarán sobre cómo han integrado y optimizado las inversiones en IA para lograr el éxito y cómo evitar errores comunes.
Regístrate ahora Rápida iteración y refinamiento del modelo MLLa empresa dijo que su herramienta permite a los usuarios crear una amplia gama de datos sintéticos para entrenar y probar modelos de percepción. Esto se logra mediante la integración de Python y el lenguaje natural, eliminando la necesidad de crear recursos personalizados que consumen mucho tiempo y simplificando el flujo de trabajo para mejorar la eficiencia. Como resultado, los desarrolladores de ML pueden iterar y refinar rápidamente sus modelos, reduciendo los tiempos de respuesta y acelerando el progreso del desarrollo de IA.
"La integración de estas tecnologías en nuestra plataforma permite a los usuarios generar datos usando Python y comandos de lenguaje natural, mejorando la flexibilidad de generar datos sintéticos", dijo McNamara en VentureBeat. “Reactor brinda a los desarrolladores de ML control y escalabilidad, redefiniendo el panorama para la generación de datos sintéticos. Con Reactor, los usuarios pueden construir casi cualquier elemento en segundos usando indicaciones de lenguaje natural. »
Aprovechar la IA generativa para mejorar las canalizaciones de datos sintéticosSegún McNamara, mientras que otras empresas utilizan IA generativa para crear imágenes...
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La plataforma de datos sintéticos Parallel Domain anunció hoy el lanzamiento de Reactor, un motor de generación de datos sintéticos de última generación que integra tecnologías avanzadas de IA generativa con propietarios de capacidades de simulación 3D. La plataforma tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores de aprendizaje automático (ML) control y escalabilidad, lo que les permite generar datos completamente anotados que mejoran el rendimiento de la IA e impulsan la creación de sistemas de IA más seguros y resistentes para aplicaciones del mundo real.
Según la empresa, Reactor mejora el rendimiento de la IA en varios sectores, como los vehículos autónomos y los drones, al generar imágenes de alta calidad. Además, la herramienta aprovecha el poder de la IA generativa para producir datos anotados, que es un requisito crucial para las tareas de ML.
Al generar cuadros delimitadores (para la detección de objetos) y anotaciones de segmentación panóptica (que brindan vistas completas/panorámicas), Reactor garantiza que los modelos de IA puedan hacer un uso eficiente de los datos visuales, lo que brinda resultados más precisos y confiables.
"Nuestra tecnología patentada de IA generativa permite a los usuarios crear y manipular datos sintéticos utilizando indicaciones intuitivas de lenguaje natural mientras genera las etiquetas correspondientes requeridas para entrenar y probar modelos ML", dijo a VentureBeat Kevin McNamara, CEO y fundador de Parallel Domain. “La capacidad de Reactor para generar varios ejemplos sintéticos ha llevado a mejoras de rendimiento significativas en tareas como la segmentación de peatones y la detección de escombros y buggy. Su capacidad para mejorar la diversidad de conjuntos de datos, especialmente para clases dispersas, contribuye a un entrenamiento superior del modelo. »
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"La integración de estas tecnologías en nuestra plataforma permite a los usuarios generar datos usando Python y comandos de lenguaje natural, mejorando la flexibilidad de generar datos sintéticos", dijo McNamara en VentureBeat. “Reactor brinda a los desarrolladores de ML control y escalabilidad, redefiniendo el panorama para la generación de datos sintéticos. Con Reactor, los usuarios pueden construir casi cualquier elemento en segundos usando indicaciones de lenguaje natural. »
Aprovechar la IA generativa para mejorar las canalizaciones de datos sintéticosSegún McNamara, mientras que otras empresas utilizan IA generativa para crear imágenes...
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