Syntetisk generering og forstærkning af landbrugsfødevaredata

Kunden vil modtage: Adgang til GPU-miljøer, der er optimeret til generative AI- og 3D-simuleringsmotorer. Outputdatasættet som følge af genererings- eller forstærkningsprocessen. Muligheder for hurtig databehandling og -transformation. Med dette løser tjenesten: Koldstartsproblemet inden for kunstig intelligens: gør det muligt for startups at begynde træningsmodeller, før de har indsamlet massive mængder fysiske data. Ubalance i klasse i datasæt: hjælper brugerne med at udvide eksisterende datasæt med sjældne forekomster (f.eks. alvorlige vejrpåvirkninger, usædvanlige skadegørere) for at gøre AI-systemer mere robuste og pålidelige. Udgifter til indsamling af data: reducerer den tid og de udgifter, der er forbundet med manuel dataindsamling og anmærkning i marken, betydeligt.

Klienten får direkte adgang til en dedikeret beregningsknude, der er konfigureret til datagenerering, eller de kan anmode om en "generation-as-a-service"-rørledning, hvor AgrospAI-ingeniører hjælper med at køre de specifikke syntetiske dataprotokoller. De resulterende datasæt overføres sikkert til kunden eller deponeres direkte i et datarum med henblik på efterfølgende AI-træning.

Produktionsparametrene kan i høj grad tilpasses, især når AgrospAI-ingeniører er direkte involveret i produktionsrørledningen (generation-as-a-service-modalitet). I dette tilfælde kan parametre såsom afgrødesorter, kortlægning af syntetiske skadedyr, simulering af vejrforhold og specifikke sensormodalitetsoutput (f.eks. RGB, termisk, multispektral) konfigureres. Når kunden implementerer sine egne generative modeller på infrastrukturen, bestemmes tilpasningen af kundens egen software inden for det allokerede beregningsmiljø.