Amplíe los conjuntos de datos de entrenamiento mediante el uso de datos sintéticos basados en conjuntos de datos existentes

El servicio «Expand Training Datasets by Using Synthetic Data Based on Existing Datasets (S00030)» aborda los retos relacionados con la disponibilidad limitada de datos, la complejidad de la gestión de datos y las ineficiencias operativas, lo que permite a las organizaciones mejorar sus modelos de aprendizaje automático y lograr mejores resultados. Antes del servicio: A modo de ilustración, una empresa tiene un conjunto de datos limitado de su robot que opera en un entorno de fábrica. El conjunto de datos captura solo un rango restringido y estrecho de condiciones, como la iluminación o la colocación de objetos. Como resultado, el rendimiento del robot es subóptimo, con un alto índice de error durante las pruebas. Después del servicio: La compañía recibe una evaluación detallada y recomendaciones personalizadas sobre cómo complementar mejor los conjuntos de datos existentes. Por ejemplo, la compañía expande su conjunto de datos para incluir imágenes sintéticas generadas a partir del conjunto de datos original. Estas imágenes simulan diversas condiciones de iluminación, colocaciones de objetos e incluso obstáculos inesperados. Después de la implementación, la tasa de error del robot disminuye, lo que da lugar a una fiabilidad y eficiencia superiores en las operaciones del mundo real. Además, el servicio puede ayudarlo a conectarse con servicios complementarios, como el desarrollo de metodologías, el apoyo a la integración de datos y las colaboraciones de la industria, lo que aumenta aún más la probabilidad de éxito en el aprovechamiento de datos sintéticos para sus operaciones.

Logística: El proyecto AgrifoodTEF ofrece las siguientes instalaciones y apoyo a la empresa: Acceso a diversos entornos de datos: Utilice varias condiciones simuladas para probar sus modelos, incluidos diferentes escenarios que reflejen aplicaciones del mundo real. Soporte de preparación de datos: Asistencia en la preparación y gestión de conjuntos de datos existentes para garantizar la preparación para la integración de datos sintéticos. Orientación de expertos: El personal está disponible para apoyar su experimentación y ayudarlo a navegar por las complejidades de la generación de datos. Plazo de entrega: El servicio está disponible durante todo el año, asegurando soporte de acceso cuando sea necesario.Duración: La ejecución del servicio puede durar varias semanas y depende de la complejidad de la tarea. Ubicación: El servicio se ejecuta en RISE, Suecia, pero se puede proporcionar de forma remota.Requisitos del cliente:La empresa debe proporcionar acceso a los datos o recursos relevantes necesarios para las pruebas. El personal de la empresa será responsable de seguir todas las instrucciones proporcionadas por RISE. Un documento titulado «Descripción del servicio» debe describir los detalles de la configuración del servicio en colaboración con el equipo de clientes de RISE, los expertos y el cliente. Debe ser aprobado antes de iniciar el servicio. Prestaciones contractuales: Resultado: La empresa recibirá un informe resumido detallando las pruebas realizadas y los beneficios del servicio. Los resultados también se presentarán en una reunión de revisión final. Si procede, la empresa también recibirá los conjuntos de datos ampliados.

El servicio se puede adaptar a las necesidades específicas del cliente. El viaje de evaluación comienza con una reunión conjunta donde el cliente discute diferentes alternativas con un equipo técnico de agrifoodTEF, complementado con expertos de dominio de RISE o Asta Zero y miembros del equipo interno de atención al cliente. Se establece una hoja de ruta para el servicio, y el servicio puede comenzar.