Generación y aumento de datos agroalimentarios sintéticos

El cliente recibirá: Acceso a entornos de GPU optimizados para motores de simulación 3D e IA generativa. El conjunto de datos de salida resultante del proceso de generación o aumento. Capacidades rápidas de procesamiento y transformación de datos. Con esto, el servicio resuelve: El problema del arranque en frío en la IA: permite a las startups comenzar a entrenar modelos antes de que hayan recopilado grandes cantidades de datos físicos. Desequilibrio de clases en los conjuntos de datos: ayuda a los usuarios a aumentar los conjuntos de datos existentes con ocurrencias raras (por ejemplo, impactos climáticos severos, plagas poco comunes) para hacer que los sistemas de IA sean más robustos y confiables. Costes de adquisición de datos: reduce significativamente el tiempo y los gastos asociados con la recopilación manual de datos y la anotación en el campo.

El cliente tiene acceso directo a un nodo computacional dedicado configurado para la generación de datos, o puede solicitar una canalización de "generación como servicio" donde los ingenieros de AgrospAI ayudan a ejecutar los protocolos de datos sintéticos específicos. Los conjuntos de datos resultantes se transfieren de forma segura al cliente o se depositan directamente en una sala de datos para el entrenamiento posterior de IA.

Los parámetros de generación son altamente personalizables, particularmente cuando los ingenieros de AgrospAI están directamente involucrados en la tubería de generación (modalidad de generación como servicio). En este caso, se pueden configurar parámetros como variedades de cultivos, mapeo sintético de plagas, simulación de condiciones climáticas y salidas de modalidad de sensores específicos (por ejemplo, RGB, térmico, multiespectral). Cuando el cliente implementa sus propios modelos generativos en la infraestructura, la personalización está determinada por el propio software del cliente dentro del entorno computacional asignado.