Génération et augmentation de données agroalimentaires synthétiques

Le client recevra: Accès aux environnements GPU optimisés pour l'IA générative et les moteurs de simulation 3D. Ensemble de données de sortie résultant du processus de génération ou d'augmentation. Capacités de traitement et de transformation rapides des données. Avec cela, le service résout: Le problème du démarrage à froid dans l'IA: permet aux startups de commencer à former des modèles avant d'avoir collecté des quantités massives de données physiques. Déséquilibre de classe dans les ensembles de données: aide les utilisateurs à augmenter les ensembles de données existants avec des occurrences rares (par exemple, des impacts météorologiques violents, des parasites rares) pour rendre les systèmes d’IA plus robustes et plus fiables. Coûts d’acquisition des données: réduit considérablement le temps et les dépenses associés à la collecte manuelle de données et à l'annotation sur le terrain.

Le client dispose d'un accès direct à un nœud de calcul dédié configuré pour la génération de données, ou peut demander un pipeline de « génération en tant que service » où les ingénieurs d'AgrospAI aident à exécuter les protocoles de données synthétiques spécifiques. Les ensembles de données résultants sont transférés en toute sécurité au client ou déposés directement dans une salle de données pour une formation ultérieure en IA.

Les paramètres de production sont hautement personnalisables, en particulier lorsque les ingénieurs d'AgrospAI sont directement impliqués dans le pipeline de production (modalité de génération en tant que service). Dans ce cas, des paramètres tels que les variétés de cultures, la cartographie synthétique des ravageurs, la simulation des conditions météorologiques et les sorties de modalité de capteur spécifiques (par exemple, RVB, thermique, multispectrale) peuvent être configurés. Lorsque le client déploie ses propres modèles génératifs sur l'infrastructure, la personnalisation est déterminée par son propre logiciel dans l'environnement de calcul alloué.