Generazione e potenziamento dei dati agroalimentari sintetici

Il cliente riceverà: Accesso agli ambienti GPU ottimizzati per l'IA generativa e i motori di simulazione 3D. Il set di dati di output risultante dal processo di generazione o di aumento. Rapide capacità di elaborazione e trasformazione dei dati. Con questo, il servizio risolve: Il problema dell'avvio a freddo nell'IA: consente alle startup di iniziare i modelli di allenamento prima di aver raccolto enormi quantità di dati fisici. Squilibrio di classe nelle serie di dati: aiuta gli utenti ad aumentare le serie di dati esistenti con eventi rari (ad esempio, impatti meteorologici gravi, parassiti non comuni) per rendere i sistemi di IA più robusti e affidabili. Costi di acquisizione dei dati: riduce significativamente i tempi e le spese associati alla raccolta manuale dei dati e all'annotazione sul campo.

Al cliente viene fornito l'accesso diretto a un nodo computazionale dedicato configurato per la generazione di dati, oppure può richiedere una pipeline "generation-as-a-service" in cui gli ingegneri di AgrospAI assistono nell'esecuzione degli specifici protocolli di dati sintetici. I set di dati risultanti vengono trasferiti in modo sicuro al cliente o depositati direttamente in una sala dati per la successiva formazione sull'IA.

I parametri di generazione sono altamente personalizzabili, in particolare quando gli ingegneri AgrospAI sono direttamente coinvolti nella pipeline di generazione (modalità generation-as-a-service). In questo caso, possono essere configurati parametri come varietà di colture, mappatura sintetica dei parassiti, simulazione delle condizioni meteorologiche e uscite specifiche della modalità del sensore (ad esempio RGB, termica, multispettrale). Quando il cliente implementa i propri modelli generativi sull'infrastruttura, la personalizzazione è determinata dal software del cliente stesso all'interno dell'ambiente computazionale allocato.