Syntetyczne generowanie i powiększanie danych dotyczących produktów rolno-spożywczych

Klient otrzyma: Dostęp do środowisk GPU zoptymalizowanych pod kątem generatywnych silników AI i symulacji 3D. Zbiór danych wyjściowych wynikających z procesu wytwarzania lub augmentacji. Możliwości szybkiego przetwarzania i przekształcania danych. Dzięki temu usługa rozwiązuje: Problem zimnego rozruchu w AI: Umożliwia start-upom rozpoczęcie modeli treningowych, zanim zbiorą ogromne ilości danych fizycznych. Nierównowaga klasowa w zbiorach danych: pomaga użytkownikom wzbogacić istniejące zbiory danych o rzadkie zdarzenia (np. poważne skutki pogodowe, rzadkie szkodniki), aby systemy sztucznej inteligencji stały się bardziej solidne i niezawodne. Koszty pozyskania danych: znacznie skraca czas i koszty związane z ręcznym gromadzeniem danych i adnotacji w terenie.

Klient ma bezpośredni dostęp do dedykowanego węzła obliczeniowego skonfigurowanego do generowania danych lub może zażądać rurociągu "generacja jako usługa", w którym inżynierowie AgrospAI pomagają w uruchamianiu określonych syntetycznych protokołów danych. Uzyskane w ten sposób zbiory danych są bezpiecznie przekazywane klientowi lub deponowane bezpośrednio w pokoju danych w celu późniejszego szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji.

Parametry wytwarzania są wysoce konfigurowalne, zwłaszcza gdy inżynierowie AgrospAI są bezpośrednio zaangażowani w proces wytwarzania (modalność generacji jako usługi). W takim przypadku można skonfigurować parametry, takie jak odmiany upraw, syntetyczne mapowanie szkodników, symulacja warunków pogodowych i określone wyjścia modalności czujników (np. Gdy klient wdraża własne modele generatywne w infrastrukturze, dostosowanie jest określane przez własne oprogramowanie klienta w przydzielonym środowisku obliczeniowym.