Översikt
För att komma till rätta med bristen på skiftande eller avancerade jordbruksdata utnyttjar denna tjänst högpresterande datorsystem för att generera och utöka syntetiska dataset om jordbruksbaserade livsmedel. Oavsett om en kund behöver fotorealistiska bilder av specifika grödsjukdomar eller simulerade sensordata under varierande miljöförhållanden, tillhandahåller AgrospAI infrastrukturen och verktygen för att generera robusta träningsdata för AI-modeller. Generering av syntetiska data (t.ex. AI-genererade skadedjursangrepp) kräver enorma GPU-kapaciteter. Genom att använda vårt 288 GB GPU-minne kan kunderna köra komplexa generativa modeller (som GAN eller diffusionsmodeller) eller fysiska simuleringar snabbt.
Mer om tjänsten
Hur kan tjänsten hjälpa dig?
Kunden kommer att få: Tillgång till GPU-miljöer optimerade för generativa AI- och 3D-simuleringsmotorer. Det utdataset som är resultatet av genererings- eller förstärkningsprocessen. Snabb databehandling och omvandlingskapacitet.
Med detta löser tjänsten: Kallstartsproblemet inom AI: gör det möjligt för startups att börja träningsmodeller innan de har samlat in massiva mängder fysisk data. Klassobalans i datauppsättningar: hjälper användarna att utöka befintliga dataset med sällsynta händelser (t.ex. allvarlig väderpåverkan, ovanliga skadedjur) för att göra AI-systemen mer robusta och tillförlitliga. Kostnader för datainsamling: avsevärt minskar den tid och de kostnader som är förknippade med manuell datainsamling och anteckningar på fältet.
Hur tjänsten kommer att levereras
Klienten får direkt tillgång till en dedikerad beräkningsnod som är konfigurerad för datagenerering, eller så kan de begära en "generation-as-a-service" -pipeline där AgrospAI-ingenjörer hjälper till att köra de specifika syntetiska dataprotokollen. De resulterande dataseten överförs på ett säkert sätt till kunden eller deponeras direkt i ett datarum för efterföljande AI-träning.
Anpassning av tjänster
Produktionsparametrarna är mycket anpassningsbara, särskilt när AgrospAI-ingenjörer är direkt involverade i produktionsledningen (generation-as-a-service-modalitet). I detta fall kan parametrar som grödsorter, syntetisk skadedjurskartläggning, väderförhållandesimulering och specifika sensormodalitetsutgångar (t.ex.
När kunden distribuerar sina egna generativa modeller på infrastrukturen bestäms anpassningen av kundens egen programvara inom den tilldelade beräkningsmiljön.
Sektor
Jordbruk
Livsmedelsförädling
Växthus
Trädgårdsodling
Djurhållning
Trädgrödor
Vinodling
Typ av provning
Uppgifter
Utformning/dokumentation
Programvara eller AI-modell
Typ av tjänst
AI-modellträning
Dataförstärkning
Tillhandahållande av dataset
Leveransland
Leveransland:
Avlägsen
Tjänsteleverantör(er):
-
Universitat de Lleida (UdL)
| Webbplats
