Was ist Synthesis AI?
Synthesis AI bietet revolutionäre Lösungen für synthetische Daten, die speziell für Anwendungen im Bereich der Computer Vision und Wahrnehmung entwickelt wurden. Mit der steigenden Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, beschrifteten Daten sind traditionelle Datensammlungsmethoden nicht mehr ausreichend. Synthesis AI bietet eine effiziente Möglichkeit zur Erstellung von datenschutzkonformen, unvoreingenommenen Datensätzen, die Unternehmen ermöglichen, ihre Modelle effektiv zu trainieren und gleichzeitig die Einhaltung der Datenschutzvorschriften sicherzustellen.
Was sind die Merkmale von Synthesis AI?
- Datenschutzkonforme menschliche Daten: Synthesis AI generiert synthetische menschliche Daten, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen und damit die Risiken im Zusammenhang mit sensiblen persönlichen Informationen eliminieren.
- Unvoreingenommene Datensätze: Die Plattform sorgt für die Erstellung vielfältiger Datensätze und behebt die Vorurteile, die oft in realen Daten vorkommen, und fördert so gerechte Ergebnisse in maschinellen Lernanwendungen.
- Schneller zur Produktion: Beschleunigen Sie Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen mit synthetischen Daten, wodurch Unternehmen ihre Produkte schnell auf den Markt bringen können, ohne die Verzögerungen, die mit der traditionellen Datensammlung verbunden sind.
- Perfekt beschriftete 3D-Daten: Benutzer erhalten umfassende multimodale Daten, die die Erstellung von pixelgenauen Anmerkungen für Tiefe, Oberflächennormalen und mehr ermöglichen.
- Unbegrenzte Datengenerierung: Synthesis AI ermöglicht die unbegrenzte Erzeugung synthetischer Daten zur Erstellung anspruchsvoller räumlicher Anwendungen, die für AR/VR/XR-Umgebungen unerlässlich sind.
- Simulation für Randfälle: Erfassen Sie seltene Ereignisse und Randfälle durch Simulation, um die Robustheit und Sicherheit in Anwendungen wie autonomem Fahren und Sicherheitssystemen zu gewährleisten.
Was sind die Eigenschaften von Synthesis AI?
- Vielseitige Anwendungen: Die Plattform richtet sich an verschiedene Sektoren, darunter Automobilindustrie, Biometrie, Sicherheit und Verbrauchergeräte.
- Hochwertige 3D-Modelle: Synthesis AI bietet reichhaltige Datensätze, die es Entwicklern erleichtern, unterschiedliche Szenarien zu modellieren und die Lernerfahrung von KI-Systemen zu verbessern.
- Umfassende Szenariosimulation: Die Fähigkeit zur Simulation komplexer Umgebungen hilft, das Verständnis und die Verbesserung der Systemreaktion auf reale Szenarien zu fördern.
Was sind die Anwendungsfälle von Synthesis AI?
- Biometrie & Sicherheit: Verbessern Sie ID-Verifizierungsprozesse durch die Verwendung von Millionen synthetisch generierter Bilder. Dies hilft beim Training von Gesichtserkennungssystemen, ohne die Privatsphäre von Einzelpersonen zu gefährden.
- Fahrerüberwachung: Simulieren Sie verschiedene Fahrer- und Insassenverhalten, die durch multimodale Kameras erfasst werden, um die Entwicklung von Fahrerüberwachungssystemen zu verbessern.
- Aktivitäts- und Verhaltenserkennung: Erstellen Sie Mehrpersonen-Szenarien in diversen Umgebungen für eine effektive Aktivitäts- und Bedrohungserkennung in Sicherheitsanwendungen.
- Verbrauchergeräte & Anwendungen: Nutzen Sie AR/VR/XR-Fähigkeiten zur Entwicklung menschzentrierter Modelle, die für Headsets und andere Verbraucher-elektronik unerlässlich sind.
- Virtuelles Anprobieren: Millionen synthetischer Identitäten und Bekleidungsoptionen ermöglichen es Modemarken, robuste Modelle für virtuelle Anprobe-Erlebnisse zu erstellen und Kunden eine interaktive Einkaufsplattform zu bieten.
- Fußgängererkennung: Durch die Simulation von Mehrpersonen-Szenarien in komplexen Außenumgebungen können Unternehmen ihre Fußgängererkennungsmodelle, die für autonome Fahrzeuge unerlässlich sind, verbessern.
Wie benutzt man Synthesis AI?
- Bestimmen Sie Ihre Bedürfnisse: Verstehen Sie Ihre spezifische Anwendung und Datenanforderungen, sei es für Biometrie, Automobilanwendungen oder Verbrauchergeräte.
- Wählen Sie den passenden Datensatz aus: Wählen Sie aus den verfügbaren synthetischen Datensätzen, die auf Ihr Projekt zugeschnitten sind.
- Implementierung in Ihre Entwicklungsumgebung: Integrieren Sie die synthetischen Datensätze in Ihren maschinellen Lernmodell-Trainingsprozess.
- Testen und Iterieren: Verwenden Sie die synthetischen Daten, um Ihre Modelle zu trainieren, und testen Sie die Robustheit durch verschiedene simulierte Szenarien.
