¿Qué es Synthesis AI?
Synthesis AI ofrece soluciones revolucionarias de datos sintéticos diseñadas específicamente para aplicaciones de visión por computadora y percepción. Con la creciente demanda de datos etiquetados de alta calidad, los métodos tradicionales de recopilación de datos ya no son suficientes. Synthesis AI proporciona una forma simplificada de generar conjuntos de datos libres de sesgos y cumplidores con la privacidad, lo que permite a las empresas entrenar sus modelos de manera efectiva mientras aseguran el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.
¿Cuáles son las características de Synthesis AI?
- Datos Humanos Cumplidores con la Privacidad: Synthesis AI genera datos sintéticos humanos que se adhieren a las regulaciones de privacidad, eliminando los riesgos asociados con información personal sensible.
- Conjuntos de Datos Sin Sesgos: La plataforma garantiza la creación de conjuntos de datos diversos, abordando los sesgos que a menudo se encuentran en datos del mundo real, promoviendo así resultados justos en aplicaciones de aprendizaje automático.
- Más Rápido para la Producción: Acelera los ciclos de desarrollo y despliegue con datos sintéticos, permitiendo a las empresas llevar sus productos al mercado rápidamente sin las demoras asociadas con la obtención de datos tradicionales.
- Datos 3D Perfectamente Etiquetados: Los usuarios reciben datos multi-modales completos, lo que permite la creación de anotaciones pixel-perfectas para profundidad, normales de superficie y más.
- Generación Ilimitada de Datos: Synthesis AI permite la generación ilimitada de datos sintéticos para construir sofisticadas aplicaciones espaciales, esenciales para entornos AR/VR/XR.
- Simulación de Casos Excepcionales: Captura eventos raros y casos excepcionales a través de la simulación, asegurando un rendimiento robusto y seguro en aplicaciones como la conducción autónoma y sistemas de seguridad.
¿Cuáles son las características de Synthesis AI?
- Aplicaciones Versátiles: La plataforma atiende a diversos sectores, incluidos automotriz, biometría, seguridad y dispositivos de consumo.
- Modelos 3D de Alta Calidad: Synthesis AI ofrece conjuntos de datos ricos que facilitan el modelado de diferentes escenarios, mejorando la experiencia de aprendizaje de los sistemas de IA.
- Simulación Integral de Escenarios: La capacidad de simular entornos complejos ayuda a entender y mejorar la capacidad de respuesta de los sistemas ante escenarios del mundo real.
¿Cuáles son los casos de uso de Synthesis AI?
- Biometría y Seguridad: Mejora los procesos de verificación de ID al utilizar millones de imágenes generadas sintéticamente. Esto ayuda a entrenar sistemas de reconocimiento facial sin comprometer la privacidad de los individuos.
- Monitoreo de Conductores: Simula comportamientos variados de conductores y ocupantes capturados a través de cámaras multi-modales, mejorando el desarrollo de sistemas de monitoreo de conductores.
- Reconocimiento de Actividades: Crea escenarios de múltiples personas en diversos entornos para un efectivo reconocimiento de actividades y detección de amenazas en aplicaciones de seguridad.
- Dispositivos y Aplicaciones de Consumo: Utiliza capacidades de AR/VR/XR para desarrollar modelos centrados en el ser humano, esenciales para cascos y otros dispositivos electrónicos de consumo.
- Prueba Virtual: Millones de identidades sintéticas y opciones de ropa permiten a las marcas de moda crear modelos robustos para experiencias de prueba virtual, proporcionando a los clientes una plataforma de compra interactiva.
- Detección de Peatones: Al simular escenarios de múltiples personas en entornos exteriores complejos, las empresas pueden mejorar sus modelos de detección de peatones, esenciales para vehículos autónomos.
¿Cómo usar Synthesis AI?
- Identifica Tus Necesidades: Comprende tu aplicación específica y los requisitos de datos, ya sea para biometría, aplicaciones automotrices o dispositivos de consumo.
- Selecciona el Conjunto de Datos Apropiado: Elige entre los conjuntos de datos sintéticos disponibles adaptados a tus necesidades de proyecto.
- Implementa en Tu Entorno de Desarrollo: Integra los conjuntos de datos sintéticos en tu pipeline de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Prueba e Itera: Utiliza los datos sintéticos para entrenar tus modelos, probando la robustez a través de varios escenarios simulados.
