Qu'est-ce que Synthesis AI ?
Synthesis AI propose des solutions révolutionnaires de données synthétiques conçues spécifiquement pour les applications de vision par ordinateur et de perception. Avec la demande de données étiquetées de haute qualité en forte hausse, les méthodes traditionnelles de collecte de données ne suffisent plus. Synthesis AI offre un moyen simplifié de générer des ensembles de données conformes à la vie privée et sans biais, permettant aux entreprises de former leurs modèles efficacement tout en assurant le respect des réglementations de protection des données.
Quelles sont les caractéristiques de Synthesis AI ?
- Données humaines conformes à la vie privée : Synthesis AI génère des données humaines synthétiques qui respectent les réglementations en matière de confidentialité, éliminant les risques associés aux informations personnelles sensibles.
- Ensembles de données sans biais : La plateforme assure la création d'ensembles de données diversifiés, répondant aux biais souvent présents dans les données réelles, promouvant ainsi des résultats équitables dans les applications d'apprentissage automatique.
- Rapidité de mise en production : Accélérez le développement et les cycles de déploiement avec des données synthétiques, permettant aux entreprises de mettre leurs produits sur le marché rapidement sans les retards associés à la collecte traditionnelle de données.
- Données 3D parfaitement étiquetées : Les utilisateurs reçoivent des données multimodales complètes, permettant la création d'annotations parfaites en pixels pour la profondeur, les normales de surface, et plus encore.
- Génération illimitée de données : Synthesis AI permet une génération illimitée de données synthétiques pour construire des applications spatiales sophistiquées, essentielles pour les environnements AR/VR/XR.
- Simulation pour les cas extrêmes : Capturez des événements rares et des cas extrêmes par simulation, garantissant des performances robustes et une sécurité dans des applications telles que la conduite autonome et les systèmes de sécurité.
Quelles sont les caractéristiques de Synthesis AI ?
- Applications polyvalentes : La plateforme s'adresse à divers secteurs, y compris l'automobile, la biométrie, la sécurité et les appareils grand public.
- Modèles 3D de haute qualité : Synthesis AI offre des ensembles de données riches facilitant aux développeurs la modélisation de différents scénarios, améliorant l'expérience d'apprentissage des systèmes d'IA.
- Simulation complète de scénarios : La capacité à simuler des environnements complexes aide à comprendre et améliorer la réactivité des systèmes face à des scénarios du monde réel.
Quels sont les cas d'utilisation de Synthesis AI ?
- Biométrie et sécurité : Améliorez les processus de vérification d'identité en utilisant des millions d'images générées synthétiquement. Cela aide à former des systèmes de reconnaissance faciale sans compromettre la vie privée des individus.
- Surveillance des conducteurs : Simulez divers comportements de conducteurs et d'occupants capturés par des caméras multimodales pour améliorer le développement de systèmes de surveillance des conducteurs.
- Reconnaissance d'activité : Créez des scénarios multi-personnes dans divers environnements pour une reconnaissance d'activité efficace et un détecteur de menaces dans les applications de sécurité.
- Appareils et applications grand public : Utilisez les capacités AR/VR/XR pour développer des modèles centrés sur l'humain, essentiels pour les casques et autres appareils électroniques grand public.
- Essayage virtuel : Des millions d'identités et d'options vestimentaires synthétiques permettent aux marques de mode de créer des modèles robustes pour des expériences d'essayage virtuel, offrant aux clients une plateforme de shopping interactive.
- Détection des piétons : En simulant des scénarios multi-personnes dans des environnements extérieurs complexes, les entreprises peuvent améliorer leurs modèles de détection des piétons essentiels pour les véhicules autonomes.
Comment utiliser Synthesis AI ?
- Identifiez vos besoins : Comprenez votre application spécifique et vos exigences en matière de données, que ce soit pour la biométrie, les applications automobiles ou les appareils grand public.
- Sélectionnez l'ensemble de données approprié : Choisissez parmi les ensembles de données synthétiques disponibles adaptés aux besoins de votre projet.
- Implémentez dans votre environnement de développement : Intégrez les ensembles de données synthétiques dans votre pipeline d'entraînement de modèle d'apprentissage automatique.
- Testez et itérez : Utilisez les données synthétiques pour former vos modèles, en testant la robustesse à travers divers scénarios simulés.
