O que é Synthesis AI?
A Synthesis AI oferece soluções revolucionárias de dados sintéticos projetadas especificamente para aplicações de visão computacional e percepção. Com a demanda por dados rotulados de alta qualidade crescendo, os métodos tradicionais de coleta de dados não são mais suficientes. A Synthesis AI fornece uma maneira simplificada de gerar **conjuntos de dados sem violação de privacidade, sem viés, permitindo que as empresas treinem seus modelos de forma eficaz, garantindo a conformidade com as normas de proteção de dados.
Quais são as características de Synthesis AI?
- Dados Humanos em Conformidade com a Privacidade: A Synthesis AI gera dados humanos sintéticos que cumprem as regulamentações de privacidade, eliminando riscos associados a informações pessoais sensíveis.
- Conjuntos de Dados Sem Viés: A plataforma garante a criação de conjuntos de dados diversos, abordando os viéses frequentemente encontrados em dados do mundo real, promovendo resultados justos em aplicações de aprendizado de máquina.
- Mais Rápido para Produção: Acelere os ciclos de desenvolvimento e implantação com dados sintéticos, permitindo que as empresas coloquem seus produtos no mercado rapidamente, sem os atrasos associados à obtenção de dados tradicionais.
- Dados 3D Perfeitamente Rotulados: Os usuários recebem dados multimodais abrangentes, possibilitando a criação de anotações pixel-perfect para profundidade, normais de superfície e muito mais.
- Geração de Dados Ilimitada: A Synthesis AI permite a geração ilimitada de dados sintéticos para construir aplicações espaciais sofisticadas, essenciais para ambientes AR/VR/XR.
- Simulação de Casos Limite: Capture eventos raros e casos limite por meio de simulação, garantindo um desempenho robusto e seguro em aplicações como direção autônoma e sistemas de segurança.
Quais são as características de Synthesis AI?
- Aplicações Versáteis: A plataforma atende a vários setores, incluindo automotivo, biometria, segurança e dispositivos de consumo.
- Modelos 3D de Alta Qualidade: A Synthesis AI oferece conjuntos de dados ricos, facilitando para os desenvolvedores modelarem diferentes cenários, aprimorando a experiência de aprendizado dos sistemas de IA.
- Simulação Abrangente de Cenários: A capacidade de simular ambientes complexos ajuda a entender e melhorar a capacidade de resposta dos sistemas a cenários do mundo real.
Quais são os casos de uso de Synthesis AI?
- Biometria e Segurança: Melhore os processos de verificação de identidade utilizando milhões de imagens geradas sinteticamente. Isso ajuda no treinamento de sistemas de reconhecimento facial sem comprometer a privacidade dos indivíduos.
- Monitoramento de Motoristas: Simule comportamentos variados de motoristas e ocupantes capturados através de câmeras multimodais, aprimorando o desenvolvimento de sistemas de monitoramento de motoristas.
- Reconhecimento de Atividades: Crie cenários com múltiplas pessoas em ambientes diversos para um reconhecimento eficaz de atividades e deteção de ameaças em aplicações de segurança.
- Dispositivos e Aplicações de Consumo: Utilize as capacidades de AR/VR/XR para desenvolver modelos centrados no humano, essenciais para headsets e outros eletrônicos de consumo.
- Experiência de Prova Virtual: Milhões de identidades sintéticas e opções de roupas permitem que marcas de moda criem modelos robustos para experiências de prova virtual, proporcionando uma plataforma de compras interativa para os clientes.
- Detecção de Pedestres: Ao simular cenários com múltiplas pessoas em ambientes externos complexos, as empresas podem aprimorar seus modelos de detecção de pedestres essenciais para veículos autônomos.
Como usar Synthesis AI?
- Identifique Suas Necessidades: Compreenda sua aplicação específica e os requisitos de dados, seja para biometria, aplicações automotivas ou dispositivos de consumo.
- Selecione o Conjunto de Dados Apropriado: Escolha entre os conjuntos de dados sintéticos disponíveis, adaptados às suas necessidades de projeto.
- Implemente em Seu Ambiente de Desenvolvimento: Integre os conjuntos de dados sintéticos em seu fluxo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
- Teste e Itere: Use os dados sintéticos para treinar seus modelos, testando a robustez através de vários cenários simulados.
