Appen liefert hochwertige Schulungsdaten und Qualitätssicherungsdienste für autonome Fahrzeughersteller
Die Möglichkeit, 2D- und 3D-Datasets zu kombinieren, ermöglicht Appen die Unterstützung der komplexesten Schulungsdatenanforderungen für Machine Learning-Schulungen in der Branche
SYDNEY & SAN FRANCISCO–11. Februar 2021–Appen Limited (ASX:APX), der führende Anbieter hochwertiger Schulungsdaten für Unternehmen, die effektive KI-Systeme in großem Maßstab entwickeln, hat heute erweiterte Funktionen angekündigt, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeughersteller Zugang zu hochwertigen Schulungsdaten haben und den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdateninvestitionen erzielen können. Hochwertige Schulungsdaten sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge sicher und wie erwartet arbeiten, und Appen, das mit 7 der 10 größten globalen Automobilunternehmen und Tier-1-Lieferanten zusammenarbeitet, kann 99+ % Genauigkeit für hochkomplexe multimodale KI-Projekte liefern.
"Es reicht nicht aus, dass Fahrzeuge bei simulierten oder guten Wetterbedingungen in einer Art Topographie gut abschneiden", sagt Wilson Pang, CTO von Appen. "Sie müssen bei allen Wetterbedingungen in jedem erdenklichen Straßenszenario, dem sie bei Einsätzen in der realen Welt begegnen werden, einwandfrei funktionieren. Das bedeutet, dass Teams, die am Machine Learning (ML)-Modell für die KI des Fahrzeugs arbeiten, sich darauf konzentrieren müssen, Trainingsdaten mit der höchstmöglichen Genauigkeit zu erhalten, bevor sie auf der Straße eingesetzt werden können. Unsere Kunden vertrauen uns mit ihren komplexesten Annotationsszenarien für Trainingsdaten, da unsere branchenführende Annotationsplattform und -services es uns ermöglichen, die hohe Qualität zu liefern, die notwendig ist, um multimodale selbstfahrende Autoalgorithmen zu entwickeln."
Um die Straßen-, Wetter- und Sicherheitsbedingungen richtig zu verstehen und darauf zu reagieren, benötigen autonome Fahrzeuge komplexe, mehrdimensionale Datensätze von zahlreichen und mehreren Arten von Sensoren. Dies stellt nicht nur eine Herausforderung aufgrund der Spezialisierung der Anbieter dar, sondern stellt auch eine enorme Qualitätssicherungsherausforderung für den Datenanmerkungsprozess dar, da Teams, die die Modelle trainieren, minderwertige Schulungsdaten erhalten, viel Zeit und Ressourcen verschwenden müssen, um zu ermitteln, welche Teile der Datensätze verbessert werden müssen, um einen Nettonutzen für ihre Machine Learning-Modelle zu erzielen.
Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in der Automobilindustrie arbeiten die Datenanmerkungsteams von Appen regelmäßig mit autonomen Fahrzeugherstellern zusammen, um ihre vorhandenen anmerkungsgebundenen Daten zu überprüfen und ihnen dabei zu helfen, sich 100 % der Qualität anzunähern, damit sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren Schulungsdaten ziehen können. Um beispielsweise ihre multimodalen autonomen Fahrzeuge ML-Algorithmen zu ermöglichen, müssen einige Hersteller zwei unterschiedliche Datensätze unterschiedlicher Abmessungen binden. Dies ist äußerst schwierig, aber entscheidend für die Entwicklung autonomer Fahrzeugmodelle. Mit Appens hochmoderner Technologieplattform, die 3D-Punktwolkenanmerkungen mit Objektverfolgung um 99+ % auf Quaderebene liefert, können Kunden nun ein Dataset mit 2D-Bildern kommentieren, die an eins mit 3D-Punkt-Cloud-Anmerkungen für die Zuordnung über mehrere Dimensionen gebunden sind, während eine konsistente Objekt-ID-Anforderung auf 50+ Frames ausgerichtet wird.
"Unser Projekt befindet sich noch in der Pilotphase, und wir mussten den Zyklus beschleunigen, um die Produktion zu erreichen, was Schulungsdaten erfordert, die schnell unseren Algorithmusanforderungen entsprechen. Das Anmerkungstool, einschließlich 3D-LiDAR, hochwertigen Kontrollfunktionen und Workflows, ist bereits in die Appen-Plattform integriert. Dies hilft uns, sicherzustellen, dass der Prozess basierend auf unseren Projektanforderungen optimiert wird, was eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen unserem Team und dem Appen-Team ermöglicht. Wir freuen uns darauf, dieses interne Pilotprojekt in die Produktion zu bringen", sagte ein leitender Projektleiter bei Ecarx, einem Automobiltechnologieunternehmen, das eine intelligente, vernetzte Plattform für mehrere Fahrzeugmodelle baut.
Die Appen-Trainingsdatenplattform kombiniert menschliche Intelligenz von über 1 Million Menschen auf der ganzen Welt mit modernsten Modellen, um die qualitativ hochwertigsten Trainingsdaten für ML-Projekte zu erstellen. Appen engagiert sich auch dafür, seinen Kunden zu helfen, eine verantwortungsvolle KI – vom Piloten bis zur Produktion – auf der Grundlage ethischer Praktiken und Datenvielfalt in allen wichtigen Anwendungsfällen sicherzustellen. Weitere Informationen zur Appen-Plattform finden Sie unter appen.com.
Quelle: https://appen.com/company/press-room/
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