Date de mise à jour: 08:00 EST / 19 avril 2021

par
Mike Wheatley

Le développeur de jeux vidéo Unity Software Inc. vend des ensembles de données d’images synthétiques qui, selon lui, peuvent être utilisés pour créer des modèles de vision par ordinateur IA plus rapidement et à un coût bien inférieur.

Unity est célèbre pour son moteur de jeu 3D que les développeurs de jeux vidéo utilisent pour créer des environnements de jeu plus interactifs, en plus des applications de réalité virtuelle et de réalité augmentée, mais ses programmes, qui s’appuient sur la même IA pour présenter leurs mondes virtuels, peuvent également être utilisé pour créer des modèles grandeur nature d’objets qui peuvent aider à la conception dans des secteurs tels que l’architecture, l’ingénierie et la construction.

Aujourd’hui, l’entreprise s’implique également dans la création de modèles d’IA. Les nouveaux ensembles de données Unity Computer Vision annoncés aujourd’hui sont basés sur des données synthétiques, qui sont des informations créées artificiellement à l’aide d’algorithmes. produits, outils et vérification. De la validation de modèles, ainsi que pour la formation sur un modèle d’IA

Unity affirme que ses ensembles de données synthétiques sont utiles, car les informations qu’ils contiennent sont créées pour répondre à un grand nombre de besoins et de conditions spécifiques qui ne sont pas disponibles dans les données actuelles ou réelles. Des exemples sont des situations telles que lorsque les exigences de confidentialité limitent la disponibilité de des données réelles et comment elles peuvent être utilisées, puis il y a des cas comme les voitures. Conduite autonome, les données réelles étant très coûteuses à générer

Un autre avantage des données synthétiques est qu’elles éliminent les écueils liés à la confidentialité liés à l’utilisation d’images de personnes et de lieux réels.

Cependant, l’un des problèmes avec les données synthétiques est que, ironiquement, elles doivent d’abord être générées avec un modèle d’IA. Unity a déclaré qu’il s’agissait d’un processus coûteux et chronophage, qui crée un obstacle pour de nombreuses entreprises qui manquent de ressources. pour le faire.

Danny Lang, vice-président principal de l’intelligence artificielle chez Unity, a déclaré à SiliconANGLE que l’unité d’entraînement est utilisée pour créer des «jumeaux numériques» d’intérêts qui sont ensuite placés dans une variété d’environnements 3D avec des conditions d’éclairage, des orientations, des facteurs de mesure, et une variété d’autres paramètres, appelés «facteurs aléatoires», a déclaré Lange, «ces jumeaux numériques sont ensuite utilisés pour générer de grandes quantités de données d’entraînement variées pour l’apprentissage automatique.

En ce qui concerne les avantages de l’utilisation de données synthétiques, Lange a déclaré que l’un des principaux avantages est que cela supprime le problème des «données biaisées»

« Les données obtenues dans le monde réel sont souvent biaisées en faveur de ce qui est facile à collecter, sujettes à des erreurs de classification humaine, et doivent souvent être mises à jour, ce qui peut être très coûteux », a-t-il déclaré. « Les données synthétiques ont une capacité illimitée à Produisez divers ensembles de données dans n’importe quelle dimension, sont classés de manière optimale et beaucoup moins coûteux à mettre à jour. « 

Lange a ajouté qu’Unity avait remarqué qu’une large diversité de données était plus importante pour produire des modèles d’intelligence artificielle précis à partir d’ensembles limités de données réalistes. «Nous pensons que les meilleurs résultats d’IA sont obtenus grâce à une grande quantité de données synthétiques de haute qualité ainsi que quantitatives », a-t-il déclaré. De petites quantités de données réelles, lorsque cela est possible »

Lange a déclaré que les ensembles de données de vision artificielle par ordinateur d’Unity peuvent prendre en charge une variété de cas d’utilisation de formation à l’IA. L’un des exemples les plus évidents est également la détection d’objets, qui pourrait concerner des scénarios tels que la fabrication, la vente au détail et la sécurité. Dans un exemple, Neural Pocket Inc, qui vend la technologie de la ville intelligente aux bâtiments commerciaux et aux espaces urbains qui reposent sur la reconnaissance d’image basée sur l’IA, elle a utilisé des ensembles de données Unity pour créer un modèle capable de détecter des objets dangereux tels que des armes dans l’environnement de vente au détail

Unity a déclaré qu’elle pouvait travailler avec les clients pour s’assurer que les ensembles de données sont produits d’une manière qui répond aux normes précises de leurs besoins. La société a déclaré qu’elle introduisait un modèle de tarification à plusieurs niveaux dans lequel le prix d’une image baissait proportionnellement au besoin croissant d’images plus synthétiques.

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Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Actualités – CA – Unity lance des ensembles de données synthétiques de vision par ordinateur d’intelligence artificielle – SiliconANGLE
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Unity lance des ensembles de données artificielles pour l’IA de vision par ordinateur >

Source: https://siliconangle.com/2021/04/19/unity-launches-synthetic-datasets-computer-vision-ai/

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