Endava și SideFX s-au aliat pentru a revoluționa crearea, antrenarea și testarea modelelor de inteligență artificială bazate pe viziunea computerizată. Această colaborare aduce un nou nivel de realism și control în generarea datelor necesare pentru antrenarea algoritmilor AI.
Acest parteneriat abordează o provocare majoră în domeniul inteligenței artificiale: lipsa datelor realiste, complete și diverse pentru aplicații sigure și scalabile. Modelele AI adesea dau greș atunci când întâlnesc situații din lumea reală diferite de cele întâlnite în timpul antrenării. Datele sintetice vin să rezolve această problemă, simulând scenarii imposibil de reprodus în mod tradițional.
Date sintetice, un nou standard pentru viziunea computerizată
Datele sintetice nu sunt doar imitații vizuale, ci reconstrucții procedurale ale lumii reale, unde fiecare element poate fi controlat, etichetat și interpretat. Endava și SideFX utilizează motorul Houdini pentru a crea scene detaliate care includ informații esențiale pentru antrenarea rețelelor neuronale, precum hărți de adâncime, segmente semantice și date multispectrale.
Spre deosebire de datele colectate din realitate, care sunt costisitoare, necesită etichetare manuală și pot ridica probleme de confidențialitate, datele sintetice pot fi generate în masă și cu o consistentă superioară. În industria robotică, datele sintetice pot reproduce exact defectele rare și critice pe echipamente, care sunt deseori dificil de observat sau surprins.
„Modelele de inteligență artificială, mai ales cele bazate pe viziune computerizată, depind de calitatea datelor de antrenare. Seturile de date open-source și modelele pre-antrenate pot avea limitări de licență ori nu oferă acuratețea necesară în aplicații reale. Datele sintetice vin să remedieze aceste deficiențe: permit adnotări precise la nivel de pixel, imposibil de obținut manual, și pot fi generate în mod controlat, inclusiv pentru scenarii imposibil de replicat – cum ar fi prezența oamenilor în medii periculoase sau inaccesibile”, a declarat Dan Danciu, VP Intelligent Automation, Endava România.
Această tehnologie se aplică și în domeniul medical. Endava a testat deja aplicațiile pe radiografii dentare, ajutând la diagnosticul preventiv prin antrenarea unor modele care identifică detalii complexe. Totul fără a încălca reglementările de confidențialitate.
Aplicații imposibile devin posibile
Această tehnologie deschide porți către aplicații care păreau imposibile înainte. Antrenarea algoritmilor în medii virtuale periculoase – cum ar fi spații radioactive, adâncuri marine sau spații industriale greu accesibile – permite utilizarea inteligenței artificiale în condiții extreme, fără intervenție umană.
„Suntem bucuroși că, prin parteneriatul cu SideFX, instrumentele noastre de generare de date sintetice sunt accesibile unei comunități mai largi. Platforma este mult mai mult decât o soluție experimentală; ea oferă rezultate concrete prin simularea complexității lumii reale. Datele generate au adnotări exacte, eliminând erorile umane și îmbunătățind precizia în viziunea computerizată. Echipele pot economisi timp și resurse concentrate pe aplicații importante, precum inspecția industrială sau analiza medicală”, a declarat Dan Danciu, VP Intelligent Automation, Endava România.
Platforma Houdini Labs devine un centru accesibil nu doar pentru studiourile de efecte vizuale, ci și pentru echipele AI din diverse industrii, cum ar fi asigurări, sănătate, retail sau robotică. Endava și SideFX democratizează accesul la aceste date sintetice, oferind o alternativă la seturile limitate de date open-source.
Totodată, Endava integrează un sistem de analiză comparativă a performanței modelelor antrenate pe date sintetice și reale, identificând diferențele și propunând ajustări. Dezvoltatorii pot calibra sistemele mai eficient și rapid pentru aplicații reale.
Colaborarea dintre Endava și SideFX este relevantă într-un mediu în continuă evoluție, concentrându-se pe industrii cu o complexitate vizuală ridicată, inclusiv medicina și media digitală, ceea ce le plasează în avangarda inteligenței artificiale sigure, scalabile și adaptabile la condițiile reale.