Los datos detrás de la inteligencia física
Cada robot que se desplaza por una fábrica, cada vehículo autónomo que detecta a un peatón y cada dron que aterriza sobre un objetivo en movimiento dependen de una cosa: datos etiquetados de alta calidad. Sin embargo, a medida que la inteligencia artificial física se vuelve más compleja, también lo hace su flujo de datos. Los sistemas robóticos y autónomos deben interpretar entradas de cámaras, lidares, radares, IMUs y sensores GPS, a menudo en tiempo real. Aquí es donde el etiquetado de fusión de sensores 3D se vuelve fundamental para la misión.
El reto de la percepción en los sistemas de IA física
Los sistemas modernos de IA física dependen de la percepción multimodal: ver, captar y comprender su entorno. Pero los datos en bruto que recogen son desordenados:
- Nubes de puntos Lidar con millones de puntos por fotograma.
- Registros de radar que captan profundidad y velocidad, pero no la forma.
- Secuencias de vídeo de cámaras RGB o infrarrojas.
- Señales inerciales y GPS que requieren alineación temporal.
Unir estas secuencias en un único conjunto de datos exige una canalización de fusión y un equipo que comprenda la geometría 3D, los sistemas de coordenadas y la calibración de sensores. El etiquetado tradicional de cajas delimitadoras 2D simplemente no es suficiente.
Por qué el etiquetado de datos 3D es tan complejo y tan costoso
Etiquetar datos 3D requiere herramientas especializadas y experiencia:
- Las cajas delimitadoras 3D y la segmentación semántica deben alinearse con precisión con las matrices de calibración de los sensores.
- La sincronización temporal entre varios sensores garantiza que los fotogramas representen el mismo instante.
- La gestión de oclusiones y el seguimiento en múltiples fotogramas determinan si un objeto vuelve a aparecer o se sale del campo de visión.
- La coherencia en la anotación y el acuerdo entre anotadores (IAA) afectan directamente al rendimiento del modelo.
Debido a estos retos, muchas empresas se encuentran con cuellos de botella en el entrenamiento de modelos de percepción: capacidad limitada, baja calidad y largos plazos de entrega. Por eso recurren a socios de nivel empresarial capaces de ofrecer flujos de trabajo de anotación escalables y auditables.
Etiquetado por fusión de sensores: el futuro de la anotación de datos en robótica
El etiquetado por fusión de sensores combina datos de múltiples modalidades (lidar, radar, vídeo) para crear una representación más completa del mundo físico. Para la robótica y los vehículos autónomos, esto significa:
- Mayor precisión en la detección de objetos en condiciones de poca luz o climatología adversa. Mejor estimación de profundidad y velocidad.
- Una comprensión de la escena más robusta gracias a la validación cruzada de las entradas de los sensores.
- Menos puntos ciegos y menos fallos en casos límite.
Uber AI Solutions lleva diez años perfeccionando este proceso en su propia plataforma de movilidad y en programas de socios a nivel mundial.
Conclusión: de los datos en bruto a la percepción en el mundo real
La inteligencia artificial física solo es tan buena como los datos que le enseñan a ver y actuar. Al combinar tecnología avanzada de etiquetado de sensores con una red global de personas y rigurosos marcos de calidad, Uber AI Solutions permite a las empresas crear robots, vehículos y máquinas fiables que funcionan de forma segura en el mundo real.
Industry solutions
Industries
Guías