Les dades darrere de la intel·ligència física
Cada robot que navega per una fàbrica, cada vehicle autònom que detecta un vianant i cada dron que aterra sobre un objectiu en moviment depèn d’una cosa: dades etiquetades d’alta qualitat. Tanmateix, a mesura que la IA física esdevé més complexa, també ho fa la seva cadena de dades. La robòtica i els sistemes autònoms han d’interpretar les entrades de càmeres, lidars, radars, IMUs i sensors GPS — sovint en temps real. Aquí és on l’etiquetatge de fusió de sensors 3D esdevé fonamental per a la missió.
El reto de la percepción en los sistemas de IA física
Els sistemes físics d’IA moderns depenen de la percepció multimodal: veure, captar i entendre el seu entorn. Però les dades en brut que capten són desordenades:
- Núvols de punts Lidar amb milions de punts per fotograma.
- Retorns de radar que capten profunditat i velocitat però no la forma.
- Fluxos de vídeo de càmeres RGB o d’infraroig.
- Senyal d’inercials i GPS que requereixen alineació temporal.
Unificar aquests fluxos en un únic conjunt de dades requereix una pipeline de fusió i una plantilla que entengui la geometria 3D, els sistemes de coordenades i la calibració dels sensors. L’etiquetatge tradicional de caixes delimitadores 2D simplement no és suficient.
Per què l’etiquetatge de dades 3D és tan complex — i tan costós
L'etiquetatge de dades 3D requereix eines especialitzades i experiència:
- Les caixes delimitadores 3D i la segmentació semàntica han d'alinear-se amb precisió amb les matrius de calibratge dels sensors.
- La sincronització temporal entre diversos sensors garanteix que els fotogrames representin el mateix instant.
- La gestió de l'oclusió i el seguiment multi-fotograma determinen si un objecte torna a aparèixer o surt de la vista.
- La consistència de l'anotació i l'acord entre anotadors (IAA) afecten directament el rendiment del model.
A causa d'aquests reptes, moltes empreses es troben amb colls d'ampolla en l'entrenament de models de percepció: capacitat limitada, baixa qualitat i llargs terminis de lliurament. Per això recorren a socis d'àmbit empresarial que poden oferir canals d'anotació escalables i auditables.
Etiquetatge de la fusió de sensors: el futur de l'anotació de dades en robòtica
L'etiquetatge per fusió de sensors combina dades de múltiples modalitats (lidar, radar, vídeo) per crear una representació més rica del món físic. Per a la robòtica i els vehicles autònoms, això significa :
- Major precisió en la detecció d'objectes en condicions de poca llum o meteorologia adversa. Millora en l'estimació de la profunditat i la velocitat.
- Una comprensió de l'entorn més robusta gràcies a la validació creuada de les dades dels sensors.
- Menys punts cecs i menys errors en casos límit.
Uber AI Solutions porta deu anys perfeccionant aquest procés a la seva pròpia plataforma de mobilitat i en programes associats arreu del món.
Conclusió: de les dades en brut a la percepció del món real
La IA física només és tan bona com les dades que l’ensenyen a veure i actuar. Mitjançant la fusió de tecnologia avançada d’etiquetatge de sensors amb una xarxa humana global i marcs de qualitat rigorosos, Uber AI Solutions permet a les empreses construir robots, vehicles i màquines fiables que operen de manera segura en el món real.
Industry solutions
Industries
Guides