ಭೌತಿಕ AIಗೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮಾಪನೀಯ 3D ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್
ಭೌತಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹಿಂದೆ ಇರುವ ಡೇಟಾ
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನವು ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ದಾಟಿ ಚಲಿಸುವುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೋಬೋಟ್ ಕಾರ್ಖಾನೆಯ ನೆಲವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೆಲಿವರಿ ಡ್ರೋನ್ ಚಲಿಸುವ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ ಇಳಿಯುವುದು ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ: ಉತ್ತಮ ಕ್ವಾಲಿಟಿಯ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾ. ಭೌತಿಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊ ಳ್ಳುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಭೌತಿಕ AI ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದರ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಕೂಡ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, LiDAR ಗಳು, ರೇಡಾರ್‌ಗಳು, IMU ಗಳು ಮತ್ತು GPS ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳಿಂದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿಯೇ 3D ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಮಿಷನ್-ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಭೌತಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸವಾಲು
ಆಧುನಿಕ ಭೌತಿಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಹು-ಮೋಡಲ್ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಅಂದರೆ ಅವುಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು, ಸಂವೇದನೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಆದರೆ, ಅವು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿರುವ LiDAR ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗಳು.
ರೇಡಾರ್ ಆಳ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಕಾರವನ್ನಲ್ಲ.
RGB ಅಥವಾ ಇನ್‌ಫ್ರಾರೆಡ್ ಕ್ಯಾಮರಾಗಳಿಂದ ವೀಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು.
ಕಾಲಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮನ್ವಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಇನರ್ಷಿಯಲ್ ಮತ್ತು GPS ಸಂಕೇತಗಳು.
ಈ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದಾಗ, ಯಂತ್ರಗಳು ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕೃತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ತರುವುದರಿಂದ ಫ್ಯೂಷನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಮತ್ತು 3D ಜ್ಯಾಮಿತಿ, ಕೋಆರ್ಡಿನೇಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸಾರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವರ್ಕ್‌ಫೋರ್ಸ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. 3D ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ, ಒಗ್ಗಟ್ಟಿನ, ಮೂರು ಆಯಾಮದ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಹೆಣೆಯುತ್ತದೆ.
ಸೆನ್ಸಾರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ನ ಮಹತ್ವ
ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಭೌತಿಕ ಜಗತ್ತಿನ ಹೆಚ್ಚು ಸಮೃದ್ಧ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲೈಡಾರ್, ರಾಡಾರ್ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸೇರಿವೆ.
ಭೌತಿಕ AI ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ:
ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಬೆಳಕು ಅಥವಾ ಅನನುಕೂಲಕರ ಹವಾಮಾನದಲ್ಲಿಯೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಖಚಿತತೆ.
ಮೆಚ್ಚುಗೆಯಾದ ಆಳ ಮತ್ತು ವೇಗ ಅಂದಾಜು.
ಕ್ರಾಸ್-ಮಾನ್ಯತೆಗೊಳಗಾದ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಲವಾದ ದೃಶ್ಯ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಕಡಿಮೆ ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳ ವಿಫಲತೆಗಳು.
ಬಾಟಲ್‌ನೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ದಾಟುವುದು
3D ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
3D ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಸೆನ್ಸರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಬಹು ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಮಯ ಸಮನ್ವಯತೆ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒತ್ತಡ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಒಂದು ವಸ್ತು ಪುನಃ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೊರ ಹೋಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಕಾರರ ನಡುವಿನ ಒಪ್ಪಂದ (IAA) ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತಿಯನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಟಿಲತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, perception ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಮಯದಂತಹ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. 3D ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.
ಮೂಲ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ
ಭೌತಿಕ AI, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಸೆನ್ಸರ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ಮಾನವ ಜಾಲ ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ಕ್ವಾಲಿಟಿಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಸೆಯುವ ಮೂಲಕ, Uber AI ಪರಿಹಾರಗಳು ಉದ್ಯಮಗಳು ಭೌತಿಕ AI ಅನ್ನು ಪೈಲಟ್‌ನಿಂದ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ಗೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಪರೂಪದ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಉತ್ತಮವಾದ
AI ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸೋಣ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ನಾವು ನಿಮಗೆ
ಅಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.