భౌతిక మేధస్సు వెనుక ఉన్న డేటా
ఒక ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్లో నావిగేట్ చేసే ప్రతి రోబోట్, ఒక పాదచారిని గుర్తించే ప్రతి స్వయంచాలక వాహనం, మరియు కదులుత ున్న లక్ష్యంపై ల్యాండ్ అయ్యే ప్రతి డ్రోన్—all ఒకే విషయంపై ఆధారపడి ఉంటాయి: అధిక-నాణ్యత లేబుల్ చేయబడిన డేటా. కానీ ఫిజికల్ AI మరింత క్లిష్టంగా మారుతున్న కొద్దీ, దాని డేటా పైప్లైన్ కూడా అంతే క్లిష్టంగా మారుతోంది. రోబోటిక్స్ మరియు స్వయంచాలక వ్యవస్థలు కెమెరాలు, లిడార్లు, రాడార్లు, IMUలు మరియు GPS సెన్సర్ల నుండి వచ్చే ఇన్పుట్లను—చాలా సార్లు రియల్ టైమ్లో—అర్థం చేసుకోవాలి. ఇక్కడే 3D సెన్సార్ ఫ్యూజన్ లేబెలింగ్ మిషన్-క్రిటికల్గా మారుతుంది.
భౌతిక AI వ్యవస్థల్లో గ్రహణ సమస్య
ఆధునిక భౌతిక AI వ్యవస్థలు బహుళ-మోడల్ గ్రహణంపై ఆధారపడి ఉంటాయి — అవి చూసి, అనుభవించి, తమ పరిసరాలను అర్థం చేసుకుంటాయి. కానీ అవి సేకరించే ముడి డేటా చాలా గందరగోళంగా ఉంటుంది:
- ప్రతి ఫ్రేమ్కు మిలియన్ల పాయింట్లతో ఉన్న లిడార్ పాయింట్ క్లౌడ్స్.
- ఆకారాన్ని కాకుండా లోతు మరియు వేగాన్ని పట్టుకునే రాడార్ రిటర్న్స్.
- RGB లేదా ఇన్ఫ్రారెడ్ కెమెరాల నుండి వచ్చే వీడియో స్ట్రీమ్స్.
- కాల పరంగా సరిపోల్చాల్సిన ఇనర్షియల్ మరియు GPS సంకేతాలు.
ఈ స్ట్రీమ్స్ను ఒక ఏకీకృత డేటాసెట్గా మార్చడం కోసం ఫ్యూజన్ పైప్లైన్ మరియు 3D జ్యామితి, కోఆర్డినేట్ ఫ్రేమ్స్, సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్లను అర్థం చేసుకునే వర్క్ఫోర్స్ అవసరం. సంప్రదాయ 2D బౌండింగ్ బాక్స్ లేబెలింగ్ సరిపోదు.
3D డేటా లేబెలింగ్ ఎందుకు అంత క్లిష్టంగా — మరియు అంత ఖరీదుగా ఉంటుంది
3D డేటాను లేబుల్ చేయడానికి ప్రత్యేకమైన సాధనాలు మరియు నిపుణ్యత అవసరం:
- 3D బౌండింగ్ బాక్సులు మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ తప్పనిసరిగా సెన్సార్ కాలిబ్రేషన్ మ్యాట్రిక్స్తో ఖచ్చితంగా సరిపోవాలి.
- బహుళ సెన్సార్లలో టైమ్ సింక్రనైజేషన్ ద్వారా ప్రతి ఫ్రేమ్ ఒకే క్షణాన్ని సూచిస్తుందని నిర్ధారించవచ్చు.
- ఒక వస్తువు మళ్లీ కనిపించిందా లేదా దృష్టికి బయటకు వెళ్లిందా అనేది ఆక్లూజన్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు మల్టీ-ఫ్రేమ్ ట్రాకింగ్** ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది.
- అనోటేషన్ స్థిరత్వం మరియు ఇంటర్-అనోటేటర్ అగ్రిమెంట్ (IAA) నేరుగా మోడల్ పనితీరును ప్రభావితం చేస్తాయి.
ఈ సవాళ్ల కారణంగా, అనేక కంపెనీలు పర్సెప్షన్ మోడల్ ట్రైనింగ్లో బాటిల్నెక్స్ను ఎదుర్కొంటున్నాయి — పరిమిత సామర్థ్యం, తక్కువ నాణ్యత, మరియు ఎక్కువ సమయం పడటం. అందుకే వారు స్కేలబుల్, ఆడిటబుల్ అనోటేషన్ పైప్లైన్లను అందించగల ఎంటర్ప్రైజ్-గ్రేడ్ భాగస్వాములను ఆశ్రయిస్తారు.
సెన్సార్ ఫ్యూజన్ లేబెలింగ్ — రోబోటిక్స్ డేటా అనోటేషన్ యొక్క భవిష్యత్తు
సెన్సార్ ఫ్యూజన్ లేబులింగ్ భౌతిక ప్రపంచం యొక్క గొప్ప ప్రాతినిధ్యాన్ని సృష్టించడానికి బహుళ పద్ధతుల (లిడార్, రాడార్, వీడియో) నుండి డేటాను మిళితం చేస్తుంది. రోబోటిక్స్ మరియు అటానమస్ వాహనాల కోసం, దీని అర్థం:
- పేలవమైన వెలుతురు లేదా ప్రతికూల వాతావరణంలో వస్తువును గుర్తించే అధిక ఖచ్చితత్వం. మెరుగైన లోతు మరియు వేగం అంచనా.
- క్రాస్-ధృవీకరించబడిన సెన్సార్ ఇన్పుట్ల ద్వారా మరింత బలమైన దృశ్య అవగాహన.
- తక్కువ బ్లైండ్ స్పాట్లు మరియు ఎడ్జ్-కేస్ వైఫల్యాలు.
Uber AI సొల్యూషన్స్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా తన స్వంత మొబిలిటీ ప్లాట్ఫామ్ మరియు పార్ట్నర్ ప్రోగ్రామ్లలో ఈ ప్రక్రియను మెరుగుపరచడానికి పదేళ్లు వెచ్చించింది.
సంక్షిప్తంగా — ముడి డేటా నుండి వాస్తవ ప్రపంచ అవగాహన వరకు
భౌతిక AI దాన్ని చూడటం మరియు చర్య తీసుకోవడం నేర్పే డేటా ఎంత మంచిదైతే అంత మంచిది. ఆధునిక సెన్సార్ లేబెలింగ్ సాంకేతికతను ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న మానవ నెట్వర్క్ మరియు కఠినమైన నాణ్యతా ప్రమాణాలతో కలిపి, Uber AI Solutions కంపెనీలు నమ్మదగిన రోబోట్లు, వాహనాలు మరియు యంత్రాలను నిజమైన ప్రపంచంలో సురక్షితంగా పనిచేయగలిగేలా నిర్మించేందుకు సహాయపడుత ుంది.
పరిశ్రమ పరిష్కారాలు
పరిశ్రమలు
గైడ్లు