フィジカルインテリジェンスを支えるデータ
工場内を移動するロボット、歩行者を検知する自動運転車両、移動するターゲットに着地するドローンに共通して必要なのは高品質のラベル付きデータです。 しかし、フィジカル AI が高度化するにつれて、そのデータパイプラインも複雑になります。多くの場合、ロボティクスや自律システムは、カメラ、LiDAR、レーダー、IMU、GPS センサーからの入力をリアルタイムで処理する必要があります。 ここで、3D センサーフュージョンのラベリングがきわめて重要になります。
実世界のAIシステムにおける知覚の課題
現代のフィジカル AI システムは、環境を視覚的に認識し、感知し、理解するという、マルチモーダルな知覚に依存しています。しかし、そこで取り込まれる未加工データは雑然としています。
- 1 フレームあたり数百万のポイントを持つ LiDAR 点群データ。
- 形状は捉えられないが、深さと速度を捉えるレーダー反射。
- RGB カメラまたは赤外線カメラからのビデオストリーミング。
- 時間的な調整を必要とする慣性信号と GPS 信号。
これらのストリームを統合して 1 つのデータセットにまとめるには、融合パイプラインと、3D ジオメトリや座標系、センサーキャリブレーションを理解している人材が必要です。従来の 2D 境界ボックスのラベリングだけでは不十分です。
なぜ3Dデータのラベリングはこれほど複雑で、これほどコストがかかるのか
3D データのラベリングには専用ツールと専門知識が必要です。
- 3D バウンディングボックスとセマンティックセグメンテーションは、センサーのキャリブレーション行列と厳密に一致している必要があります。
- 複数のセンサー間で時刻を同期させることで、各フレームが同一の瞬間を表すことが保証されます。
- オクルージョン処理とマルチフレームトラッキング**により、対象物が再び出現するか、視界から外れるかを判定します。
- アノテーションの一貫性とアノテータ間の一致度（IAA）は、モデルの性能に直接影響します。
多くの企業はこうした課題により、認識モデルの学習において、処理能力 の制限、品質の低さ、長いリードタイムといったボトルネックに直面しています。そのため、拡張性があり監査可能なアノテーションパイプラインを提供できるエンタープライズレベルのパートナーに支援を求めるのです。
センサーフュージョンのラベリング — ロボティクスにおけるデータアノテーションの未来
センサーフュージョンのラベリングは、複数のモダリティ（LiDAR、レーダー、ビデオ）のデータを統合し、物理世界をより豊かに表現します。ロボティクスや自動運転車両において、これは以下のような成果となって現れます。
- 低照度環境や悪天候下における物体検出の精度向上。 深度と速度の推定精度向上。
- 相互検証されたセンサー入力により、より堅牢なシーン理解が可能。
- 死角やエッジケースでの失敗減。
Uber AI Solutions は自社のモビリティプラットフォームおよび世界中のパートナープログラムを通じて、このプロセスを 10 年にわたり磨き上げてきました。
結論 - 未加工データから現実世界の知覚へ
フィジカル AI の性能は、物体を見分けて行動することを学習させるデータの質によって決まります。Uber AI Solutions は、グローバルな人材ネットワークと厳密な品質管理の枠組みを高度なセンサーラベリング技術に融合させることで、現実世界で安全に稼働する信頼できるロボット、車両、機械を企業が構築できるようにします。
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