자동차 및 자율주행 차량을 위한 Uber AI 솔루션

uLabel은 LiDAR, 레이더, 카메라, 센서 입력 등 복잡한 데이터 유형에 대한 정밀한 라벨링을 제공하여 자율주행 차량 모델 학습에 필수적입니다.

시각, 깊이, 공간 데이터를 아우르는 포괄적인 라벨링을 지원하여 상황 인식과 의사 결정에 필요한 통합 데이터셋을 제공합니다.

맞춤형 매개변수를 사용하여 객체 감지, 도로 표지, 차선 표시, 환경 요소에 대한 자율주행 모델을 강화하는 데이터셋을 생성합니다.

내장된 정확도 검사와 AI 기반 검증을 통해 최고 품질의 라벨링 데이터를 보장하여 신뢰할 수 있는 모델 학습을 지원합니다.

uTask는 Uber의 전문 팀 전반에 걸쳐 복잡한 라벨링 및 테스트 작업을 조율하고 모니터링하여, 대량의 자율 데이터 요구에 맞춘 워크플로우를 최적화합니다.

자동차 및 자율주행 분야의 전문성을 갖춘 주석자에게 작업을 할당하여, 객체, 보행자 행동, 그리고 동적 상황에 대한 라벨링의 정확성을 보장합니다.

프로젝트 상태, 품질 지표, 팀 성과에 대한 인사이트를 제공하는 실시간 대시보드를 통해 프로젝트의 완전한 투명성을 보장합니다.

복잡하고 다양한 형태의 데이터 요구를 충족할 수 있도록 설계되어 자율주행 차량 학습에 필요한 방대한 데이터 처리에 적합합니다.

uTest는 도심 교통부터 고속도로 환경에 이르기까지 다양한 주행 조건을 재현하여 실제 상황의 압력과 극한 상황에서 자율 시스템을 테스트합니다.

다양한 지역에서 원활한 성능을 보장하며, 현지 운전 규정, 도로 구조, 기상 조건을 모두 고려합니다.

실제 데이터를 활용하여 예측할 수 없는 상황에서 장애물 회피, 비상 제동, 보행자 감지와 같은 안전에 중요한 기능을 검증합니다.

AI 기반 인사이트를 활용하여 잠재적인 안전 위험을 식별하고 시스템 성능을 최적화하며, Uber의 전담 프로그램 매니저가 이를 관리함으로써 배포 위험을 줄이고 규제 준수를 지원합니다.