Podatki v ozadju fizične inteligence
Vsak robot, ki se premika po tovarniškem tleh, vsako avtonomno vozilo, ki zazna pešca, in vsak dron, ki pristane na premikajočem se cilju, se zanaša na eno stvar: visokokakovostne označene podatke. A z večjo kompleksnostjo fizične umetne inteligence postaja bolj zapleten tudi njen podatkovni tok. Robotika in avtonomni sistemi morajo razumeti vhodne podatke iz kamer, lidarjev, radarjev, IMU-jev in GPS senzorjev — pogosto v realnem času. Tukaj postane označevanje s 3D senzorsko fuzijo ključnega pomena za uspeh.
Izziv zaznavanja v fizičnih sistemih umetne inteligence
Sodobni fizični sistemi umetne inteligence temeljijo na večmodalni percepciji — zaznavanju, čutenju in razumevanju svojega okolja. Vendar so surovi podatki, ki jih zajamejo, neurejeni:
- Lidar točkovni oblaki z milijoni točk na okvir.
- Radarski odboji, ki zajamejo globino in hitrost, ne pa tudi oblike.
- Video tokovi iz RGB ali infrardečih kamer.
- Inercialni in GPS signali, ki zahtevajo časovno uskladitev.
Združevanje teh tokov v enotno zbirko podatkov zahteva fuzijski proces in ekipo, ki razume 3D geometrijo, koordinatne sisteme in kalibracijo senzorjev. Tradicionalno označevanje z 2D omejevalnimi polji preprosto ni dovolj.
Zakaj je 3D označevanje podatkov tako zapleteno — in tako drago
Označevanje 3D podatkov zahteva specializirana orodja in strokovno znanje:
- 3D omejitvene škatle in semantična segmentacija morajo biti natančno usklajene z matrikami za kalibracijo senzorjev.
- Časovna sinhronizacija med več senzorji zagotavlja, da okvirji predstavljajo isti trenutek.
- Obravnava zakritosti in sledenje skozi več okvirjev določata, ali se objekt ponovno pojavi ali izgine iz vidnega polja.
- Doslednost označevanja in soglasje med označevalci (IAA) neposredno vplivata na učinkovitost modela.
Zaradi teh izzivov se številna podjetja soočajo z ozkimi grli pri treniranju percepcijskih modelov — omejene zmogljivosti, nizka kakovost in dolgi dobavni roki. Zato se odločajo za partnerje na ravni podjetij, ki lahko zagotovijo razširljive in preverljive procese označevanja.
Označevanje s spajanjem senzorjev — prihodnost označevanja podatkov v robotiki
Označevanje s fuzijo senzorjev združuje podatke iz več modalitet (lidar, radar, video), da ustvari bogatejšo predstavitev fizičnega sveta. Za robotiko in avtonomna vozila to pomeni :
- Višja natančnost zaznavanja objektov v slabih svetlobnih pogojih ali neugodnem vremenu. Izboljšana ocena globine in hitrosti.
- Bolj robustno razumevanje prizora z navzkrižno preverjenimi vnosi senzorjev.
- Manj slepih točk in napak v mejnih primerih.
Uber AI Solutions je deset let izpopolnjeval ta proces na svoji mobilnostni platformi in partnerskih programih po vsem svetu.
Zaključek — Od surovih podatkov do zaznavanja v resničnem svetu
Fizična umetna inteligenca je le toliko dobra, kot so podatki, ki jo učijo videti in delovati. Z združevanjem napredne tehnologije označevanja senzorjev z globalno človeško mrežo in strogimi okviri kakovosti omogoča Uber AI Solutions podjetjem gradnjo zaupanja vrednih robotov, vozil in strojev, ki varno delujejo v resničnem svetu.
Rešitve za industrijo
Industrije
Vodniki