Cómo el etiquetado escalable de fusión de sensores 3D impulsa la próxima generación de IA física
Soluciones de IA de Uber para automotriz y vehículos autónomos
Aprovecha lo mejor de la clasificación de datos de Uber, pruebas en el mundo real y localización para impulsar la precisión, seguridad y escalabilidad en IA automotriz y vehículos autónomos
¿Por qué colaborar con Uber AI Solutions?
La solución integral de etiquetado de datos de Uber, sus avanzados marcos de pruebas y su escalabilidad global permiten a las empresas automotrices y de vehículos autónomos alcanzar una precisión, seguridad y eficiencia operativa inigualables. Con más de 8 años de experiencia y una red global de equipos expertos en el mercado de trabajo del conocimiento, Uber impulsa la innovación y acelera la implementación en aplicaciones de IA para vehículos autónomos y automotrices.
Datos de alta precisión para un entrenamiento de modelos sólido
La fusión de múltiples sensores de uLabel permite una percepción avanzada, lo que facilita que los vehículos autónomos comprendan y respondan a entornos complejos.
Desarrollo más ágil y menor tiempo para llegar al mercado
Los procesos optimizados de etiquetado de datos y pruebas aceleran los ciclos de desarrollo, facilitando la implementación rápida de nuevas tecnologías autónomas.
Validación en el mundo real y garantía de seguridad
Las pruebas basadas en escenarios garantizan que los vehículos puedan enfrentar condiciones impredecibles, lo que mejora la seguridad y la confiabilidad.
Eficiencia operativa y ahorro de costos
Las soluciones escalables reducen los gastos operativos, lo que permite un crecimiento rentable y una asignación eficiente de recursos en todos los proyectos.
Adaptabilidad global gracias a la experiencia en localización
La localización y las pruebas aseguran que los sistemas autónomos cumplan con las necesidades específicas de cada región, desde los requisitos regulatorios hasta las costumbres locales de tránsito.
Mayor seguridad y cumplimiento
Las rigurosas pruebas de seguridad garantizan que los sistemas autónomos cumplan con los estándares de seguridad globales y los requisitos regulatorios, protegiendo a los usuarios y partes interesadas.
Cómo esto podría aplicarse a ti
Anotación de datos de alta fidelidad para el entrenamiento de modelos autónomos
Etiqueta datos de sensores complejos para crear conjuntos de capacitación completos que permitan la toma de decisiones autónoma, desde la detección de objetos hasta la segmentación de carreteras.
Impacto: Permite modelos de percepción más precisos y confiables, mejorando la seguridad y la conciencia situacional
Pruebas en situaciones reales y basadas en escenarios
Prueba sistemas autónomos en diversos entornos y escenarios de conducción, asegurando su solidez en condiciones reales.
Impacto: Aumenta la confiabilidad y el rendimiento, reduciendo el riesgo de fallas del sistema en entornos complejos
Localización y adaptabilidad global
Se asegura de que los sistemas autónomos estén optimizados para diversos mercados globales, desde calles urbanas hasta zonas rurales, con ajustes específicos para cada región.
Impacto: Amplía las capacidades operativas a nivel global, facilitando la implementación en distintos entornos regulatorios y geográficos
Pruebas de producto para verificar durabilidad y escalabilidad
Realiza pruebas exhaustivas del rendimiento del vehículo, la estabilidad del sistema y la integración entre hardware y software para una implementación escalable.
Impacto: Ofrece un rendimiento constante en todos los modelos de vehículos, regiones y condiciones ambientales
Cómo logramos esto con nuestras herramientas
- Anotación de alta precisión para sistemas autónomos
uLabel ofrece etiquetado detallado para tipos de datos complejos, incluidos LiDAR, radar, cámara y entradas de sensores, lo cual es esencial para la capacitación de modelos de vehículos autónomos.
- Fusión de múltiples sensores y etiquetado 3D
Ofrece un etiquetado integral en datos visuales, de profundidad y espaciales, proporcionando un conjunto de datos unificado para la comprensión situacional y la toma de decisiones.
- Criterios dinámicos de anotación
Crea conjuntos de datos que fortalecen los modelos autónomos mediante el uso de parámetros personalizados para la detección de objetos, señales viales, marcas en el carril y elementos del entorno.
- Control de calidad en tiempo real
Garantiza datos etiquetados de la más alta calidad mediante verificaciones de precisión integradas y validación asistida por IA, para un entrenamiento de modelos confiable.
- Coordinación global de tareas para proyectos de gran escala
uTask organiza y supervisa tareas complejas de etiquetado y pruebas entre los equipos especializados de Uber, optimizando los flujos de trabajo para necesidades de datos autónomos de alto volumen.
- Asignación especializada de personal
Asigna tareas a los anotadores con experiencia en automóviles y autonomía, asegurando precisión en el etiquetado de objetos, comportamiento de usuarios a pie y escenarios dinámicos.
- Análisis completos y seguimiento del progreso
Ofrece paneles en tiempo real con información sobre el estado del proyecto, métricas de calidad y desempeño del equipo, lo que garantiza total transparencia en el proyecto.
- Infraestructura escalable y adaptable
Se adapta para satisfacer necesidades complejas y multimodales de datos porque está diseñado para manejar los amplios requerimientos de datos de la capacitación de vehículos autónomos.
- Simulación de escenario real
uTest replica diversas condiciones de manejo, desde el tráfico urbano hasta entornos de autopista, poniendo a prueba los sistemas autónomos bajo presiones reales y situaciones límite.
- Pruebas de localización y adaptabilidad al entorno
Garantiza un desempeño fluido en distintas regiones, considerando las regulaciones locales para conducir, la infraestructura vial y las condiciones climáticas.
- Pruebas de seguridad basadas en escenarios
Aprovecha datos reales para validar funciones críticas de seguridad como la evasión de obstáculos, el frenado de emergencia y la detección de peatones en situaciones impredecibles.
- Seguridad y cumplimiento mejorados con IA
Identifica posibles riesgos de seguridad y optimiza el desempeño del sistema utilizando información basada en IA, supervisada por los responsables del programa de tiempo completo de Uber, lo que reduce riesgos en la implementación y contribuye al cumplimiento regulatorio.
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