Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Parallel Domain, пионер в создании и моделировании синтетических данных для автономных систем, сегодня обнародовал реплику PD, новаторский продукт, который генерирует цифровые близнецы с высокой точностью из реальных фотографий, видео и 3D-сканирования, трансформируя способ разработки и протестированных автономных автомобилей.
Реплика PD дает клиентам создавать почти идеальные виртуальные копии реальных сред, от городских улиц до автомагистралей, используя ИИ и передовые методы 3D-реконструкции. Продукт превращает повседневные данные, полученные камерами, смартфонами и беспилотниками в иммерсивные, семантически богатые 3D-миры, что позволяет разработчикам автономных транспортных средств тестировать свои системы ИИ в симуляциях с высокой точностью, которые отражают реальные условия с беспрецедентной точностью.
«С репликой PD, большой скачок вперед в том, что у нас никогда не было способа-и, на самом деле, у кого-то не было пути-создать эти копии пикселей в реальных местах»,-сказал Кевин Макнамара, основатель и генеральный директор Parallel Domain, в эксклюзивном интервью с VentureBeat. «Это самая близкая вещь, которую вы можете получить для тестирования в реальном мире, не тестируя в реальном мире».
Последствия реплики PD далеко идущие. Автономные разработчики транспортных средств (многие из которых уже работают с параллельным доменом), теперь могут проверить свои системы в моделировании с высокой точностью без рисков и логистических проблем физического тестирования. Эта технология открывает новые возможности для разработки и развертывания автономных транспортных средств — и в ближайшем будущем может обслуживать другие отрасли, такие как производство, здравоохранение, цепочка поставок, логистика, сельское хозяйство и многое другое.
Недавние достижения в области ИИ и 3D Реконструкции Силовая мощность высокая точка цифровых близнецов
PD Replica AI Pipeline интеллектуально обрабатывает данные камеры, включая фотографии смартфона и видео, чтобы создать идеальные, полностью меченные 3D-реплики реального мира. Способность создавать такие реплики с высокой точностью обеспечивается недавними достижениями в методах ИИ и 3D реконструкции. После создания цифрового близнеца реплика PD может имитировать различные методы датчиков, такие как облака лидарных точек, изображения тепловых камер и перспективы беспилотников, обеспечивая комплексное тестирование автономных систем.
«Основополагающие исследования в областях нервного сияния, гауссовой разбрызгивании и визуальном ударе сделали скачок вперед за последние несколько лет», — пояснил Макнамара. «Наша команда машинного обучения разработала проприетарные технологии для объединения некоторых из этих исследований и извлечения метаданных, необходимых для моделирования с высокой точностью».
Реплика PD дополняет существующую платформу для генерации синтетических данных Parallel Domain, которая процедурно генерирует трехмерные среды, которые статистически соответствуют распространению реальных мест. Тем не менее, цифровые близнецы представляют следующий уровень симуляционной верности.
От цифровых двоюродных братьев до идентичных близнецов: скачок в симуляционной верности
«Ранее моделирующие среды были больше похожи на цифровых« кузенов » — они напоминали целевые места, но не были точными копиями», — сказал Майкл Дибениньо, старший менеджер по маркетингу продуктов в Parallel Domain. «Реплика PD изменяет это. Теперь мы можем предоставить клиентам идеальную копию реального местоположения в пикселях, вплоть до краски, отключая скамейку. Это самая близкая вещь к тестированию реального мира, не на самом деле в реальном мире».
Этот переход от статистического приближения к цифровым близнецам с высокой точностью открывает новые варианты использования, особенно в области проверки и регрессионного тестирования моделей восприятия. Теперь клиенты могут тщательно проверять точные места, где они собираются развернуть.
Помимо скачки в Fidelity моделирования, PD Replica также предоставляет инструменты для настройки сред и сценариев тестирования. Траектории реального мира из журналов датчиков могут быть воспроизведены различными моделями объектов для тестирования случаев. Генеративный ИИ позволяет пользователям заполнять сцены новыми объектами, просто написав текстовую подсказку.
Ночное регрессионное тестирование для проверки моделей восприятия и улавливания непреднамеренных последствий
«Регрессионное тестирование в моделируемой среде — это то, где наши клиенты видят наибольшую ценность», — сказал Макнамара VentureBeat. «Каждый раз, когда они улучшают одну часть модели восприятия, могут быть непреднамеренные последствия, которые снижают производительность в других местах. При ночном тестировании имитации они могут активно поймать эти проблемы».
Эта способность проверять большой объем сценариев по требованию в среде, которая соответствует реальному миру, может значительно ускорить разработку безопасных и надежных автономных транспортных средств и роботов. Parallel Domain считает, что PD Replica представляет собой большой шаг к их миссии развертывания автономных систем в масштабе.
Компания уже получила значительную поддержку, в частности, впечатляющий список клиентов, включая Google, Toyota Research Institute, Woven Planet и Continental. Автомобильный сектор был особенно сильной вертикальной для параллельной области, поскольку ведущие автопроизводители и автономные автомобильные компании стремятся ускорить свои сроки разработки и повысить безопасность своих систем за счет моделирования.
Положения запуска PD Replica параллельные домены для дальнейшего проникновения в этот рынок и расширения в соседних секторах, таких как робототехника и беспилотники. Потребность в моделировании высокой точки зрения охватывает всю индустрию автономии, а платформа Parallel Domain уникально подходит для удовлетворения этого спроса.
По мере развития автономной индустрии транспортных средств важность обширного тестирования и проверки стала резкой фокусировкой. Высокопрофильные несчастные случаи и разъединения подтвердили необходимость в более строгих тестировании, прежде чем развернуть автономные системы на общественных дорогах. Предоставляя безопасную, контролируемую среду, которая верно повторяет реальные условия, реплика PD может сыграть решающую роль в обеспечении этого необходимого тестирования в масштабе.
Кроме того, регулирующий ландшафт для автономных транспортных средств все еще развивается, причем правительства и отраслевые органы работают над созданием стандартов и передовой практики для тестирования и развертывания. Моделирование с высокой точностью, вероятно, станет ключевым компонентом этих структур, поскольку оно обеспечивает обширное тестирование и валидацию, не подвергая риску реальных дорожных пользователей.
С запуском реплики PD, параллельный домен цементирует свою позицию в качестве лидера в пространстве моделирования и синтетических данных. По мере того, как платформа компании ускоряется, платформа компании станет важным фактором, помогая клиентам в разных отраслях привлечь более безопасные, более надежные автономные системы на рынок быстрее.
Источник
