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NVIDIA Omniverse讓AI訓(xùn)練變得更加簡單易用

麗臺科技 ? 來源:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 2023-07-24 09:14 ? 次閱讀
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Rendered.ai 將 NVIDIA Omniverse Replicator 集成到其合成數(shù)據(jù)生成平臺,使 AI 訓(xùn)練變得更加簡單易用。

Rendered.ai 正在通過其合成數(shù)據(jù)生成(SDG)平臺即服務(wù)(PaaS)為開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家等人員簡化 AI 訓(xùn)練。

訓(xùn)練計算機視覺 AI 模型需要大量高質(zhì)量、多樣化且無偏向的數(shù)據(jù)集。在對 AI 的需求日益增加的情況下,獲得這些數(shù)據(jù)的難度很大且成本高昂。

Rendered.ai 平臺即服務(wù)的解決方法是,生成符合現(xiàn)實的合成數(shù)據(jù)(從 3D 模擬中創(chuàng)建的數(shù)據(jù))來訓(xùn)練計算機視覺模型。

Rendered.ai 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nathan Kundtz 表示:“真實世界的數(shù)據(jù)往往無法記錄到泛化 AI 模型所需的所有可能場景和邊緣案例,這就是為什么 SDG 對于 AI 和機器學(xué)習(xí)工程師至關(guān)重要?!?/p>

Rendered.ai 現(xiàn)已將用于開發(fā)和運營工業(yè)元宇宙應(yīng)用的 Omniverse 平臺中的核心擴展程序——NVIDIA Omniverse Replicator集成到其平臺中。

借助 Omniverse Replicator,開發(fā)者能夠為視覺檢測、機器人技術(shù)、自動駕駛等諸多相關(guān)應(yīng)用生成帶有標簽的合成數(shù)據(jù)。Omniverse Replicator 建立在通用場景描述(OpenUSD)、材料定義語言(MDL)、PhysX 等 3D 工作流的開放標準基礎(chǔ)之上。

用 Rendered.ai 生成的合成圖像已被用于諸多領(lǐng)域,如為虛擬世界的景觀和植物建模、檢測衛(wèi)星圖像中的物體,甚至是測試人類卵細胞的生存能力。

隨著 Rendered.ai 開始使用 Omniverse Replicator 的光線追蹤、域隨機化、多傳感器模擬等由 RTX 加速的功能,計算機視覺工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶可以通過云端的簡單 web 界面快速、輕松地生成合成數(shù)據(jù)。

Kundtz 表示:“用來訓(xùn)練 AI 的數(shù)據(jù)是影響 AI 性能的重要主導(dǎo)因素。我們通過將 Omniverse Replicator 集成到 Rendered.ai 中,使用戶能夠更加便捷高效地打造合成數(shù)據(jù),為各個行業(yè)的應(yīng)用訓(xùn)練出更大、更好的 AI 模型?!?/p>

上個月,Rendered.ai 在加拿大溫哥華舉辦的 CVPR 上展示了其集成了 Omniverse Replicator 的平臺。

云端的合成數(shù)據(jù)生成

Rendered.ai 現(xiàn)已在 AWS Marketplace 上提供。它可為開發(fā)者和團隊提供一個協(xié)作式 web 界面,用于設(shè)計可以由計算機視覺工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家輕松配置的 SDG 應(yīng)用。

通過這個一站式工坊,人們可以在 web 瀏覽器上共享包含 SDG 數(shù)據(jù)集、任務(wù)、圖片等內(nèi)容的工作空間。

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▲ 可在 web 瀏覽器上使用的 Rendered.ai 平臺即服務(wù)視圖。

現(xiàn)在,人們可以通過在 AWS 基礎(chǔ)設(shè)施上運行的 Rendered.ai 輕松使用 Omniverse Replicator 教程、示例和其他 3D 資產(chǎn),這能幫助開發(fā)者開始在云端建立屬于自己的 SDG 能力。而對于已經(jīng)熟悉這些工具的 Omniverse Replicator 用戶來說,整個過程將更加無縫。

Kundtz 表示,Rendered.ai 之所以專注于通過該平臺提供符合現(xiàn)實的合成數(shù)據(jù),是因為這能夠依據(jù)現(xiàn)實世界的真實運行過程,向 AI 系統(tǒng)提供新的信息。

他補充道:“未來,每個使用 AI 的公司都會有一支合成數(shù)據(jù)工程團隊,來構(gòu)建基于物理的模型和特定領(lǐng)域的 AI 模型。由于復(fù)雜的 AI 任務(wù)需要在涵蓋不同場景的大批量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練,因此只模擬一次往往不夠,這就是合成數(shù)據(jù)的關(guān)鍵所在?!?/p>






審核編輯:劉清

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原文標題:NVIDIA Omniverse 讓 AI 訓(xùn)練變得更加簡單易用

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