Parallel Domain の API により、顧客は生成 AI を使用して合成データセットを構築できるようになります


パラレルドメイン は、合成データセットを生成する機能を顧客の手に提供しています。 サンフランシスコを拠点とするこのスタートアップは、と呼ばれる新しい API を開始しました。 データラボ これは生成 AI の巨人の肩の上に立っており、機械学習エンジニアが動的な仮想世界を制御して、想像できるあらゆるシナリオをシミュレートできるようになります。

「GitHub にアクセスして API をインストールするだけで、データセットを生成する Python コードを書き始めることができます」と、Parallel Domain の創設者兼 CEO の Kevin McNamara 氏は TechCrunch に語った。

Data Lab を使用すると、エンジニアはスタートアップのアセット ライブラリで以前は利用できなかったオブジェクトを生成できます。 API は 3D シミュレーションを使用して、エンジニアが一連の単純なプロンプトを通じて、ランダム性のある現実世界をその上に重ねることができる基盤を提供します。 2 車線にわたって運転台をひっくり返して高速道路を走行するようにモデルをトレーニングしたいですか? 簡単。 あなたのロボタクシーは、膨張可能な恐竜の衣装を着た人間を識別する方法を知っている必要があると思いますか? 終わり。

目標は、自律走行、ドローン、ロボット工学の企業が大規模なデータセットを構築する際の制御を強化し、より効率的にモデルをより迅速かつより深いレベルでトレーニングできるようにすることです。

「イテレーション時間は、基本的に、ML エンジニアとして、望むものをどれだけ早く考え、それを API 呼び出し、つまり一連のコードに変換できるかにかかっています。」 マクナマラは言った。 「顧客がプロンプトに対して入力できる項目はほぼ無限にあり、無制限のレベルがありますが、システムは正常に機能します。」

Parallel Domain は、先進運転支援システム (ADAS) を構築する大手 OEM や自動運転会社を顧客として数えています。 これまで、スタートアップ企業が顧客の特定のパラメーターに基づいてデータセットを作成するには、数週間から数か月かかった可能性があります。 McNamara 氏によると、セルフサービス API を使用すると、顧客は「ほぼリアルタイム」で新しいデータセットを作成できます。

より大規模な場合、Data Lab は自動運転システムをさらに迅速に拡張するのに役立つ可能性があります。 マクナマラ氏によると、同社はベビーカーの合成データセットで特定の AV モデルを実際のベビーカーのデータセットと比較してテストしたところ、合成データでトレーニングした場合にモデルのパフォーマンスが向上することが判明したという。

Parallel Domain は、ChatGPT のようなここ数カ月で人気を集めたオープン AI API を使用していませんが、このスタートアップは、過去 2 年以内にオープンソース化された大規模な基盤モデルの上に自社テクノロジーのコンポーネントを構築しています。

「安定拡散のような機能により、これらの基盤モデルの独自バージョンを微調整し、テキスト入力を使用して画像とコンテンツの生成を推進することができます」とマクナマラ氏は述べ、彼のチームが生成時にオブジェクトにラベルを付けるためのカスタム技術スタックを開発したことを指摘しました。

Parallel Domain は当初、内部使用と信頼できる顧客によるベータ テストを目的として、Reactor と呼ばれる合成データ生成エンジンを 5 月に発売しました。 現在、Reactor は Data Lab API を通じて顧客に提供されており、顧客は生成 AI への簡単なアクセスを好むため、Parallel Domain のビジネス モデルは変化する可能性があります。

このスタートアップの今日の商業戦略には、顧客がデータの割り当てを購入し、そのクレジットを年間を通じて使用することが含まれています。 Data Lab は、Parallel Domain が SaaS (Software-as-a-Service) モデルに移行するのに役立ちます。このモデルでは、顧客はプラットフォームへのアクセスをサブスクライブし、使用量に応じて料金を支払うことができるとマクナマラ氏は述べています。

また、この API は、農業、小売、製造など、コンピュータ ビジョン対応テクノロジによって産業の効率化が図られているあらゆる分野に Parallel Domain を拡張するのに役立つ可能性があります。

「農業における AI の活用は、効率を向上させる最大の要素の 1 つとみなされており、私たちはこうしたユースケースを追求し、最終的には、AI をトレーニングする必要がある場合に、どのようなドメインで事業を展開しているかに関係なく、プラットフォームを構築したいと考えています。ある種のセンサーで世界を見るには、まず Parallel Domain から始めます」とマクナマラ氏は言いました。

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