Parallel Domain lanza API para generar datos sintéticos y entrenar modelos de IA más rápido

Parallel Domain lanza un API que permite a los clientes generar conjuntos de datos sintéticos para entrenar sus modelos de aprendizaje automático. La startup con sede en San Francisco ha lanzado Data Lab, que se apoya en la inteligencia artificial generativa, lo que da a los ingenieros de aprendizaje automático control sobre mundos virtuales dinámicos para simular cualquier escenario imaginable. El objetivo es dar a las empresas de drones, robótica y autonomía más control y eficiencia en la construcción de grandes conjuntos de datos para que puedan entrenar sus modelos de manera más rápida y profunda.

Una nueva forma de crear conjuntos de datos sintéticos

Data Lab permite a los ingenieros generar objetos que no estaban disponibles previamente en la biblioteca de activos de la startup. El API utiliza la simulación 3D para proporcionar una base sobre la cual un ingeniero, a través de una serie de simples indicaciones, puede superponer el mundo real en toda su aleatoriedad. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo para conducir en una carretera con un taxi volcado en dos carriles o enseñar a un robotaxi a identificar a un humano vestido con un traje de dinosaurio inflable.

Un impulso para la conducción autónoma

Data Lab podría ayudar a escalar los sistemas de conducción autónoma aún más rápido. McNamara, fundador y CEO de Parallel Domain, afirmó que la startup probó ciertos modelos de vehículos autónomos en conjuntos de datos sintéticos de cochecitos frente a conjuntos de datos del mundo real de cochecitos y descubrió que el modelo funcionó mejor cuando se entrenó con datos sintéticos.

Cambio en el modelo de negocio

Parallel Domain inicialmente lanzó su motor de generación de datos sintéticos, llamado Reactor, en mayo para uso interno y pruebas beta con clientes de confianza. Ahora que Reactor se ofrece a los clientes a través del API Data Lab, es probable que el modelo de negocio de Parallel Domain cambie, ya que los clientes prefieren el acceso fácil a la inteligencia artificial generativa. La estrategia comercial de la startup consiste en que los clientes compren asignaciones de datos y luego usen esos créditos durante todo el año. Data Lab puede ayudar a Parallel Domain a pasar a un modelo de software como servicio (SaaS), donde los clientes pueden suscribirse al acceso a la plataforma y pagar en función de cuánto la usen.

Potencial para la expansión

El API también tiene el potencial de ayudar a Parallel Domain a expandirse en cualquier espacio donde la tecnología habilitada para la visión por computadora esté haciendo que las industrias sean más eficientes, como la agricultura, el comercio minorista o la fabricación. McNamara afirmó que "la habilitación de la IA en la agricultura se ve como una de las cosas más grandes que mejorará la eficiencia, y queremos perseguir esos casos de uso y, finalmente, tener una plataforma donde, sin importar en qué dominio esté operando, si necesita entrenar a una IA para ver el mundo con algún tipo de sensor, el lugar donde comenzaría sería Parallel Domain".