Acelere sus workflows de IA.
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El entrenamiento de cualquier modelo de IA requiere conjuntos de datos diversos, de alta calidad y cuidadosamente etiquetados para lograr la precisión y el rendimiento deseados. En muchos casos, los datos son limitados, restringidos o no están disponibles. Recopilar y etiquetar estos datos del mundo real lleva mucho tiempo y puede ser prohibitivamente caro, lo que ralentiza el desarrollo de modelos físicos de IA y el tiempo necesario para encontrar una solución.
Los datos sintéticos pueden ayudar a abordar este desafío, generados a partir de una simulación por computadora, modelos de IA generativa o una combinación de ambos. Puede consistir en texto, imágenes 2D o 3D en el espectro visual y no visual, que se pueden usar junto con datos del mundo real para entrenar modelos físicos de IA multimodales. Esto puede ahorrarle una cantidad significativa de tiempo de capacitación y reducir en gran medida los costos.
Enlaces Rápidos
Supere la brecha de datos y acelere el desarrollo de modelos de IA al tiempo que reduce el costo general de adquisición y etiquetado de datos necesarios para entrenar modelos de IA de texto, visuales y físicos.
Aborde los problemas de privacidad y reduzca el sesgo mediante la generación de diversos conjuntos de datos sintéticos para representar el mundo real.
Cree modelos de IA generalizados y de alta precisión entrenando con diversos datos que incluyen casos extremos raros pero cruciales que, de otro modo, serían imposibles de recopilar.
Genere datos de forma procedimental con datos de pipelines automatizados que se escalan con su caso de uso en los sectores de manufactura, automoción y robótica, entre otros.
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Crea tu propio canal de generación de datos sintéticos para simulaciones robóticas, inspección industrial y vehículos autónomos utilizando las API o los SDK de Omniverse Cloud.