Teledyne FLIR presenta Prism AIMMGen con generación de datos sintéticos para automatizar la optimización de modelos de IA

Teledyne FLIR, que forma parte de Teledyne Technologies Incorporated, ha lanzado Prism AIMMGen, su incorporación más reciente a su familia de software Prism, un servicio exento de ITAR para la generación de modelos de IA que permite la creación automática de modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) utilizando datos generados de forma sintética. Ofrece ahorros de coste y tiempo a los integradores de sistemas que desarrollan productos IA/ML para aplicaciones comerciales, de emergencia y defensa. 

El proceso de etiquetado manual para los productos de IA/ML es muy intensivo y se ve acentuado cuando incluye objetos raros y arbitrarios como objetivos militares para los cuales los datos recogidos en el mundo real son costosos y difíciles hasta resultar casi imposibles. El nuevo servicio supera estos obstáculos gracias a herramientas para la generación de datos sintéticos capaces de generar millones de ejemplos listos para ML de objetos arbitrarios en una diversidad de entornos y condiciones meteorológicas, en los espectros de luz visible e infrarrojos. La generación de imágenes sintéticas anotadas en unos minutos se puede utilizar para ajustar los modelos de IA, reduciendo así de manera significativa los esfuerzos de ingeniería y los tiempos de desarrollo. 

“Con el ritmo y el grado de sofisticación con el que se desarrollan los sistemas resulta primordial recurrir a datos inteligentes y sintéticos para entrenar los modelos de IA para que sean los mejores en su segmento”, declaró Dan Walker, vicepresidente de Teledyne FLIR. “AIMMGen acelera el plazo de comercialización a los desarrolladores, garantizando al mismo tiempo que sus respectivos productos de IA estén preparados para cualquier situación que puedan encontrar y, prácticamente, sean cuales sean las condiciones del entorno”. 

El sistema de optimización automática de IA suministra modelos de alta calidad sin necesidad de la costosa recogida de datos. Su infraestructura propia de operaciones de ML (MLOps) garantiza la protección de los datos y aprovecha una extensa base de datos sintéticos así como décadas de experiencia. El desarrollo económico permite suministrar un nuevo modelo como respuesta a los requisitos de una nueva tarea, de diferentes clases de objetivos o el ajuste preciso en unos días de un modelo preparado para el futuro a medida que evoluciona la misión. 

Las principales características de Prism AIMMGen son: 

• Imágenes sintéticas ilimitadas: acceso a una extensa base de datos exenta de ITAR para múltiples casos de uso de detección de objetos. 
• Conjuntos de datos para entrenamiento de IA en aplicaciones específicas: es capaz de suministrar millones de conjuntos de imágenes sintéticas y etiquetadas automáticamente para cumplir los requisitos de cada aplicación, garantizando un aprendizaje eficiente y focalizado, incluida una herramienta de búsqueda interactiva. 
• Entrenamiento, validación y optimización automática de modelos on-premise: generación rápida de una solución IA/ML de alto rendimiento en un plazo muy inferior al esfuerzo habitual en ingeniería sobre una infraestructura MLOps privada en la nube para garantizar la seguridad de los datos y el manejo del modelo.