С помощью таких датасетов можно обучать нейронные сети и создавать более экономически выгодный контент и решения на его основе под нужды заказчика.
Специалисты центра начали с пилотного проекта, в рамках которого производилось обучение системы распознавания средств индивидуальной защиты с помощью нейронной сети, которая "обучается" исключительно на основе синтетических, искусственных данных.
Сотрудники нашего центра создали виртуальное производственное помещение, работников, максимально похожих на реальных людей, и поместили в этот цех виртуальные камеры, которые с разных ракурсов произвели съемку. С помощью анимации на получившейся "площадке" можно проигрывать различные ситуации. Мы создали сцены с различными рабочими в цеху, которые соблюдают правила или пренебрегают средствами индивидуальной защиты при выполнении опасных работ
— рассказал Алексей Марахтанов, директор центра.
Созданный продукт позволил сформировать набор из более чем 70 тыс. изображений. При этом при использовании 3D-моделирования собираются сразу размеченные данные, что не требует дополнительных затрат на ручную обработку полученных изображений.
В центре планируют использовать полученный опыт для создания платформы, которая упростит сбор синтетических датасетов и обучение нейронных сетей.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
#дайджест #GPT #LLM