AI開発環境提供
AI開発環境提供
エッジ向け小規模モデルの性能を左右する「学習データの質」と、安全性検証に不可欠な「評価データの網羅性」を支えるAI開発環境を提供します。自動アノテーション、自然言語・画像によるデータ検索、生成AIを用いたデータ拡張、クラウド上のデータ管理パイプラインまでを一体で構築し、AI開発の効率化と品質向上を実現します。
主な活用技術
- 基盤モデルによる2D/3D Detectionの自動アノテーション
- 自然言語や画像による動画検索システム
- VLM: Vision-Language Model を活用したによる走行シーンのタグ付け・キャプショニング
- World Modelによる既存シーンの編集拡張、CGからのPhotoreal変換
- クラウド（AWS）上でのデータ管理パイプライン構築
特徴FEATURES
基盤モデルを活用した自動アノテーション
Open Vocabularyな基盤モデルをベースに、2D/3D Detectionの自動アノテーション環境を構築します。手作業に依存しがちなラベル付けを自動化し、エッジ向け小規模モデルの学習に必要な高品質データを効率的に整備。加えてCLIPベースの検索システムによりレアシーン、課題シーンの抽出を効率化します。
生成AIによるデータ拡張
不足しがちな標識やシーンを生成AIで補完し、データの網羅性を高めます。World Modelを用いた既存シーンの編集拡張にも対応。天候・時刻・標識といった条件のバリエーションを生成し、学習データ・評価データの充実を図ります。
クラウドを活用したデータ管理パイプライン
取得データのアップロードをトリガに、歪み補正・匿名化・ラベリング・埋め込みベクトル生成といった各処理が自動で始動します。モデルサイズに応じたGPUインスタンスを都度選択・起動することで計算コストを最小限に抑制。自然言語・メタデータによるデータ検索システムと連携し、学習と評価のサイクルを効率化します。
