Unity verkoopt datasets van afbeeldingen voor AI-training

Abonneer je gratis op Techzine!

Unity heeft zijn Computer Vision Datasets aangekondigd. Het is een tool waarmee ontwikkelaars eenvoudig grote hoeveelheden afbeeldingen van bepaalde soorten voorwerpen kunnen maken. AI-modellen kunnen de afbeeldingen vervolgens gebruiken om computervisie-algoritmen te trainen.

De tool bouwt voort op de ervaring die Unity heeft in het ontwikkelen van 3D-omgevingen. Het bedrijf ontwikkelt de Unity-engine, die vooral bij kleinere gameontwikkelaars erg populair is als basis voor hun games. De engine wordt ook gebruikt voor andere 3D-doeleinden, zoals architectuur, techniek en de bouw.

Trainen van AI met 3D-modellen

Unity wil die kennis in het bouwen van 3D-werelden ook inzetten voor het trainen van AI-modellen en computer vision. Gebruikers kunnen Computer Vision Datasets gebruiken om specifieke objecten in allerlei verschillende omgevingen, oriëntaties, formaten en lichtcondities te vertonen. De afbeeldingen die hieruit ontstaan, kunnen vervolgens gebruikt om AI-modellen te trainen, vertelt Danny Lange, senior vice president of AI bij Unity, tegen SiliconAngle.

Volgens Unity is een probleem bij het maken van synthetische data voor het trainen van AI-modellen dat deze ironische genoeg zelf ook met een AI aangemaakt moeten worden. Dit is duur en tijdrovend en daarom een barrière voor kleinere bedrijven. Daar wil Unity op inspelen.

Voldoen aan specifieke behoeftes

Het voordeel van de aanpak van Unity is volgens het bedrijf dat deze synthetische datasets aan specifieke behoeftes en voorwaarden kunnen voldoen, die niet per se haalbaar zijn in bestaande of echte data. Voorbeelden hiervan zijn wanneer echte data moeilijk te verkrijgen is vanwege privacyeisen, of voor zelfrijdende auto’s, waarvoor het enorm duur schijnt te zijn om aan een fatsoenlijke dataset met echte data komen.

“Data die in de echte wereld verzameld is, heeft regelmatig een bias naar wat eenvoudig is om te verzamelen. Ook komen er menselijke labelfouten voor en moet de data vaak worden ververst, wat erg duur kan zijn”, vertelt Lange. “Synthetische data heeft de ongelimiteerde mogelijkheid om datasets te produceren die in elke dimensie divers zijn, perfect gelabeld zijn en veel minder duur zijn om te verversen.”

Zoeken naar wapens

Unity Computer Vision Datasets kunnen voor tal van doeleinden worden ingezet. Een voorbeeld is het trainen van AI op objectdetectie, zoals voor fabricage, handel en beveiliging. Smartcitybedrijf Neural Pocket gebruikt de technologie al om in commerciële gebouwen en openbare ruimtes te controleren of mensen gevaarlijke voorwerpen als wapens bij zich dragen.

Tip: Nvidia maakt virtuele 3D-objecten van 2D-afbeeldingen