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Teledyne FLIR stellt Prism AIMMGen vor: Automatisierte Optimierung von KI- Modellen mit synthetischer Datengenerierung

Der neue Service für die Generierung und Modellierung von KI-Modellen reduziert die Kosten, den technischen Aufwand und die Markteinführungszeit für KI-gestützte Produkte ganz erheblich. Innerhalb von Tagen statt Wochen stehen dem Anwender hochwertige Modelle zur Verfügung.

Teledyne FLIR stellt Prism AIMMGen vor: Automatisierte Optimierung von KI- Modellen mit synthetischer Datengenerierung


Goleta, Kalifornien/ USA

- Teledyne FLIR, ein Geschäftsbereich von TeledyneTechnologies Incorporated, stellt heute Prism AIMMGen™ vor. Bei dieser neuesten Ergänzung der Teledyne FLIR Prism™-Softwarefamilie handelt es sich um einen ITAR-freier Dienst zur KI-Modellierung, der die automatische Erstellung von KI- und ML (Machine Learning)-Modellen unter Verwendung von synthetisch generierten Daten erlaubt. Bei Anwendung dieser Software profitiert der Systemintegrator, der für KI-/ML-Produkte für kommerzielle/ industrielle und für Verteidigungsaufgaben entwickelt, von erheblichen Kosten- und Zeiteinsparungen.

Das manuelle Data Labeling von KI/ML-Produkten ist sehr aufwändig. Das gilt umsomehr, wenn es sich um seltene und willkürliche Objekte wie militärische Zielklassen handelt, bei denen eine Datenerfassung in realen Szenarien sowohl kostspielig als auch schwierig bis nahezu unmöglich ist. Prism AIMMGen überwindet diese Hürden mit Hilfe einer Toolchain für die Erzeugung synthetischer Daten. Diese Toolchain kann Millionen von ML-fähigen Beispielen beliebiger Objekte in verschiedenen Umgebungen und Wetterlagen erzeugen – sowohl im sichtbaren Licht als auch im Infrarotspektrum. So können innerhalb von Minuten kommentierte synthetische Bilder zur Feinabstimmung von KI-Modellen erzeugt werden. Das reduziert den Aufwand und entsprechend die Entwicklungszeiten deutlich.

Dan Walker, Vice President bei Teledyne FLIR: „In Anbetracht des Tempos und der Raffinesse, mit der sich die Systeme entwickeln, ist es sinnvoll und notwendig, intelligente synthetische Daten zu nutzen, um KI-Modelle so zu trainieren, dass sie die besten ihrer Klasse sind. Für diese Aufgabe bieten wir mit AIMMGen das richtige Werkzeug. Es verkürzt die Markteinführungszeit von Entwicklern und stellt sicher, dass ihre jeweiligen KI-Produkte für die Anwendung in jedem denkbaren Umgebungsszenario bereit sind.“


Teledyne FLIR stellt Prism AIMMGen vor: Automatisierte Optimierung von KI- Modellen mit synthetischer Datengenerierung

Das automatisierte KI-Optimierungssystem erzeugt hochwertige Modelle ohne kostspielige Datenerfassung und ohne Data Labeling. Die hauseigene ML Operations (MLOps)-

Infrastruktur gewährleistet die Datensicherheit und greift sowohl auf einen umfangreichen synthetischen Datenpool zu als auch auf jahrzehntelange Erfahrung. Aus Sicht des Anwenders ermöglicht die Nutzung dieser Software die Freigabe eines neuen KI-Modells z.B. als Reaktion auf neue Aufgabenanforderungen oder Zielklassen innerhalb von wenigen Tagen. Damit ist das Modell zukunftssicher, auch wenn sich die Aufgabenstellung weiterentwickelt.

Die wichtigsten Merkmale von Prism AIMMGen sind:
● Unbegrenzte Anzahl von synthetischen Bilder – Zugang zu einem großen ITAR-freienDatenpool für verschiedene Anwendungsfälle der Objekterkennung.
● Anwendungsspezifische KI-Trainingsdatensätze – Fähigkeit zur Generierung von Millionen von automatisch beschrifteten synthetischen Bildern, um spezifische Anwendungsanforderungen zu erfüllen und effizientes, zielgerichtetes Lernen zu gewährleisten, einschließlich eines interaktiven Suchwerkzeugs.
● Automatisierte Modellschulung, -validierung und -optimierung vor Ort – Schnelles Erstellen einer leistungsstarken KI/ML-Lösung bei einem Bruchteil des traditionellen Entwicklungsaufwands auf einer privaten MLOps-Cloud-Infrastruktur, um einen sicheren Umgang mit Daten und Modellen zu gewährleisten.

Wenn Sie mehr über Prism AIMMGen von Teledyne FLIR erfahren möchten, besuchen Sie. Für ein exklusives persönlichen Gespräch besuchen Sie Teledyne FLIR auf der AUSA 2024 Annual Meeting & Exposition, 14. bis 16. Oktober in Washington, D.C.

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