Teledyne FLIR rilascia Prism AIMMGen con funzioni di generazione di dati sintetici per l'ottimizzazione automatizzata dei modelli di intelligenza artificiale.

Teledyne FLIR rilascia Prism AIMMGen con funzioni di generazione di dati sintetici per l'ottimizzazione automatizzata dei modelli di intelligenza artificiale.

Il servizio di generazione di modelli di intelligenza artificiale (AI) riduce in modo significativo i costi, l'impegno ingegneristico e il time-to-market dei prodotti basati sull'AI; fornisce modelli di alta qualità in giorni anziché in settimane




Goleta, California - Teledyne FLIR, azienda del gruppo Teledyne Technologies Incorporated, ha annunciato oggi Prism AIMMGen™, l'ultima novità della famiglia di software Teledyne FLIR Prism™. Prism AIMMGen è un servizio di generazione di modelli di intelligenza artificiale (AI) non soggetti alla regolamentazione ITAR che consente la creazione automatica di modelli di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico (ML) utilizzando dati generati sinteticamente. Offre un significativo risparmio sui costi e sulle tempistiche per gli integratori di sistemi che sviluppano prodotti AI/ML per applicazioni nel settore commerciale, primo soccorso e difesa.

Il processo di etichettatura manuale per i prodotti AI/ML è estremamente dispendioso, ancor più quando include oggetti rari e arbitrari come avviene tipicamente per le classi di bersagli militari, per le quali la raccolta di dati in scenari reali è sia costosa che difficile o quasi impossibile. Prism AIMMGen supera questi ostacoli con una catena di strumenti per la generazione di dati sintetici in grado di generare milioni di esempi pronti per l'analisi ML di oggetti arbitrari in vari ambienti e condizioni atmosferiche, tutti negli spettri della luce visibile e dell'infrarosso. La generazione di immagini sintetiche annotate in pochi minuti, che possono essere utilizzate per mettere a punto i modelli di intelligenza artificiale, riduce in modo significativo gli sforzi di progettazione e le tempistiche di sviluppo.

“Con la velocità e la sofisticazione con cui si sviluppano i sistemi, è fondamentale sfruttare dati sintetici intelligenti per addestrare i modelli di AI in modo che siano i migliori della categoria”, ha dichiarato Dan Walker, vicepresidente di Teledyne FLIR. “AIMMGen accelera i tempi di commercializzazione degli sviluppatori e garantisce che i rispettivi prodotti di AI siano pronti per qualsiasi scenario che potrebbero incontrare praticamente in qualsiasi condizione ambientale”.



Il sistema automatico di ottimizzazione dell'AI produce modelli di alta qualità senza una costosa raccolta di dati. La sua infrastruttura interna per le operazioni di ML (MLOps) garantisce la sicurezza dei dati e sfrutta un ampio lago di dati sintetici e decenni di esperienza. Lo sviluppo a costi contenuti consente di rilasciare in pochi giorni un nuovo modello in risposta a nuovi requisiti di attività, classi di bersaglio o messa a punto, rendendo il modello a prova di futuro in base all'evoluzione della missione.

Caratteristiche principali di Prism AIMMGen:
● Accesso a un ampio lago di dati non soggetti alla regolamentazione ITAR per molteplici casi d'uso di rilevamento di oggetti.
● Set di dati per l'addestramento dell'intelligenza artificiale specifici per le applicazioni - Possibilità di produrre milioni di set di immagini sintetiche etichettate automaticamente per soddisfare i requisiti di applicazioni specifiche, garantendo un apprendimento efficiente e mirato, compreso uno strumento di ricerca interattivo.
● Creazione, convalida e ottimizzazione automatizzate dei modelli generati localmente- Generazione in tempi brevi di una soluzione AI/ML ad alte prestazioni a una frazione dello sforzo di progettazione tradizionale su un'infrastruttura cloud MLOps privata per ottenere una gestione sicura dei dati e dei modelli.

Per saperne di più su Prism AIMMGen di Teledyne FLIR, visitare il sito www.flir.com/prism. Per una discussione esclusiva di persona, visitate Teledyne FLIR all'AUSA 2024 Annual Meeting & Exposition, dal 14 al 16 ottobre a Washington.

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Elroy Fernandes (project manager)

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