Erzeugung synthetischer Daten
Was ist synthetische Datengenerierung?
Bei der synthetischen Datengenerierung werden künstliche Datenpunkte erstellt, die die statistischen Eigenschaften realer Daten nachahmen. Sie wird verwendet, um KI- und maschinelle Lernmodelle zu trainieren, insbesondere wenn reale Daten begrenzt oder unzugänglich sind.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS nutzt die Generierung synthetischer Daten, um seine visuellen Suchmodelle zu trainieren, was die Genauigkeit verbessert und die Kosten für die Datenerfassung reduziert.
Wie funktioniert die synthetische Datengenerierung?
- CAD-Modell-Erfassung:
- Beschaffung von CAD-Modellen von Zielobjekten (z. B. Ersatzteile, Produkte). NYRIS verwendet CAD-Modelle von Herstellern und Händlern, um synthetische Trainingsdaten zu erstellen.
- Daten-Synthese:
- Generieren Sie fotorealistische Bilder aus CAD-Modellen mit fortschrittlichen Rendering-Techniken. Die NYRIS-eigene Pipeline erzeugt unterschiedliche Lichtverhältnisse, Winkel und Verdeckungen, um reale Szenarien zu simulieren.
- AI-Modell-Training:
- Trainieren Sie Modelle für maschinelles Lernen anhand des synthetischen Datensatzes. NYRIS erreicht eine Genauigkeit von 99,7 % bei der Objekterkennung durch das Training von Modellen auf synthetischen Bildern.
Anwendungsfälle
Herstellung
- Ersatzteil-Identifikation: Synthetische Daten trainieren die KI zur Erkennung von Ersatzteilen aus Bildern, was bei Kunden wie DMG Mori die Maschinenausfallzeiten um 72 % reduziert.
Elektronischer Geschäftsverkehr
- Produktvisualisierung: Einzelhändler wie IKEA nutzen synthetische Daten, um 3D-Produktvorschauen zu erstellen, die das Online-Shopping verbessern und die Konversionsraten um 35 % erhöhen.
Automobilindustrie
- Defekt-Erkennung: Synthetische Bilder von Autoteilen helfen, KI-Modelle zu trainieren, um Defekte an Montagelinien zu erkennen und so die Qualitätskontrolle zu verbessern.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Geringere Kosten für die Datenerfassung: Minimieren Sie die Notwendigkeit einer teuren und zeitaufwändigen Datenerfassung in der Praxis und sparen Sie bis zu 70 % der Kosten für die Datenerfassung.
- Verbesserte Modellgenauigkeit: Verbessern Sie die Leistung des KI-Modells durch Training auf verschiedenen synthetischen Datensätzen und erreichen Sie eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 99,7 %.
- Beschleunigte Bereitstellung: Beschleunigen Sie die Bereitstellung von KI-Lösungen, indem Sie synthetisch generierte Daten verwenden und die Trainingszeit um 50 % reduzieren.
FAQ
Wie verwendet NYRIS synthetische Daten?
NYRIS nutzt synthetische Daten, um seine visuellen Suchmaschinen zu trainieren und ermöglicht so eine schnelle und genaue Identifizierung von Produkten und Ersatzteilen in verschiedenen Branchen.
Sind synthetische Daten genauso effektiv wie reale Daten?
In vielen Fällen können synthetische Daten effektiver sein als reale Daten, da sie so generiert werden können, dass sie ein breiteres Spektrum an Szenarien und Grenzfällen abdecken.
Können synthetische Daten für alle Arten von KI-Anwendungen verwendet werden?
Synthetische Daten sind zwar vielseitig, aber besonders nützlich für visuelle Erkennungsaufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und semantische Segmentierung.
Über NYRIS
NYRIS wurde 2015 in Berlin gegründet und ist ein führender Anbieter von KI-gestützter visueller Suche und synthetischen Datenlösungen, die auf Branchen wie Fertigung und Einzelhandel zugeschnitten sind. Mit einer Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Investoren wie Trumpf Venture und IKEA verarbeitet NYRIS über 500 Millionen Produkte mit einer Geschwindigkeit von weniger als einer Sekunde unter Verwendung fortschrittlicher Techniken zur Erzeugung synthetischer Daten.