Машинне навчання та синтетичні дані за для національної безпеки
Команда спеціалістів по Машинному навчанню компанії Dropla забезпечує системи, інструменти, синтетичні набори даних для навчання та процеси, необхідні для надійного впровадження машинного навчання у ваші операційні процеси у різних галузях.
Ми створюємо інфраструктурні цикли машинного навчання и донавчання від розробки до розгортання та моніторингу.
Ми створюємо інфраструктурні цикли машинного навчання и донавчання від розробки до розгортання та моніторингу.
Перше застосування:
ВИЯВЛЕННЯ наземних МІН
ВИЯВЛЕННЯ наземних МІН
Синтетичні набори даних
Наші інструменти для моделювання, автоматичної розмітки та фотореалістичні 3D рендеринги дозволяють нам створювати великі марковані набори даних, які включають різноманітні середовища, рельєф, погодні умови та наземні об'єкти: міни, нерозірвані боєприпаси та вибухонебезпечні залишки війни.
Набори даних з реальніх цілей
Синтетичні набори даних є лише доповненням адже Dropla збирає та створює велику кількість маркованих наборів даних, використовуючи:Випробувальний Полігон Dropla HUB-194.І наш обов’язок — вносити стандартизовані дані в глобальні набори даних. Це допомагає ширшій дослідницькій спільноті та стимулює більше інновацій, що базуються на даних, у ініціативах із глобального розмінування.
.png)
Інструмент машинного навчання
Dropla
Dropla
5000 Ground truth dataset
1. First step
Ground truth normalization
2.Dataset synthetic augmentation
3. Creating data with adjustments
Automated labeling
4. Learning
Dropla AI Helper
5. Testing
Dropla Mine Detection Tool
40 000 Synesthetic augmented data, labored frames
Процес
1. Створення моделі
Розробка високодеталізованих і точних 3D-моделей обладнання для використання в симуляціях і сценаріях навчання.
6. Впровадження даних у Штучний інтелект
Ми створюємо спеціалізовані архітектури для безперебійного введення маркованих наборів даних та навчання моделей штучного інтелекту, щоб точно розпізнавати та інтерпретувати обладнання, середовища та сценарії.
7. Тестування
Суворе тестування навчених моделей штучного інтелекту, щоб оцінити їх продуктивність, точність і надійність у ідентифікації та аналізі даних, пов’язаних з обороною.
8. Впровадження та налаштування
Розгортання моделей штучного інтелекту в операційних системах і внесення необхідних коригувань для оптимізації продуктивності та забезпечення відповідності оборонним стандартам і вимогам.
Dropla MLops tooling
Dropla ML Ops team is developing tooling, easing every stage of AI solutions deployment: creating/preparing data and building AI pipelines.
With us your organization can achieve quick early results in AI deployment in high value cases like:
With us your organization can achieve quick early results in AI deployment in high value cases like:
- Localization
- Multi-object tracking
- Vehicle awareness with dynamic mapping
НАШІ ПОСЛУГИ
Маркування різних типів боєприпасіві мін
Ми надаємо високоякісні послуги з маркування та класифікації різних видів боєприпасів і мін.
Створення синтетичних об’єктів для навчання ШІ
Ми розробляємо реалістичні синтетичні об’єкти, які використовуються для навчання нейронних мереж. Ці моделі допомагають ШІ краще розуміти та розпізнавати потенційні загрози в реальних умовах.
Дізнайтеся як наша завзятість може допомогти вашій справі
