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Prism AIMMGen

Modèle: 110-0200-25
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In Production
Prism™ AIMMGen™ est un service de génération de modèles d’IA à double usage qui permet la création automatisée de modèles d’IA basés sur des ensembles de données d’entraînement sans ITAR. Il réduit les coûts et les délais, fournissant des données et/ou des modèles de haute qualité en quelques jours, et non en quelques semaines, pour la défense, les premiers intervenants et les applications commerciales.

Il s’appuie sur la chaîne d’outils de génération de données synthétiques brevetée par Teledyne, qui peut générer des millions d’exemples d’objets militaires et civils prêts pour l’apprentissage automatique dans différents environnements, conditions météorologiques et bandes spectrales. En s’appuyant sur des capacités graphiques avancées, AIMMGen peut générer des images pour des scénarios complexes de véhicules autonomes ou simuler des objets militaires actuels qui sont presque impossibles à capturer dans le monde réel. AIMMGen génère des données d’images synthétiques annotées en quelques minutes, au lieu des semaines nécessaires pour obtenir des données étiquetées à la main.

La capacité de génération de modèles d’AIMMGen est rendue possible par un système d’optimisation IA entièrement automatisé, le premier du genre, qui produit des modèles de haute qualité sans recourir à une ingénierie d’apprentissage automatique coûteuse. L’optimisation est exécutée sur une infrastructure MLOps interne et des flux de travail automatisés qui exploitent des décennies d’expertise en IA/ML pour générer des modèles de détection et de reconnaissance d’objets de haute qualité. Les modèles sont ensuite automatiquement validés sur des données de cas de test fournies par le client ou par le biais d’un vaste réservoir de données synthétiques.

Un développement rentable permet de publier des modèles nouveaux ou mis à jour en quelques jours seulement en réponse à de nouvelles exigences, classes de cibles ou conditions, ce qui assurer la pérennité du modèle à mesure que la mission évolue.

GÉNÉRATION ILLIMITÉE DE DONNÉES D’OBJETS SYNTHÉTIQUES

Gagnez du temps et de l’argent grâce à des millions d’images synthétiques étiquetées automatiquement et non soumises à l’ITAR.

ENSEMBLES DE DONNÉES D’ENTRAÎNEMENT À L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SPÉCIFIQUES À UNE APPLICATION

Adaptez les ensembles de données à des applications spécifiques, afin de garantir un apprentissage efficace et ciblé.

FORMATION, VALIDATION ET OPTIMISATION AUTOMATISÉES DES MODÈLES IA SUR SITE

Passez directement au déploiement avec une solution AI/AA très performante pour une fraction de l’effort d’ingénierie traditionnel


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GÉNÉRATION ILLIMITÉE DE DONNÉES D’OBJET SYNTHÉTIQUES

Gagnez du temps et de l’argent grâce à des millions d’images synthétiques étiquetées automatiquement et indépendantes de l’ITAR

  • Variez l’emplacement, le type de cible, la météo et l’environnement
  • Couvre les bandes spectrales sur les spectres visibles, SWIR, MWIR et LWIR
  • Annotations d’images automatiques

ENSEMBLES DE DONNÉES DE FORMATION IA SPÉCIFIQUES À L’APPLICATION

Personnalisez les ensembles de données pour répondre à des applications spécifiques, garantissant un apprentissage efficace et ciblé

  • Des milliers d’objets civils et militaires
    Véhicules, structures, personnes, antennes, maritimes et autres classes
    Services personnalisés pour intégrer de nouvelles cibles et conditions

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FORMATION, VALIDATION ET OPTIMISATION AUTOMATISÉES DU MODÈLE D’IA SUR SITE

Passez directement au déploiement avec une solution IA/ML hautement performante à une fraction des efforts d’ingénierie traditionnels

  • Modèles optimisés générés via une infrastructure cloud MLOps privée et sécurisée pour les données
  • Bibliothèque de modèles haute performance avec Pelee2, PeleeX, Yolov10, Prism SKR et les futurs modèles
  • Validez les performances du modèle sur les données synthétiques et réelles

Spécifications

Part Number
110-0200-25

Resources & Support

Les ressources ci-dessous sont partagées par tous les modèles de cette famille de produits.

Prism AIMMGen Datasheet

Datasheet

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