加速 AI 和 3D 模擬工作流程
訓練 AI 模型或運算大規模 3D 模擬需要精準標籤且內容豐富的資料集。收集並標記上千甚至是上千萬個元素的資料集，不僅非常耗時且成本驚人。
合成資料是電腦演算法生成的附加註釋資訊，作為真實世界資料的替代資訊，協助訓練 AI 模型和 3D 模擬。合成資料生成 (SDG) 可節省時間並降低成本。
克服資訊差距，降低獲取和標記訓練 AI 模型所需資料的總成本
產生取代真實世界的多元化資料集，解決隱私問題和減少偏見
藉由關鍵卻罕見的資料進行訓練，避免無法蒐集數據的困擾，進而建立準確並通用的 AI 模型
可隨您的使用案例產生擴充資料，涵蓋製造、汽車、機器人等各種領域
合成資料可用於訓練 AI 模型，在製造前期發現瑕疵，及時改善。
影像來源：Siemens
合成資料可用於訓練機器人移動負重、提高勞工安全以及簡化操作。
3D 合成資料可用於在模擬環境中開發和測試自駕車解決方案，大大減少測試和訓練時間，進而降低成本。
Omniverse Replicator 是一個開放且模組化的 SDK，可精確產生 3D 合成資料 (SDG)，以加速 AI 感知網路的訓練與效能。
Isaac Replicator 建構於 Omniverse，是 NVIDIA Isaac Sim 的合成資料產生功能。Isaac Replicator 用於生成合成數據，訓練以 AI 基礎的機器人。
DRIVE Replicator 是 NVIDIA Drive Sim 工具套件之一，為自動駕駛車(AV) 感知演算法生成合成資料。
進一步瞭解 NVIDIA 的研究工作，包括合成資料、生成式 AI、電腦視覺等最新資訊。探索由 Sanja Fidler 領導的 NVIDIA 人工智慧實驗室的研究成果，瞭解電腦視覺、機器學習和電腦繪圖的最新成果。
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