Платформа Parallel Domain объявила о запуске Reactor – инструмента для работы с синтетическими данными, нацеленного на обучение беспилотных автомобилей и роботов. Интегрированная в Reactor языковая модель позволяет генерировать или модифицировать сцены с помощью голосовых команд.
Продукт значительно сокращает время и ресурсы, требуемые для сбора датасетов, обучение на которых обеспечивает безопасность беспилотников. Основным фактором, влияющим на безопасность, является разнообразие датасетов, то есть достаточное количество экземпляров различных объектов, которые необходимо объ ехать автомобилю. С помощью Reactor можно сгенерировать неограниченное количество сцен с детскими колясками или добавить капли на воображаемый объектив камеры, смоделировав дождливую погоду.
Управление процессом генерации сцен осуществляется с помощью Python. Пользователи могут гибко настраивать собственные синтетические датасеты путем подбора таких параметров, как местоположение (например, Сан-Франциско или Токио), вид окружающей среды (город, пригород или шоссе), погодные условия (дождь, туман, снег, солнечная погода) и распределение агентов (пешеходы, транспортные средства, мусорные баки и другие).
Весь процесс конфигурирования параметров сцен осуществляется с помощью языковых запросов. Помимо самих сцен, Reactor генерирует аннотации каждого агента – как текстовое описание, так и геометрические границы.
