農業、食品、産業分野にわたって活動する合成データ会社である simmetry.ai は、ドイツのニーダーザクセン州の投資開発銀行である NBank から 33 万ユーロを確保しました。この資金は、ハイテク インキュベーター (HTI) アクセラレーター プログラムを通じて提供されました。
simmetry.ai は、Kai von Szadkowski (CEO)、Anton Elmiger (CTO)、および Stefan Stiene 教授によって、ドイツ人工知能研究センター (DFKI) からのスピンオフとして 2024 年に設立されました。同社は、コンピューター ビジョン モデルをトレーニングするために、複数のセンサー モダリティにわたって写真のようにリアルな完全に注釈付きの合成データを生成するシミュレーション プラットフォームを開発しています。現在、農業、食品、産業用コンピューター ビジョン アプリケーションに焦点を当てています。
このプラットフォームは、セマンティック セグメンテーション、オブジェクト検出、3D 姿勢推定、回帰などのタスクをサポートします。これは、ロボット工学、自律機械、品質検査、および複雑で変化する条件下で視覚に依存するその他の環境で働くコンピューター ビジョン エンジニアや AI 開発者を対象としています。
simmetry.ai は、AI 開発における主要なデータのボトルネックとして説明されている問題に対処することを目的としています。同社によると、AI モデルの構築における労力のかなりの部分は、特に現実世界の多様なシナリオの取得がコストがかかる、または困難な業界において、データの収集と準備に費やされています。その合成データ アプローチは、制御された条件、環境、エッジ ケース全体にわたってフォトリアリスティックな画像を生成することで、実世界のデータセットを強化し、モデルの堅牢性を向上させることを目的としています。
このテクノロジーは、精密な雑草管理、食品生産における品質検査、産業環境における AI ベースのモニタリングなどのユースケースに適用されています。
アントン・エルミガー氏は、同社の重点分野についてコメントし、農業が技術的な複雑さと潜在的な影響のため、最初の分野として選ばれたと述べた。同氏は、作物の監視と管理を改善するには信頼性の高いコンピューター ビジョン システムが必要ですが、多様なトレーニング データの欠如によって制限されることが多いと説明しました。
同社は新たな資金調達により、データに制約のある環境で堅牢なコンピュータービジョンモデルを構築するのに必要な時間とコストを削減することを目的として、AI開発者が特定のユースケースに合わせたフォトリアリスティックな完全に注釈付きのトレーニングデータを生成できるようにするスケーラブルなプラットフォームを開発する予定だ。