BMW Group publikuje największy na świecie zbiór danych pozwalający znacznie przyspieszyć i zwiększyć efektywność trenowania sztucznej inteligencji w produkcji. Zsyntetyzowany zbiór danych SI o nazwie SORDI (Synthetic Object Recognition Dataset for Industries) składa się z ponad 800 tysięcy fotorealistycznych obrazów i zasobów produkcyjnych w 80 klasach (takich jak paleta, kratownica, wózek widłowy) i obejmuje obiekty o szczególnym znaczeniu w podstawowych technologiach produkcji samochodów i logistyki.
SORDI – opublikowany przez BMW Group wraz z partnerami Microsoft, NVIDIA i idealworks – to największy na świecie zbiór danych referencyjnych dla sztucznej inteligencji w dziedzinie produkcji. Dane wyróżniają się szczególnie wysoką jakością wizualną. Zintegrowane etykiety cyfrowe umożliwiają wykonywanie podstawowych zadań przetwarzania obrazu, takich jak klasyfikacja, wykrywanie obiektów czy segmentacja, w odpowiednich obszarach produkcji.
— Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w BMW Group już od 2019 roku w różnych zastosowaniach związanych z zapewnieniem jakości produkcji w naszych zakładach. Nowy, syntetyczny zbiór danych SORDI umożliwia znacznie szybszy trening modeli SI, a tym samym znacznie zwiększy efektywność kosztową SI w produkcji — mówi Michele Melchiorre, szef działu BMW Group ds. systemu produkcyjnego, planowania, narzędzi i inżynierii zakładowej.
Środowisko symulacyjne dla robotyki, cyfrowy bliźniak systemu produkcyjnego oraz środowisko szkoleniowe dla Sl są połączone na platformie NVIDIA Omniverse, co pozwala tworzyć SI automatycznie na podstawie zsyntetyzowanych danych. Linia renderująca z biura technicznego BMW w Monachium umożliwia generowanie dowolnej liczby zdjęć wraz z etykietami. Fotorealistyczna jakość HD tych zsyntetyzowanych zdjęć umożliwia tworzenie szczególnie niezawodnych modeli SI. Eksperci IT mogą wykorzystywać SORDI do opracowywania i dostosowywania rozwiązań SI do potrzeb produkcji. Pracownicy produkcji są wspierani przez SORDI i przed rozpoczęciem produkcji otrzymują dojrzałe systemy SI do celów walidacji.
Innowacyjny zbiór danych będzie w przyszłości bezpłatnie udostępniony twórcom oprogramowania. Dzięki tej publikacji typu open source BMW Group rozszerza swoją działalność na rzecz demokratyzacji sztucznej inteligencji (https://github.com/bmw-innovationlab). Opublikowanie SI typu no code i zbioru danych SORDI uzupełniają się wzajemnie. Z jednej strony narzędzie BMW Labeling Tool Lite i opublikowane narzędzia treningowe Sl umożliwiają intuicyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji nawet użytkownikom bez gruntownej wiedzy informatycznej. Z drugiej strony synteza SORDI znacznie przyspiesza i upraszcza trening modeli sztucznej inteligencji do zastosowań produkcyjnych.
źródło: BMW Group
