Apa saja aplikasi utama dari teknologi Synthesis AI?

Aplikasi utama termasuk: identifikasi dan verifikasi wajah untuk keamanan, pengenalan aktivitas dan deteksi ancaman, komputasi spasial dan pengenalan gerakan untuk AR/VR/XR, solusi percobaan virtual, sistem pemantauan pengemudi, dan deteksi pejalan kaki untuk kendaraan otonom.

Apa saja manfaat utama dari penggunaan data sintetis Synthesis AI?

Manfaat utama termasuk: generasi data manusia yang mematuhi privasi, pembuatan dataset yang tidak bias, garis waktu produksi yang lebih cepat, data 3D yang diberi label dengan sempurna, data tak terbatas untuk aplikasi spasial, dan cakupan kasus tepi serta peristiwa langka.

Di mana Synthesis AI berkantor pusat?

Synthesis AI berkantor pusat di San Francisco, California, Amerika Serikat.

Berapa banyak pendanaan yang telah dikumpulkan Synthesis AI?

Synthesis AI telah mengumpulkan $21,7 juta, dengan putaran pendanaan terbaru mereka ditutup pada 23 Januari 2024.

Synthesis.ai

WebsiteContact for Pricing

Synthesis AI adalah platform generasi data sintetis yang perintis yang menggabungkan pembelajaran mendalam dan grafik komputer untuk membuat dataset fotorealistik yang dilabeli untuk melatih model visi komputer dan AI.

Sosial & Email:

Kunjungi Situs Web

Iklankan Alat Ini

https://synthesis.ai/?utm_source=aipure

Ikhtisar
Analitik
Postingan Resmi
Alternatif

Informasi Produk

Diperbarui:Feb 16, 2025

Tren Traffic Bulanan Synthesis.ai

Synthesis.ai mencapai peningkatan sebesar 58,9% dalam lalu lintas, mencapai 33,4 ribu kunjungan pada Januari 2025. Pertumbuhan moderat ini kemungkinan disebabkan oleh tren industri yang lebih luas dalam meningkatnya minat terhadap AI, khususnya dalam data sintetis dan keamanan AI, seperti yang dibuktikan dengan diterbitkannya Laporan Keamanan AI Internasional 2025 dan perintah eksekutif Gedung Putih untuk menghilangkan hambatan kepemimpinan AI Amerika.

Lihat riwayat traffic

Apa itu Synthesis.ai

Synthesis AI adalah perusahaan teknologi yang berbasis di San Francisco yang didirikan pada tahun 2019 yang mengkhususkan diri dalam menghasilkan data sintetis untuk aplikasi visi komputer. Platform ini memungkinkan perusahaan untuk membuat sejumlah besar gambar dan video yang dilabeli dengan sempurna, beragam, dan fotorealistik untuk melatih model pembelajaran mesin, terutama yang berfokus pada tugas visi komputer yang berpusat pada manusia seperti pengenalan wajah, pemantauan keamanan, aplikasi AR/VR, dan sistem pemantauan pengemudi otomotif.

Fitur Utama Synthesis.ai

Synthesis.ai adalah platform generasi data sintetis yang menggabungkan pembelajaran mendalam dengan teknologi CGI untuk menciptakan representasi manusia 3D yang berkualitas tinggi dan fotorealistik serta lingkungan untuk aplikasi visi komputer. Platform ini memungkinkan perusahaan untuk menghasilkan dataset yang mematuhi privasi, tidak bias dengan label yang sempurna untuk melatih model AI, menawarkan kontrol atas berbagai karakteristik seperti demografi, pose, pencahayaan, dan lingkungan.

Generasi 3D Fotorealistik: Menciptakan gambar manusia sintetis dan lingkungan berkualitas tinggi dengan kontrol yang tepat atas atribut, ekspresi, dan adegan

Sistem Pelabelan Sempurna: Menyediakan anotasi 3D yang sempurna termasuk peta kedalaman, normal permukaan, dan titik acuan untuk pelatihan model yang komprehensif

Demografi yang Dapat Disesuaikan: Memungkinkan generasi dataset yang beragam dengan distribusi karakteristik yang terkontrol seperti usia, etnisitas, dan jenis kelamin

Data yang Mematuhi Privasi: Menghasilkan data sintetis yang memenuhi persyaratan regulasi tanpa menggunakan data manusia nyata

Kasus Penggunaan Synthesis.ai

Keamanan Biometrik: Melatih sistem pengenalan wajah dan verifikasi dengan data wajah sintetis yang mematuhi privasi

Pengembangan AR/VR: Membuat model komputasi spasial untuk aplikasi headset termasuk pengenalan gerakan dan estimasi tatapan

Keamanan Otomotif: Mensimulasikan sistem pemantauan pengemudi dan skenario kejadian langka untuk pengembangan kendaraan otonom

Pengawasan Keamanan: Melatih sistem pengenalan aktivitas dan deteksi ancaman di berbagai sudut pandang kamera

Kelebihan

Menghilangkan kekhawatiran privasi data dengan tidak menggunakan data manusia nyata

Memungkinkan skala cepat dalam generasi data pelatihan

Memberikan kontrol sempurna atas atribut dan distribusi data

Kekurangan

Mungkin memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan

Data sintetis mungkin tidak sepenuhnya cocok dengan skenario dunia nyata

Cara Menggunakan Synthesis.ai

1. Jadwalkan Demo: Hubungi tim Synthesis AI melalui situs web mereka untuk menjadwalkan demo platform mereka dan mendiskusikan kebutuhan kasus penggunaan visi komputer spesifik Anda

2. Pilih Area Aplikasi: Pilih area aplikasi target Anda dari penawaran mereka: Biometrik & Keamanan, Perangkat & Aplikasi Konsumen, atau kasus penggunaan Otomotif

3. Konfigurasi Parameter Generasi Data: Gunakan platform mereka untuk mengonfigurasi parameter untuk generasi data sintetis berdasarkan kebutuhan Anda - termasuk jumlah identitas, atribut, lingkungan, konfigurasi kamera, dll.

4. Hasilkan Data Sintetis: Hasilkan data sintetis menggunakan platform AI mereka yang menggabungkan AI generatif dan jalur efek visual sinematik untuk membuat aset 3D yang beragam dan berkualitas tinggi

5. Ekspor & Label Data: Ekspor data sintetis yang dihasilkan beserta label dan anotasi yang tepat pixel untuk kedalaman, normal permukaan, landmark 3D, dan parameter lain yang diperlukan

6. Integrasikan dengan Jalur ML: Gunakan data sintetis yang dihasilkan untuk melatih dan memvalidasi model visi komputer Anda, baik secara mandiri atau dikombinasikan dengan data dunia nyata

7. Iterasi & Optimalkan: Berdasarkan kinerja model, iterasi pada parameter generasi data sintetis untuk mengoptimalkan kebutuhan spesifik kasus penggunaan Anda

FAQ Synthesis.ai

Synthesis AI adalah platform generasi data untuk visi komputer yang mengkhususkan diri dalam menciptakan data sintetis untuk melatih model AI. Mereka adalah pelopor teknologi data sintetis untuk membangun sistem AI yang lebih mampu untuk aplikasi dalam biometrik, keamanan, perangkat konsumen, dan sektor otomotif.