Thực tế mô phỏng: Tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp trong hệ thống AI/ML cho các ứng dụng radar

các mô hình nhận thức dựa trên AI/ML này yêu cầu có đủ dữ liệu để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ nhằm đưa ra dự đoán chính xác về các vấn đề mới

Dữ liệu tổng hợp có khả năng khắc phục những hạn chế này bằng cách tăng cường hoặc thay thế dữ liệu trong thế giới thực bằng dữ liệu được tạo nhân tạo bắt chước hành vi của các hệ thống trong thế giới thực

Điều này có thể giúp cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát của các mô hình nhận biết radar dựa trên AI/ML bằng cách cung cấp thông tin cho dữ liệu trong các trường hợp cụ thể và độc đáo hơn

Các trò chơi trong casino đã phát triển quy trình mô phỏng hiệu quả để lập mô hình các kịch bản radar phức tạp trong thời gian thực bằng cách sử dụng kỹ thuật mô phỏng điện từ dựa trên phương pháp bắn và tia phản xạ (SBR)Bắt cờ bạc online mới nhất 2024và đã được tăng tốc bộ xử lý đồ họa (GPU) để thực hiện mô phỏng trong thời gian thựcCảm biến AVxcelerate của Đánh bạc trực tuyến Việt NamChúng ta sẽ khám phá các khả năng của cảm biến radar của Các trò chơi trong casino và các trường hợp sử dụng liên quan trong blog tiếp theo của loạt bài này

Dữ liệu tổng hợp: Vượt qua thử thách

bạn cần gắn nhãn và vệ sinh dữ liệu trong thế giới thực trước khi sử dụng nhưng điều này vốn có với dữ liệu tổng hợp và mô phỏng

dữ liệu tổng hợp vừa bổ sung vừa tăng cường thử nghiệm trong thế giới thực bằng cách tăng kích thước mẫu và cung cấp các cơ hội đào tạo độc đáo mà chỉ có dữ liệu trong thế giới thực không thể thực hiện được

và thậm chí không thể thu thập được vì có thể không tồn tại nhiều tình huống cần thiết cho quá trình đào tạo và kiểm tra

Dữ liệu tổng hợp trong xe tự lái và các ứng dụng khác

Tính năng mô phỏng mang lại lợi thế lớn ở đây không chỉ nhờ khả năng kiểm tra hầu như vô số điều kiện mà còn tạo ra đủ dữ liệu tổng hợp để bổ sung và tối đa hóa dữ liệu vật lý

Điều này đặc biệt hữu ích khi đánh giá các tình huống nguy hiểm và phức tạp có thể quá khó hoặc không thể thu được số đo trong thế giới thực

Dữ liệu tổng hợp đã được chứng minh là công cụ hiệu quả trong nhiều ứng dụng¹Phần này cho thấy cách tích hợp ML và mô phỏng dựa trên vật lý có thể nâng cao độ an toàn của phương tiện tự hành

trình bày cách sử dụng mô phỏng dựa trên vật lý để huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhằm xác định xem mục tiêu có phải là người hay không².

nêu bật việc sử dụng dữ liệu tổng hợp khi áp dụng cho học tăng cườngHọc tăng cường với Radar thời gian thực dựa trên vật lý để điều khiển phương tiện dọcthể hiện quá trình huấn luyện và tiến bộ theo thời gian thực của phương tiện khi phương tiện học cách kiểm soát tốc độ và phanh trong các tình huống thực tế

Các ngành công nghiệp ngoài thị trường ô tô cũng đang phát triển nhiều ứng dụng radar

• Giám sát thiết bị điện tử tiêu dùng trong phòng: thiết bị thông minh phát hiện khi bạn ở trong phòng và việc bạn đang làm
• Ứng dụng bảo mật: hệ thống phát hiện số lượng người đang có mặt tại một địa điểm và liệu mọi người có di chuyển hay không
• Theo dõi sức khỏe: máy theo dõi các dấu hiệu sinh tồn của bạn mà không cần gắn vào bạn

Công cụ thay đổi trò chơi radar theo thời gian thực

Dữ liệu tổng hợp đóng góp rất nhiều cho hoạt động đào tạo AI/ML và bộ giải SBR được tăng tốc GPU AVxcelerate giúp việc tạo dữ liệu tổng hợp trở nên dễ dàng hơn

Khả năng mô phỏng cảm biến radar của Các trò chơi trong casino đạt được điều này bằng cách kết hợp các kỹ thuật SBR kết hợp cả quang học hình học và quang học vật lý với sóng EM

Hãy theo dõi blog tiếp theo trong loạt bài này để tìm hiểu thêm về các giải pháp mô phỏng cảm biến radar của Các trò chơi trong casino thông qua các trường hợp sử dụng minh họa cách sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình ML và kiểm tra hiệu suất trên dữ liệu trong thế giới thực

Tìm hiểu thêm

• Cảm biến AVxcelerate của Đánh bạc trựckiểm tra và xác thực cảm biến thực tế cho phép bạn kiểm tra phương tiện tự hành của mình
• Khám phá cách các công ty có tầm nhìn xa đang tận dụng sức mạnh củaTăng tốc đổi mới với Casinođể có được bước nhảy vọt về sự chắc chắn khi giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp
• Học tăng cường với Radar thời gian thực dựa trên vật lý dành cho Chuỗi hội thảo trực tuyến về điều khiển phương tiện dọc: Hội thảo trực tuyến trực tuyến này nêu bật giải pháp Các trò chơi trong casino Real Time Radar (RTR) dựa trên vật lý mới được áp dụng cho mô hình học tăng cường để thực hiện điều khiển phương tiện theo chiều dọc

Tài liệu tham khảo

1. https://ieeexplore.ieee.org/document/9035657
2. https://ieeexplore.ieee.org/document/9446140