ネクスデータ、具現化AI向けプレミアムデータサービスを発表

Nexdataは、具現化AIの実用化を支援するため、複数の拠点に専用の「データ収集センター」を構築しました。既製のデータセットを即座に提供し、顧客の要件に合わせてカスタマイズすることで、ネクスデータは体感型AI開発における最大の課題である「学習データの不足」を解決します。.

“計算 ”から “身体 ”へと進化するAI。家庭、医療、製造、モビリティなど幅広い分野で、リアルタイムに環境と対話しながら知覚、学習、意思決定を行う知能「エンボディAI」が次世代の知能として注目されています。しかし、その発展を阻む最大の障害は “データ”。”

体現型AIの実用化を阻む3つのデータ課題

データ収集コストの上昇

具現化AIのデータ収集には、遠隔操作ロボットによる実環境からのデータ収集、シミュレーションによる合成データの生成、モーションキャプチャ、Web上の画像・動画データの活用という4つのアプローチがあります。しかし、どのアプローチも理想的なバランスには至っておらず、企業は品質、コスト、スケーラビリティのジレンマに直面しています。こうした根本的な課題が、具現化AIの開発スピードを妨げているのです。.

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データ標準の欠如

具現化AIの分野では、共通のデータフォーマットやアノテーションの標準はまだ確立されていません。データフォーマットは、タスク、デバイス、環境によって異なります。そのため、他の企業やプロジェクトとのデータの共有や再利用は非常に困難です。さらに、照明条件、物体の形状、文化的背景などの変数が、モデルの汎化性能を制限します。.

動的相互作用データの欠如

具現化AIの本質は、人間と環境がリアルタイムに相互作用するダイナミックなシーンにあります。しかし、そのような自然な行動は瞬時に変化するため、高精度なセンサーと厳密な同期技術がなければ記録することができません。特に、転倒、緊急回避、障害物検知などの稀で重要なイベントは、現実世界ではほぼ収集不可能です。シミュレーションにおいても、リアルさと再現性の両立は依然として大きな課題です。.

ネクスデータのソリューション

この問題を解決するために ネクスデータ は、具現化AIに特化したデータ基盤を構築し、本格的なデータサービスの提供を開始しました。既製データセットの提供から、マルチモーダルなデータ収集、アノテーションサービスまで総合的にサポートします。.

ソース PRタイムズ