Através de modelos avançados de simulação e dados sintéticos de observação da Terra em alta resolução, a Another Earth transforma a forma como os modelos de IA geoespacial são treinados. Permitimos que as organizações treinem melhores modelos de IA, simulem cenários futuros e compreendam como os riscos ambientais e operacionais se desenvolvem ao longo do tempo em setores críticos.
Quantidade ilimitada de dados sintéticos de treinamento com rótulos perfeitos em nível de pixel.
Redução significativa de custos e taxa de erro através de anotação sintética.
Dados à prova de futuro através de rápida adaptação a novos sensores, resoluções e regiões.
Faz mais com menos e reduz drasticamente a dependência de dados do mundo real em até 95%. Constrói e melhora modelos mesmo onde dados rotulados de alta qualidade são limitados ou indisponíveis.
Modelos treinados com dados sintéticos podem oferecer melhorias de desempenho de cerca de 20% em comparação com abordagens baseadas apenas em dados reais.
Gera rótulos para objetos raros, casos extremos e áreas remotas onde anotações do mundo real são escassas, caras ou impossíveis de capturar manualmente.
Vai além do monitoramento retrospetivo em direção à simulação e modelagem preditiva: Modela como inundações, mudanças no uso do solo, alterações na biodiversidade ou stress de infraestrutura podem alterar qualquer paisagem específica na Terra ao longo do tempo.
Os nossos modelos de fundação proprietários geram variações ilimitadas e perfeitas ao nível do pixel para qualquer lugar na Terra.
Modelo de fundação ajustado para corresponder a sensores, regiões e resoluções alvo, sejam dados de satélite, drone ou aéreos.
Aprimoramento 3D procedural para rótulos perfeitos ao nível do pixel e simulações de cenários.
