Tijdens het internationale technologie-evenement NVIDIA GTC in San Jose heeft Milestone Systems nieuwe uitbreidingen aangekondigd voor zijn AI-ontwikkelplatform Hafnia. De introductie van synthetische data en een nieuwe dienst voor modeltraining moet ontwikkelaars helpen om robuustere en betrouwbaardere AI-toepassingen te bouwen, met name voor toepassingen binnen slimme steden.

Met de uitbreiding speelt Milestone in op een bekend probleem binnen kunstmatige intelligentie, namelijk de afhankelijkheid van historische data. AI-modellen worden doorgaans getraind op bestaande datasets, waardoor zeldzame of onverwachte situaties vaak ondervertegenwoordigd zijn. Door synthetische data toe te voegen aan echte videobeelden kunnen ontwikkelaars nu ook scenario’s simuleren die in de praktijk weinig voorkomen, zoals extreme weersomstandigheden of afwijkende verkeerssituaties.
De technologie maakt gebruik van oplossingen van NVIDIA, waaronder de Cosmos-modellen, waarmee realistische en fysisch correcte trainingsdata gegenereerd kan worden. Volgens Edward Mauser, directeur van Hafnia bij Milestone, zorgt deze combinatie van echte en synthetische data ervoor dat AI-systemen beter voorbereid zijn op onverwachte situaties en minder gevoelig zijn voor bias in datasets.

Training as a Service

Naast synthetische data introduceert Milestone ook een nieuwe dienst onder de naam Training-as-a-Service. Hiermee krijgen ontwikkelaars toegang tot een geïntegreerde omgeving waarin data, training en implementatie samenkomen. Dit moet de complexiteit van AI-ontwikkeling verminderen en het mogelijk maken om sneller modellen te trainen en uit te rollen.
Een ander onderdeel van de uitbreiding is de introductie van Visual Language Models via een cloudgebaseerde dienst. Deze modellen zijn specifiek geoptimaliseerd voor toepassingen in stedelijke omgevingen en kunnen onder meer worden ingezet voor verkeersanalyse en veiligheidsmonitoring.
Volgens Milestone biedt de nieuwe aanpak organisaties meer controle over data en infrastructuur, mede dankzij een multi-cloudstrategie. Daarbij wordt rekening gehouden met eisen rond datasoevereiniteit, wat vooral in Europa een steeds belangrijker aandachtspunt is.