训练 AI 模型需要大量数据。但有时，这些数据根本无法从现实世界的来源中获得，因此数据科学家使用合成数据来弥补这一点。例如，在机器视觉应用中，这意味着创建不同的环境和对象来训练机器人或自动驾驶汽车。但是，虽然有很多工具可以创建虚拟环境，但用于创建虚拟对象的工具并不多。
在其 re:Mars 会议上，亚马逊今天发布了 Sagemaker Ground Truth Synthetics，这是一种新工具，用于创建几乎无限数量的给定物体在不同位置和不同照明条件下的图像，以及不同的比例和其他变化。
通过 WorldForge，该公司已经提供了一种创建合成场景的工具。 “我不是为机器人生成整个世界来移动，而是特定于物品或单个组件， ” AWS 工程副总裁 Bill Vass 告诉我。他指出，公司本身需要这样的工具，因为即使亚马逊自己运送了数百万个包裹，它仍然没有足够的图像来训练机器人。
“Ground Truth Synthetics所做的是，您从多种不同格式的3D模型开始，您可以将其拉入其中，它会综合生成与您拥有的传感器分辨率相匹配的逼真图像， ”他解释道。虽然今天的一些客户故意破坏或破坏机器的物理部件，例如，为他们拍照以训练他们的模型——这很快就会变得非常昂贵——但他们现在可以改为破坏虚拟部件并这样做数百万次如果需要的话。
他举了一个顾客做鸡块的例子。该客户使用该工具模拟了许多畸形鸡块来训练他们的模型。
Vass 指出，亚马逊还与 3D 艺术家合作，帮助可能无法获得此类内部人才的公司开始使用这项服务，该服务默认使用虚幻引擎，但它也支持 Unity 和开放式源开放 3D 引擎。使用这些引擎，用户还可以开始模拟这些对象在现实世界中的行为方式。