Ocular AI

Ocular AIは、マルチモーダルデータの複雑さを扱うために特別に設計された、現代のAIランドスケープに不可欠なデータレイヤーとして位置づけられています。AI開発における主要なボトルネックである、高品質でよく構造化されたデータの可用性という問題に対処する、包括的で統一されたプラットフォームを提供します。このプラットフォームは、エンジニアやデータサイエンティストが、画像、動画、音声、テキストを含む膨大な量の非構造化データを、最先端のAIモデルのトレーニングに使用できる「ゴールデンデータセット」に変換できるようにすることを目的としています。

このエコシステムは、Ocular FoundryとOcular Boltという2つの主要コンポーネントに分かれています。Ocular Foundryは、ユーザーが様々なクラウドやローカルソースからのデータを単一のマルチモーダルレイクハウスに一元化できるコアプラットフォームです。これにより、データのサイロ化を解消し、信頼できる唯一の情報源を提供します。Ocular Boltはこれを補完し、医療画像や法的文書の分析など、深い文脈理解を必要とするタスクのために、専門的なデータラベリングとモデル評価のためのドメインエキスパートのネットワークへのアクセスを提供します。

Ocular AIの使い方

Ocular AIプラットフォーム上のワークフローは、生データからトレーニング済みモデルまでユーザーを導く、シームレスで統合されたものになるように設計されています。

1. データの取り込みと一元化： AWS S3、Google Cloud Platform、Azure、またはローカルストレージなどのデータソースをOcularマルチモーダルレイクハウスに接続します。これにより、すべての非構造化データが1つのアクセス可能な場所に統合されます。
2. 探索とキュレーション： 強力なマルチモーダル検索を使用して、自然言語でデータをクエリします。事前の手動タグ付けなしに、動画や画像内の特定のオブジェクト、シーン、または話し言葉を検索できます。データカタログを使用して、これらの検索結果を構造化されたデータセットに整理します。
3. 注釈とラベリング： データ注釈プロジェクトを作成します。Foundryデータエージェントを活用して、AIによる自動ラベリングでプロセスを高速化します。複雑なタスクには、ヒューマンインザループのワークフローを使用するか、Ocular Boltを介してドメインエキスパートを起用して高精度の注釈を付けます。プロジェクト管理ツールでプロセス全体を管理し、データセットのバージョン管理でデータセットの変更を追跡します。
4. モデルのトレーニングと評価： キュレーションされ、ラベル付けされたデータセットを利用して、プラットフォーム上で直接カスタムAIモデルをトレーニングします。Ocularは、管理されたGPUクラスタとスケーラブルなトレーニングパイプラインを提供します。インタラクティブなプレイグラウンドでさまざまなモデルとバージョンを比較し、特定のデータに対するパフォーマンスを評価します。
5. 統合と展開： Ocular AI SDKとREST APIを使用して、プラットフォームの強力な検索およびデータ管理機能を独自のアプリケーションやMLOpsパイプラインに統合します。

Ocular AIの主な機能

• マルチモーダルデータレイクハウス： 連携されたソースからのゼタバイト規模のマルチモーダルデータを保存、管理、整理するための単一の統一リポジトリ。
• 高度なマルチモーダル検索： 自然言語クエリを使用して動画、画像、音声を検索し、特定の瞬間、オブジェクト、または会話を即座に見つけます。
• AI支援データ注釈： AIエージェント（SAM 2など）とヒューマンインザループのワークフローを組み合わせて、大規模なデータを効率的にラベリングします。分類、検出、セグメンテーションなど、さまざまな注釈タイプをサポートします。
• データセットのバージョン管理とプロジェクト管理： 再現可能な結果のためにデータセットの変更を追跡し、タスクと割り当てを細かく制御して大規模なラベリングプロジェクトを管理します。
• 統合されたモデルトレーニングと評価： データが存在する管理されたGPUインフラストラクチャでカスタムモデルをトレーニングします。インタラクティブな環境でモデルのパフォーマンスをテスト、比較、検証します。
• Ocular Bolt： 高品質なデータラベリングと人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）のために、医療、法律、工学などのドメインエキスパートのネットワークにアクセスします。
• エンタープライズグレードのセキュリティ： 堅牢なセキュリティプロトコル、役割ベースのアクセス制御、およびSOC 2やHIPAAなどの標準への準拠を特徴とします。
• シームレスな統合： AWS、GCP、Azureなどの主要なクラウドプロバイダー、Databricks、Snowflakeを含む既存の技術スタックと接続します。

Ocular AIの使用例

Ocular AIは、大規模な非構造化データに依存する野心的なAIプロジェクトに取り組む組織に最適です。主な用途は次のとおりです。

• 自動運転車： 高解像度の都市画像や動画を含むペタバイト規模のセンサーデータを処理および注釈付けし、知覚モデルをトレーニングします。
• 医療AI： Ocular Boltを介して医療専門家からの入力を得て、MRI、CT、X線などの医療スキャンを分析およびラベリングし、診断モデルを構築します。
• メディア＆エンターテイメント： 膨大な動画および音声ライブラリをカタログ化し、検索可能なアーカイブを作成して、コンテンツの発見と分析を可能にします。
• セキュリティと監視： ビデオフィードを分析して異常を検出し、オブジェクトを識別し、特定のイベントをリアルタイムで監視します。
• 小売分析： 店内ビデオを分析して顧客の行動を理解し、店舗レイアウトを最適化し、在庫を管理します。

Ocular AIの利点

Ocular AIは、垂直統合されたソリューションを提供することで、大きな競争上の優位性をもたらします。主な利点は次のとおりです。

• 統一プラットフォーム： データ管理、注釈、トレーニングのために複数の異なるツールを組み合わせる必要がなくなります。
• モデル開発時間の短縮： データ取り込みからモデル評価までのMLOpsパイプライン全体を合理化し、開発サイクルを大幅に短縮します。
• 優れたデータ品質： AI搭載ツールと専門家による人間のフィードバックを組み合わせることで、非常に正確な「ゴールデンデータセット」の作成を可能にします。
• スケーラビリティとパフォーマンス： 堅牢なインフラストラクチャにより、エンタープライズ規模のデータ量と処理ニーズに対応できるように構築されています。
• コスト効率： AIによる自動ラベリングと管理されたインフラストラクチャにより、カスタムAIの構築に関連する手作業と運用上のオーバーヘッドが削減されます。

料金プラン

Ocular AIは、チームや組織のニーズに合わせて拡張できるように設計された階層型の料金体系を提供しています。すべてのプランで、カスタム見積もりのために営業チームへの連絡が必要です。

• Starter： 基本的なプラットフォームアクセスとサポートを提供し、始めたばかりの個人や小規模チームに適しています。
• Team： 成長中のチームを対象とし、Starterのすべてに加えて、高度なプラットフォーム機能、強化されたデータ機能、AI支援注釈、優先サポートが含まれます。
• Enterprise： 厳格なコンプライアンスとセキュリティ要件を持つ大規模組織向けの最も包括的なプランです。無制限のリソース、高度なセキュリティ（SOC 2、HIPAA）、エンタープライズ統合、アカウントマネージャーによる24時間365日の専任プレミアムサポートが含まれます。