Anotación de imágenes
Anotación de aspas de motores de reacción
“Trabajar con DataForce fue excelente. Fueron muy flexibles al adaptarse a nuestros requisitos y así entregar el mejor resultado posible”.
Alexander Appel, arquitecto principal de soluciones en zeroG
El desafío
ZeroG es un centro experto en soluciones de IA basada en datos y aprendizaje automático (ML) para la aviación. Las soluciones de ZeroG potencian a las organizaciones de aviación para que puedan obtener datos nuevos, tomar mejores decisiones y automatizar procesos repetitivos a fin de lograr un impacto que pueda medirse. Una de las áreas de negocio de zeroG es el mantenimiento de motores de reacción. Los procesos de inspección manual demandan mucha mano de obra y son propensos a errores por omisión, además de presentar un riesgo alto. Los expertos de ZeroG buscaban un socio que los ayudara a entrenar sus modelos de aprendizaje automático para detectar defectos en las aspas de los motores de reacción y así asistir a los ingenieros especializados durante la inspección. Para entrenar un modelo de este tipo, se necesitaban volúmenes muy grandes de datos etiquetados con gran exactitud.
• • • •La solución• • • •
Después de experimentar con diferentes soluciones de etiquetado tanto internas como externas, zeroG recurrió a DataForce por sus resultados de alta calidad y la amplitud de la diversidad de proyectos que manejamos. Aunque DataForce tiene una plataforma de anotación de propiedad exclusiva, zeroG eligió trabajar en la plataforma proporcionada por un tercero que ya utilizaba. De esta forma, se mantuvo la cadencia del proyecto en progreso. DataForce reclutó, contrató y gestionó a anotadores para trabajar en la plataforma. Además del proceso de contratación, el equipo de DataForce capacitó al equipo de anotadores en las directrices de zeroG y supervisó con éxito la anotación de más de 25 000 encuadres de motores de reacción para garantizar la calidad.
Para lograrlo, se trazaron cuadros delimitadores alrededor de varios defectos y se asignaron a una de 11 categorías de defectos provistas. Se eligieron personas con experiencia en etiquetado para realizar el control de calidad antes de entregar las imágenes etiquetadas a los expertos de zeroG para control. Se recibieron comentarios del cliente durante todo el proyecto y se ajustaron las directrices en consecuencia para que los equipos pudieran recibir capacitación en caso de ser necesario. Este proceso iterativo y colaborativo se mantuvo durante todo el proyecto hasta haber entregado la totalidad de los encuadres anotados.
Los beneficios
DataForce no solo cumplió en términos de tiempo y calidad. Lo más importante es que abordó todas las inquietudes de zeroG mediante la creación de un enfoque colaborativo en el proyecto. Los comentarios se intercambiaron dentro de la plataforma, mediante correo electrónico y por teléfono, lo que permitió que DataForce y zeroG resolvieran todas las preguntas pendientes y aclararan dudas. Este enfoque permitió que zeroG tuviera un mayor control del proyecto mientras trabajaba con un proveedor externo.
“Logramos encontrar el punto justo entre ofrecer asistencia externa y permitir que el cliente tuviera el control de la calidad. Nos emociona la posibilidad de ampliar nuestra colaboración a nuevos casos prácticos y formar un vínculo de socios”.
Dorota Iskra, directora sénior en DataForce
DataForce cuenta con una comunidad global de más de 1,000 000 de miembros en todo el mundo y lingüistas expertos en más de 250 idiomas. DataForce cuenta con su propia plataforma, pero también puede utilizar herramientas del cliente o de terceros. De esta forma, sus datos están siempre bajo control.