Tesla i Waymo wykorzystują dane syntetyczne do trenowania modułów percepcyjnych

Firmy takie jak Tesla i Waymo wykorzystują syntetyczne dane generowane przez modele Diffusion do trenowania swoich modułów percepcyjnych. Te syntetyczne dane mogą dostarczyć szeregu złożonych scenariuszy jazdy, na przykład ekstremalnych warunków pogodowych i niespodziewanych przeszkód, co pozwala na lepszą generalizację modelu. Ponadto dane te mogą również symulować chmury punktów LiDAR o wysokiej rozdzielczości, dane radarowe lub obrazy w różnych warunkach oświetleniowych, co pozwala zrekompensować brak rzeczywistych danych. Dzięki temu firmy te mogą zmniejszyć zależność od danych etykietowanych i jeszcze bardziej udoskonalić wydajność swoich modeli.