Tesla e Waymo usam dados sintéticos para treinar módulos de percepção

Empresas como Tesla e Waymo estão usando dados sintéticos gerados por modelos de difusão para treinar seus módulos de percepção. Esses dados sintéticos podem fornecer uma variedade de cenários de direção complexos, como condições climáticas extremas e obstáculos repentinos, para ajudar o modelo a generalizar melhor. Além disso, esses dados também podem simular nuvens de pontos LiDAR de alta fidelidade, dados de radar ou imagens sob diferentes condições de iluminação para compensar a falta de dados reais. Dessa forma, essas empresas podem reduzir sua dependência de dados rotulados e melhorar ainda mais o desempenho de seus modelos.