Tesla en Waymo gebruiken synthetische data om perceptiemodules te trainen

Bedrijven als Tesla en Waymo gebruiken synthetische data die gegenereerd worden door diffusiemodellen om hun perceptiemodules te trainen. Deze synthetische gegevens kunnen een verscheidenheid aan complexe rijscenario's opleveren, zoals extreme weersomstandigheden en plotselinge obstakels, waardoor het model beter kan generaliseren. Bovendien kunnen deze gegevens ook zeer nauwkeurige LiDAR-puntenwolken, radargegevens of beelden onder verschillende lichtomstandigheden simuleren, om het gebrek aan echte gegevens te compenseren. Op deze manier kunnen deze bedrijven hun afhankelijkheid van gelabelde gegevens verminderen en de prestaties van hun modellen verder verbeteren.