Tesla y Waymo utilizan datos sintéticos para entrenar módulos de percepción

Empresas como Tesla y Waymo están utilizando datos sintéticos generados por modelos de difusión para entrenar sus módulos de percepción. Estos datos sintéticos pueden proporcionar una variedad de escenarios de conducción complejos, como condiciones climáticas extremas y obstáculos repentinos, para ayudar al modelo a generalizar mejor. Además, estos datos también pueden simular nubes de puntos LiDAR de alta fidelidad, datos de radar o imágenes en diferentes condiciones de iluminación para compensar la falta de datos reales. De esta manera, estas empresas pueden reducir su dependencia de datos etiquetados y mejorar aún más el rendimiento de sus modelos.