Tesla in Waymo uporabljata sintetične podatke za usposabljanje modulov zaznavanja

Podjetja, kot sta Tesla in Waymo, uporabljajo sintetične podatke, ustvarjene z modeli difuzije, za usposabljanje svojih modulov zaznavanja. Ti sintetični podatki lahko zagotovijo različne zapletene scenarije vožnje, kot so ekstremne vremenske razmere in nenadne ovire, da pomagajo modelu bolje posplošiti. Poleg tega lahko ti podatki tudi simulirajo visokozvestne oblake točk LiDAR, radarske podatke ali slike pod različnimi svetlobnimi pogoji, da nadomestijo pomanjkanje resničnih podatkov. Na ta način lahko ta podjetja zmanjšajo svojo odvisnost od označenih podatkov in dodatno izboljšajo učinkovitost svojih modelov.