टेस्ला और वेमो धारणा मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग करते हैं

टेस्ला और वेमो जैसी कंपनियां अपने परसेप्शन मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए डिफ्यूजन मॉडल द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा का उपयोग कर रही हैं। ये संश्लेषित डेटा विभिन्न प्रकार के जटिल ड्राइविंग परिदृश्यों, जैसे कि चरम मौसम और अचानक आने वाली बाधाओं के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जिससे मॉडल को बेहतर ढंग से सामान्यीकृत करने में मदद मिल सकती है। इसके अलावा, यह डेटा वास्तविक डेटा की कमी की पूर्ति के लिए उच्च-निष्ठा वाले LiDAR बिंदु बादलों, रडार डेटा या विभिन्न प्रकाश स्थितियों के तहत छवियों का अनुकरण भी कर सकता है। इस तरह, ये कंपनियां लेबल वाले डेटा पर अपनी निर्भरता कम कर सकती हैं और अपने मॉडलों के प्रदर्शन को और बेहतर बना सकती हैं।