Tesla và Waymo sử dụng dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô-đun nhận thức

Các công ty như Tesla và Waymo đang sử dụng dữ liệu tổng hợp do mô hình khuếch tán tạo ra để đào tạo các mô-đun nhận thức của họ. Dữ liệu tổng hợp này có thể cung cấp nhiều tình huống lái xe phức tạp, chẳng hạn như thời tiết khắc nghiệt và chướng ngại vật đột ngột, để giúp mô hình tổng quát tốt hơn. Ngoài ra, dữ liệu này cũng có thể mô phỏng các đám mây điểm LiDAR có độ trung thực cao, dữ liệu radar hoặc hình ảnh trong các điều kiện ánh sáng khác nhau để bù đắp cho việc thiếu dữ liệu thực tế. Theo cách này, các công ty này có thể giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu được gắn nhãn và cải thiện hơn nữa hiệu suất của mô hình.