Tesla dan Waymo menggunakan data sintetik untuk melatih modul persepsi

Syarikat seperti Tesla dan Waymo menggunakan data sintetik yang dijana oleh model Diffusion untuk melatih modul persepsi mereka. Data sintetik ini boleh menyediakan pelbagai senario pemanduan yang kompleks, seperti cuaca melampau dan halangan mengejut, untuk membantu model membuat generalisasi dengan lebih baik. Selain itu, data ini juga boleh mensimulasikan awan titik LiDAR kesetiaan tinggi, data radar atau imej di bawah keadaan pencahayaan yang berbeza untuk mengimbangi kekurangan data sebenar. Dengan cara ini, syarikat-syarikat ini boleh mengurangkan pergantungan mereka pada data berlabel dan meningkatkan lagi prestasi model mereka.