Tesla en Waymo gebruik sintetiese data om persepsiemodules op te lei

Maatskappye soos Tesla en Waymo gebruik sintetiese data wat deur Diffusion-modelle gegenereer word om hul persepsiemodules op te lei. Hierdie sintetiese data kan 'n verskeidenheid komplekse bestuurscenario's verskaf, soos uiterste weer en skielike struikelblokke, om die model te help om beter te veralgemeen. Boonop kan hierdie data ook hoëgetroue LiDAR-puntwolke, radardata of beelde simuleer onder verskillende beligtingstoestande om op te maak vir die gebrek aan werklike data. Op hierdie manier kan hierdie maatskappye hul afhanklikheid van gemerkte data verminder en die werkverrigting van hul modelle verder verbeter.