合成データ

Tesla AI Day

テスラ、AI デーで物理的に正しい合成データに賭ける

数週間前、テスラはイーロン自身が率い、テスラの AI 責任者、アンドレイ・カルパシー、その他ソフトウェアおよびハードウェア チームのエンジニアとともに AI デーを祝いました。彼らの「唯一の目標」は、ロボット工学と人工知能の分野の専門家を説得してテスラで働くよう説得することでした。しかし、このイベントはそれをはるかに超えたものであり、私たちの多くは、テスラがコンピュータービジョンの問題をどのように解決しているか、より具体的には、自動車の自動操縦システムのトレーニングデータをどのように生成しているかに驚きました。

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How simulating light and sensors help build better perception systems

光とセンサーのシミュレーションがより優れた知覚システムの構築にどのように役立つか

コンピュータ ビジョン システムの開発は簡単な作業ではありません。私たちが話しているのは、現実世界で何が見えるかを理解し、それに応じて反応する必要があるシステムについてです。しかし、彼らは世界をどのように見ているのでしょうか?現実世界が何であるかをどのように機械に教え、それを解釈するのでしょうか?

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How to train an accurate and reliable in-cabin monitoring system

正確で信頼性の高い車室内監視システムをトレーニングする方法

自動車の車内センシング市場は、車内監視システムを開発する際の幅広い潜在的な問題を (コスト効率と時間効率の高い方法で) うまくカバーできる特定のテクノロジーを求めていました。 Anyverse™ はこれに応え、最高のパフォーマンスを誇る合成データ生成プラットフォームに基づいたインテリア シミュレーションのための特定のソリューションを提供しました。

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Physically-based sensor simulation to shorten development lifecycles

新しいセンサー?問題なし 物理ベースのセンサー シミュレーションにより開発ライフサイクルを短縮

ADAS の精度を向上させるために物理ベースのセンサー シミュレーションを行うことは、ADAS センサー市場の近い将来の鍵となるでしょう。

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