Венгерский стартап DiffuseDrive создает синтетические данные для обучения систем физического ИИ, работающих в сферах обороны, аэрокосмической отрасли, горнодобычи и автономного транспорта. Платформа выявляет пробелы в наборах данных клиентов и генерирует недостающие сценарии для повышения надежности моделей.
Компанию основали бывшие сотрудники подразделения автоматизации Bosch. Технология позволяет точно контролировать размер и расположение объектов на изображениях, что важно для обучения систем распознавания, работающих с мелкими или удаленными объектами в различных условиях обзора.
По данным DiffuseDrive, использование синтетических данных в сочетании с реальными повышает производительность моделей более чем на 10 процентов. Система может развертываться на инфраструктуре заказчика, включая изолированные сети, и генерировать новые данные за несколько часов при наличии необходимых мощностей GPU.
В 2025 году стартап привлек $3,5 миллиона посевных инвестиций. Сейчас компания расширяет деятельность в области робототехники, планируя создавать плотные аннотации для записей экспериментов, включая потоки с датчиков и изменения состояний, для более глубокого анализа действий роботов.
Руководящий состав включает вице-президента по разработке ИИ Габора Вечеи и ведущего исследователя ИИ Даниэля Шмида. В компании ожидают, что рынок будет смещаться в сторону специализированных компактных моделей, что позволит оптимизировать расходы на вычисления, особенно в европейском регионе.
