Tesla هي شركة أمريكية لتصنيع السيارات أسسها إيلون ماسك في 2003.
تشتهر الشركة بسياراتها الكهربائية وتخصصها في الألواح الشمسية وتخزين طاقة بطاريات الليثيوم أيون.
تأتي سيارات Tesla بالعديد من الميزات الثورية بما في ذلك الشحن الفائق والوصول إلى بطاقة المفاتيح ووضع الطيار الآلي.
أصبح وضع الطيار الآلي ممكنًا بسبب أفكار من الذكاء الاصطناعي (AI) و هندسة الشبكة العصبية المتقدمة من تسلا.
دعونا نناقش هندسة شبكة تسلا العصبية بالتفصيل.
ما هي الشبكات العصبية؟
الشبكات العصبية ، أو NNs ، هي سلسلة من الخوارزميات على غرار النشاط البيولوجي لـ العقل البشري. الشبكات العصبية تتكون من عقد ، تسمى أيضًا الخلايا العصبية. تُعرف مجموعة العقد الرأسية بالطبقات.
تتكون كل طبقة من عقد ، تسمى أيضًا الخلايا العصبية ، حيث تتم العمليات الحسابية. ترتبط عقد طبقة واحدة بالطبقة التالية من خلال خطوط النقل كما هو موضح أدناه.
في الرسم البياني التالي ، تمثل الدوائر العقد وتمثل المجموعة الرأسية للعقد الطبقات. هناك ثلاث طبقات في هذا النموذج.
كيف يتعلمون؟
يتم تغذية البيانات إلى كيان نموذج واحد في كل مرة مع تسمية. يتم تقسيم البيانات إلى أجزاء وتمريرها عبر كل عقدة في النموذج.
تقوم العقد بعمليات حسابية على هذه القطع. بعد سلسلة من العمليات الحسابية في طبقة واحدة ، تمر البيانات إلى الطبقة التالية وهكذا.
بمجرد الانتهاء ، يتوقع نموذجنا تسمية البيانات في طبقة الإخراج. ثم يواصل النموذج مقارنة هذه القيمة المتوقعة مع قيمة التسمية الفعلية.
في حالة تطابق القيم ، سيأخذ نموذجنا الإدخال التالي ولكن إذا اختلفت القيم ، فسيقوم النموذج بحساب الفرق بين كلتا القيمتين ، تسمى الخسارة ، ويضبط حسابات العقد لإنتاج تسميات مطابقة في المرة القادمة.
هندسة الشبكة العصبية في تسلا
يستخدم Tesla أحدث الأبحاث لتدريب الشبكات العصبية العميقة على مشاكل تتراوح من الإدراك إلى التحكم.
تقوم شبكات Tesla لكل كاميرا بتحليل الصور الأولية لإجراء التجزئة الدلالية ، واكتشاف الكائنات ، و تقدير العمق أحادي.
مجموعات البيانات
يتم تدريب الشبكات العصبية على الصور الخام التي يتم استخراجها من مقاطع الفيديو المأخوذة من كاميرات شبكة رؤية الطيور التي تُخرج تخطيط الطريق والبنية التحتية الثابتة والكائنات ثلاثية الأبعاد مباشرةً في العرض من أعلى إلى أسفل.
صور البيانات غير مصنفة وتغطي الكثير من السيناريوهات المتنوعة حول العالم وتتألف من مليون مركبة في الوقت الفعلي.
كيف تعمل؟
تتكون الشبكة من 70,000 وحدة معالجة رسومية (GPUs) ، والتي تدرب 48 التعلم العميق .
توفر مكونات أجهزة السيارة بما في ذلك الكاميرات وأجهزة الاستشعار بيانات غير خاضعة للرقابة يتم تمريرها عبر شبكة هذه الطرز.
تتعرف السيارة على الأشياء المحتملة في بيئة ما ، مثل المشاة أو الأشجار وما إلى ذلك من البيانات المقدمة.
تتكون البنية أيضًا من شريحتين للذكاء الاصطناعي تستخدمان مبادئ التعلم العميق. تساعد هذه الرقائق في اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي للسيارة ، مثل متى وكيف تستدير أثناء القيادة.
تتضمن بنية الشبكة العصبية العديد من الأجهزة والمفاهيم القوية التي تساهم في أعمالها ، بما في ذلك:
رقاقة FSD
قيادة ذاتية كاملة (FSD) الرقائق هي رقائق استدلال الذكاء الاصطناعي التي تشغل برنامج الطيار الآلي من تسلا. تم تصميم هذه الشرائح بتحسينات معمارية دقيقة تضغط على أقصى أداء للسيليكون لكل واط.
تنفذ FSDs تخطيط الأرضية والتوقيت وتحليل الطاقة أثناء كتابة اختبارات قوية ولوحات تسجيل للتحقق من وظائف AI وأدائه.
رقائق وأنظمة دوجو
دوجو هو نظام كمبيوتر Tesla الفائق الذي يحل المشكلات الصعبة باستخدام التكنولوجيا المتقدمة لتوفير الطاقة العالية والتبريد.
تشتمل رقائق Dojo على الذكاء الاصطناعي الذي يشغل هذه الأنظمة ، وهي مصممة لتحقيق أقصى قدر من الأداء والإنتاجية وعرض النطاق الترددي في كل مستوى.
تُستخدم الرقائق والأنظمة معًا لتحسين الطاقة والأداء لـ NN من Tesla.
خوارزميات الحكم الذاتي
خوارزميات الاستقلالية هي الخوارزميات الأساسية التي تقود السيارة من خلال إنشاء تمثيل عالي الدقة للعالم وتخطيط المسارات في مساحة معينة.
إلى تدريب الشبكات العصبية للتنبؤ بمثل هذه التمثيلات ، تخلق Tesla خوارزميًا بيانات دقيقة وواسعة النطاق لحقيقة الأرض من خلال دمج المعلومات من مستشعرات السيارة عبر المكان والزمان.
تستخدم هذه الخوارزميات تقنيات متقدمة لبناء نظام قوي للتخطيط واتخاذ القرار يعمل في مواقف واقعية معقدة في ظل عدم اليقين.
البنية التحتية للتقييم
تشتمل البنية التحتية للتقييم في Tesla على أدوات التقييم ذات الحلقة المفتوحة والحلقة المغلقة والأجهزة والبنية التحتية على نطاق واسع.
تسمح هذه البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي بتتبع تحسينات الأداء ومنع الانحدارات.
الميزات الرئيسية لـ NN في Tesla
- الكاميرات وأجهزة الاستشعار فوق الصوتية والرادار تدرك البيئة
- رادار يقيس المسافة حول السيارة
- تقيس تقنيات الأشعة فوق البنفسجية القرب ويتعرف الفيديو السلبي على الأشياء الموجودة حول السيارة
- يستخدم شريحتين AI مبنيتين على مبادئ الشبكات العصبية العميقة
- رقائق AI تتكون من 6 مليارات ترانزستور
- 21 مرة أسرع من رقائق Nvidia
- تحتوي رقائق AI على 32 ميغا بايت من ذاكرة SRAM عالية السرعة
- يتكون من 48 نموذجًا للتعلم العميق
- يحتوي على 70,000 وحدة معالجة رسومية (GPUs)
- يخرج 1000 موتر (تنبؤات) مميزة في كل خطوة
وفي الختام
أحدث ما توصلت إليه تسلا الشبكات العصبية وقد جعلت هندسة الذكاء الاصطناعي فكرة السيارات ذاتية القيادة حقيقة واقعة.
هذا النجاح الذي حققته الشركة المصنعة للسيارات الرائدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هو نتيجة لتقدمها رقائق FSDوشرائح Dojo وخوارزميات الاستقلالية والبنية التحتية للتقييم والمزيد.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وأحدث اتجاهات التكنولوجيا ، فراجع مقالاتنا الأخرى المثيرة للاهتمام.
اترك تعليق