Tesla tərəfindən qurulan Amerika avtomobil istehsalı şirkətidir Elon Musk 2003 edir.
Şirkət daha çox elektrik avtomobilləri və günəş panelləri və litium-ion batareya enerjisinin saxlanması sahəsində ixtisaslaşması ilə tanınır.
Tesla avtomobilləri super şarj, açar kartla giriş və avtopilot rejimi də daxil olmaqla bir çox inqilabi xüsusiyyətlərə malikdir.
Avtopilot rejimi Süni İntellektin (AI) ideyaları sayəsində mümkün olub Teslanın inkişaf etmiş Neyron Şəbəkə arxitekturası.
Tesla Neyron Network arxitekturasını ətraflı müzakirə edək.
Neyron şəbəkələri nədir?
Neyron Şəbəkələri və ya NN-lər bioloji aktivlikdən sonra modelləşdirilmiş bir sıra alqoritmlərdir. insan beyni. Sinir şəbəkələri düyünlərdən ibarətdir, bunlara neyronlar da deyilir. Şaquli qovşaqların toplusu təbəqələr kimi tanınır.
Hər bir təbəqə hesablamaların aparıldığı neyronlar adlanan düyünlərdən ibarətdir. Bir təbəqənin qovşaqları aşağıda göründüyü kimi ötürmə xətləri vasitəsilə növbəti təbəqəyə birləşdirilir.
Aşağıdakı diaqramda dairələr qovşaqları, qovşaqların şaquli kolleksiyası isə təbəqələri təmsil edir. Bu modeldə üç təbəqə var.
Necə öyrənirlər?
Data etiketlə birlikdə modelə hər dəfə bir obyekt verilir. Məlumatlar hissələrə bölünür və modelin hər bir qovşağından keçir.
Düyünlər bu parçalar üzərində riyazi əməliyyatlar həyata keçirir. Bir təbəqədə bir sıra hesablamalardan sonra məlumatlar növbəti təbəqəyə keçir və s.
Tamamlandıqdan sonra modelimiz çıxış qatında məlumat etiketini proqnozlaşdırır. Daha sonra model bu proqnozlaşdırılan dəyəri faktiki etiket dəyəri ilə müqayisə etməyə davam edir.
Dəyərlər uyğun gələrsə, modelimiz növbəti girişi götürəcək, lakin dəyərlər fərqli olarsa, model hər iki dəyər arasındakı fərqi hesablayacaq, itki adlanır və növbəti dəfə uyğun etiketlər yaratmaq üçün qovşaq hesablamalarını tənzimləyir.
Teslanın Neyron Şəbəkə Memarlığı
Tesla qavrayışdan tutmuş idarəetməyə qədər olan problemlər üzrə dərin neyron şəbəkələrini öyrətmək üçün qabaqcıl tədqiqatlardan istifadə edir.
Teslanın hər kamera şəbəkələri semantik seqmentasiya, obyekt aşkarlanması və s. yerinə yetirmək üçün xam şəkilləri təhlil edir monokulyar dərinliyin qiymətləndirilməsi.
Datasets
Neyron Şəbəkələr yolun düzülüşü, statik infrastruktur və 3D obyektləri birbaşa yuxarıdan aşağı görünüşdə çıxaran quşların gözü ilə baxan şəbəkə kameralarından çəkilmiş videolardan çıxarılan xam şəkillər üzərində öyrədilir.
Məlumat təsvirləri etiketsizdir və dünya üzrə bir çox müxtəlif ssenariləri əhatə edir və real vaxt rejimində bir milyon avtomobildən ibarətdir.
Necə işləyir?
Şəbəkə 70,000 Qrafik Proses Birliyindən (GPU) ibarətdir ki, bu da 48 nəfəri öyrədir. dərin öyrənmə modelləri.
Kameralar və sensorlar da daxil olmaqla avtomobilin aparat komponentləri bu modellərin şəbəkəsindən ötürülən nəzarətsiz məlumatları təmin edir.
Avtomobil verilmiş məlumatlardan ətrafdakı mümkün obyektlər, məsələn, piyada, ağac və s. haqqında öyrənir.
Arxitektura həmçinin prinsiplərindən istifadə edən iki AI çipindən ibarətdir dərin öyrənmə. Bu çiplər avtomobil idarə edərkən nə vaxt və necə dönmək kimi avtomobil üçün real vaxtda qərarlar qəbul etməyə kömək edir.
Neyron Şəbəkə arxitekturasına onun işinə töhfə verən bir çox güclü cihaz və konsepsiyalar daxildir, o cümlədən:
FSD çipi
Tam Özünü Sürmə (FSD) çiplər Teslanın avtopilot proqramını işlədən AI nəticə çıxarma çipləridir. Bu çiplər vatt başına maksimum silikon performansını sıxışdıran mikro-arxitektura təkmilləşdirmələri ilə hazırlanmışdır.
FSD-lər süni intellektin funksionallığını və performansını yoxlamaq üçün möhkəm testlər və skorbordlar yazarkən mərtəbə planlaması, vaxt və güc təhlilini həyata keçirir.
Dojo Çipləri və Sistemləri
Dojo yüksək enerji təchizatı və soyutma üçün qabaqcıl texnologiya ilə çətin problemləri həll edən Tesla-nın super kompüter sistemidir.
Dojo çiplərinə bu sistemləri gücləndirən və hər bir detalda maksimum performans, ötürmə qabiliyyəti və bant genişliyi üçün nəzərdə tutulmuş süni intellekt daxildir.
Birlikdə çiplər və sistemlər Tesla-nın NN üçün güc və performansı optimallaşdırmaq üçün istifadə olunur.
Avtonomiya alqoritmləri
Avtonomiya alqoritmləri, dünyanın yüksək sədaqətli təsvirini yaratmaq və müəyyən bir məkanda trayektoriyaları planlaşdırmaqla avtomobili idarə edən əsas alqoritmlərdir.
Kənar neyron şəbəkələri məşq edin bu cür təqdimatları proqnozlaşdırmaq üçün Tesla alqoritmik olaraq avtomobilin sensorlarından gələn məlumatları məkan və zamanla birləşdirərək dəqiq və genişmiqyaslı əsas həqiqət məlumatlarını yaradır.
Bu alqoritmlər qeyri-müəyyənlik şəraitində mürəkkəb real dünya vəziyyətlərində işləyən möhkəm planlaşdırma və qərar qəbuletmə sistemi yaratmaq üçün qabaqcıl üsullardan istifadə edir.
Qiymətləndirmə infrastrukturu
Tesla-nın qiymətləndirmə infrastrukturuna miqyasda açıq dövrə, qapalı dövrə və aparatla bağlı qiymətləndirmə alətləri və infrastruktur daxildir.
Bu infrastruktur AI-yə performans təkmilləşdirmələrini izləməyə və reqressiyaların qarşısını almağa imkan verir.
Teslanın NN əsas xüsusiyyətləri
- Kameralar, ultrasəs sensorlar və radar ətraf mühiti qəbul edir
- Radar avtomobilin ətrafındakı məsafəni ölçür
- Ultrabənövşəyi üsullar yaxınlığı ölçür və passiv video avtomobilin ətrafındakı obyektləri tanıyır
- Dərin neyron şəbəkələri prinsipləri əsasında qurulmuş iki AI çipindən istifadə edir
- 6 milyard tranzistordan ibarət AI çipləri
- Nvidia çiplərindən 21 dəfə daha sürətli
- AI çiplərində 32 meqabayt yüksək sürətli SRAM yaddaşı var
- 48 Dərin Öyrənmə modelindən ibarətdir
- 70,000 Qrafik Proses Vahidi (GPU) ehtiva edir
- Hər zaman addımında 1000 fərqli tensor (proqnozlar) çıxarır
Nəticə
Teslanın qabaqcıl Sinir şəbəkələri və süni intellekt arxitekturası özü idarə edən avtomobillər ideyasını reallığa çevirdi.
Aparıcı süni intellektə əsaslanan avtomobil istehsalçısının bu uğuru onun qabaqcıl olmasının nəticəsidir FSD çipləri, Dojo çipləri, muxtariyyət alqoritmləri, qiymətləndirmə infrastrukturu və s.
Süni intellekt, Dərin Öyrənmə və ən son texnologiya tendensiyaları haqqında daha çox öyrənmək istəyirsinizsə, digər maraqlı məqalələrimizə baxın.
Cavab yaz