Tesla - амерыканская кампанія па вытворчасці аўтамабіляў, заснаваная Элона Маск У 2003.
Кампанія найбольш вядомая сваімі электрамабілямі і спецыялізуецца на сонечных батарэях і літый-іённых акумулятараў.
Аўтамабілі Tesla пастаўляюцца з вялікай колькасцю рэвалюцыйных функцый, уключаючы суперзарадку, доступ да карты-ключа і рэжым аўтапілота.
Рэжым аўтапілота стаў магчымы дзякуючы ідэям штучнага інтэлекту (AI) і Перадавая архітэктура нейронавай сеткі Tesla.
Давайце падрабязна абмяркуем архітэктуру нейронавай сеткі Tesla.
Што такое нейронныя сеткі?
Нейронныя сеткі, або НМ, - гэта шэраг алгарытмаў, створаных паводле біялагічнай актыўнасці чалавечы мозг. Нейронавыя сеткі складаюцца з вузлоў, таксама званых нейронамі. Набор вертыкальных вузлоў вядомы як слаі.
Кожны пласт складаецца з вузлоў, таксама званых нейронамі, дзе адбываюцца вылічэнні. Вузлы аднаго пласта злучаны з наступным пластом праз лініі перадачы, як відаць ніжэй.
На наступнай дыяграме кругі ўяўляюць вузлы, а вертыкальная калекцыя вузлоў - пласты. У гэтай мадэлі тры пласта.
Як яны вучацца?
Дадзеныя паступаюць у мадэль па адным аб'екце разам з пазнакай. Дадзеныя разбіваюцца на кавалкі і перадаюцца праз кожны вузел мадэлі.
Вузлы выконваюць матэматычныя аперацыі над гэтымі кавалкамі. Пасля серыі вылічэнняў у адным пласце дадзеныя пераходзяць на наступны пласт і гэтак далей.
Пасля завяршэння наша мадэль прадказвае пазнаку дадзеных на выхадным пласце. Затым мадэль пераходзіць да параўнання гэтага прагназуемага значэння з фактычным значэннем пазнакі.
Калі значэнні супадаюць, наша мадэль возьме наступны ўваход, але калі значэнні адрозніваюцца, мадэль вылічыць розніцу паміж абодвума значэннямі, што называецца стратай, і адрэгулюе вылічэнні вузла, каб у наступны раз стварыць адпаведныя пазнакі.
Архітэктура нейронавай сеткі Тэслы
Тэсла выкарыстоўвае перадавыя даследаванні для навучання глыбокіх нейронных сетак па праблемах, пачынаючы ад ўспрымання і заканчваючы кіраваннем.
Сеткі для кожнай камеры Tesla аналізуюць сырыя выявы для выканання семантычнай сегментацыі, выяўлення аб'ектаў і манакулярная ацэнка глыбіні.
Наборы даных
Нейронавыя сеткі навучаюцца на сырых малюнках, якія здабываюцца з відэа, зробленых з сеткавых камер з вышыні птушынага палёту, якія выводзяць макет дарогі, статычную інфраструктуру і 3D-аб'екты непасрэдна ў выглядзе зверху ўніз.
Выявы даных не маюць пазнакі і ахопліваюць мноства розных сцэнарыяў па ўсім свеце і складаюцца з мільёна аўтамабіляў у рэжыме рэальнага часу.
Як гэта працуе?
Сетка складаецца з 70,000 48 графічных працэсараў (GPU), якія навучаюць XNUMX глыбокае вывучэнне мадэляў.
Апаратныя кампаненты аўтамабіля, уключаючы камеры і датчыкі, забяспечваюць некантраляваныя дадзеныя, якія перадаюцца праз сетку гэтых мадэляў.
З прыведзеных дадзеных машына пазнае аб магчымых аб'ектах навакольнага асяроддзя, такіх як пешаход, дрэва і г.д.
Архітэктура таксама складаецца з двух мікрасхем ІІ, якія выкарыстоўваюць прынцыпы глыбокае вывучэнне. Гэтыя чыпы дапамагаюць прымаць рашэнні для аўтамабіля ў рэжыме рэальнага часу, напрыклад, калі і як павярнуць падчас руху.
Архітэктура нейронавай сеткі ўключае ў сябе мноства магутных прылад і канцэпцый, якія спрыяюць яе працы, у тым ліку:
Чып FSD
Поўнае самастойнае кіраванне (FSD) чыпы - гэта мікрасхемы высновы ІІ, якія запускаюць праграмнае забеспячэнне аўтапілота Tesla. Гэтыя чыпы былі распрацаваны з мікраархітэктурнымі паляпшэннямі, якія забяспечваюць максімальную прадукцыйнасць крэмнію на ват.
FSD рэалізуюць планаванне паверхаў, аналіз часу і магутнасці пры напісанні надзейных тэстаў і табло для праверкі функцыянальнасці і прадукцыйнасці ІІ.
Чыпы і сістэмы Dojo
школа дзюдо гэта суперкампутарная сістэма Tesla, якая вырашае складаныя праблемы з перадавымі тэхналогіямі падачы і астуджэння высокай магутнасці.
Чыпы Dojo ўключаюць штучны інтэлект, які забяспечвае харчаванне гэтых сістэм, і прызначаны для максімальнай прадукцыйнасці, прапускной здольнасці і прапускной здольнасці пры кожнай дэталізацыі.
Разам чыпы і сістэмы выкарыстоўваюцца для аптымізацыі магутнасці і прадукцыйнасці NN Tesla.
Алгарытмы аўтаноміі
Алгарытмы аўтаномнасці - гэта асноўныя алгарытмы, якія кіруюць аўтамабілем, ствараючы высокадакладнае ўяўленне аб свеце і плануючы траекторыі ў дадзенай прасторы.
да навучанне нейронных сетак каб прагназаваць такія ўяўленні, Tesla алгарытмічна стварае дакладныя і буйнамаштабныя наземныя праўдзівыя дадзеныя, аб'ядноўваючы інфармацыю ад датчыкаў аўтамабіля ў прасторы і часе.
Гэтыя алгарытмы выкарыстоўваюць перадавыя метады для стварэння надзейнай сістэмы планавання і прыняцця рашэнняў, якая працуе ў складаных рэальных сітуацыях ва ўмовах нявызначанасці.
Інфраструктура ацэнкі
Ацэначная інфраструктура Tesla ўключае ў сябе адкрытыя, замкнёныя і апаратныя сродкі ацэнкі і інфраструктуру ў маштабе.
Гэтая інфраструктура дазваляе ІІ адсочваць павышэнне прадукцыйнасці і прадухіляць рэгрэсіі.
Асноўныя характарыстыкі НН Цеслы
- Камеры, ультрагукавыя датчыкі і радары ўспрымаюць навакольнае асяроддзе
- Радар вымярае адлегласць вакол аўтамабіля
- Ультрафіялетавыя метады вымяраюць блізкасць, а пасіўнае відэа распазнае аб'екты вакол аўтамабіля
- Выкарыстоўвае дзве мікрасхемы AI, пабудаваныя на прынцыпах глыбокіх нейронных сетак
- Чыпы ІІ, якія складаюцца з 6 мільярдаў транзістараў
- У 21 раз хутчэй, чым чыпы Nvidia
- Чыпы AI маюць 32 мегабайта высакахуткаснай памяці SRAM
- Складаецца з 48 мадэляў глыбокага навучання
- Змяшчае 70,000 XNUMX графічных працэсараў (GPU)
- Выводзіць 1000 розных тэнзараў (прадказанняў) на кожным часовым этапе
заключэнне
Перадавое абсталяванне Tesla Нейронавыя сеткі і архітэктура штучнага інтэлекту зрабіла ідэю беспілотных аўтамабіляў рэальнасцю.
Гэты поспех вядучага вытворцы аўтамабіляў на аснове штучнага інтэлекту з'яўляецца вынікам яго перадавых Мікрасхемы FSD, чыпы Dojo, алгарытмы аўтаноміі, інфраструктура ацэнкі і многае іншае.
Калі вы хочаце даведацца больш пра штучны інтэлект, глыбокае навучанне і найноўшыя тэхналагічныя тэндэнцыі, азнаёмцеся з іншымі нашымі цікавымі артыкуламі.
Пакінуць каментар