Цеслы вылучаецца як святло вынаходніцтва на тэхналагічнай сцэне, якая хутка развіваецца, асабліва ў галіне штучнага інтэлекту (AI).
ШІ ляжыць у аснове амбіцыйных задач Tesla па паскарэнні пераходу свету да ўстойлівай энергетыкі, якая выходзіць за рамкі простай вытворчасці электрамабіляў.
Вернасць Тэслы штучнаму інтэлекту - гэта не проста пабочны дызайн, як можна падумаць; гэта ўкаранілася ў іх асноўнай ДНК і ўплывае на ўсё, пачынаючы ад самастойнага кіравання аўтамабілем і заканчваючы энергасістэмамі.
Кампанія Tesla змяняе тое, што магчыма ў машынабудаўнічым сектары, а таксама ў іншых галінах, ужываючы алгарытмы штучнага інтэлекту для бачання і планавання.
Тэхналогія поўнага аўтаномнага кіравання (FSD) кампаніі з'яўляецца стыльнай ілюстрацыяй яе магчымасцей штучнага інтэлекту. Феномен машыннай пісьменнасці і аналізу даных, які павінен змяніць нашы кароткія і далёкія паездкі.
Штучны інтэлект (AI) Tesla таксама адыгрывае значную ролю для максімальнага выкарыстання энергіі ў аўтамабілях і іншых прадуктах, такіх як Tesla Powerwall і Solar Roof.
Гэтыя інтэлектуальныя прадузятасці ацэньваюць даныя аб навакольным асяроддзі і мадэлі спажывання з дапамогай штучнага інтэлекту, уносячы змены ў рэжыме рэальнага часу для павышэння эфектыўнасці і ўстойлівасці. таксама выпрабаванні AI Tesla ўключаюць робататэхніку са стварэннем Tesla Bot, які прызначаны для таго, каб узяць на сябе сумныя, манатонныя або проста нецікавыя кандыцыянаванні.
Гэта таксама стварае новыя магчымасці для камерцыі смяротных робатаў, адкрываючы дзверы ў той дзень, калі машыны сапраўды могуць дапамагчы людзям палепшыць якасць нашага жыцця.
Краевугольны камень мэты Tesla, штучны інтэлект, служыць машынай, якая рухае бізнес да больш аўтаматызаванай і ўстойлівай будучыні.
Стварэнне больш разумных аўтамабіляў - гэта толькі адзін з аспектаў развіцця больш разумнай экасістэмы, якая аб'ядноўвае паездкі, энергію і паўсядзённы лад жыцця. Робячы значныя інвестыцыі ў штучны інтэлект,
Тэсла не толькі трымаецца наперадзе ветру, але і дапамагае фармаваць яго, рассоўваючы межы таго, на што здольныя тэхналогіі, дзеля больш экалагічнага і прадуктыўнага грамадства.
Такім чынам, у гэтай публікацыі мы разгледзім Tesla AI, яе прадукты, паслугі, аперацыі і многае іншае.
ШІ і робататэхніка Tesla
Пры звароце да зліцця а робататэхніка і штучны інтэлект (AI), Тэсла пастаянна выходзіць на першае месца. Яны вылучаюцца ў асяроддзі штучнага інтэлекту сваім унікальным падыходам, асабліва ў бачанні і планаванні.
Тэсла ўсведамляе, што поўная аўтаномнасць патрабуе складанай сістэмы штучнага інтэлекту, якая можа спасцігаць наваколле ў рэжыме рэальнага часу, няхай гэта будзе ў аўтамабілях або чалавекападобных робатах.
Замест таго, каб залежаць проста ад алгарытмаў, заснаваных на правілах, іх падыход адыходзіць ад нормы і ў значнай ступені абапіраецца на навучанне з дапамогай машыны навучаць іх сістэмы, дазваляючы ім развівацца і паляпшацца з цягам часу.
Тэхналогія Full Self-Driving (FSD) ляжыць у аснове ініцыятыў Tesla ў галіне штучнага інтэлекту. Каб кіраваць складанымі ўмовамі дарожнага руху, наша сістэма аб'ядноўвае даныя датчыкаў з алгарытмамі штучнага інтэлекту.
Аднак амбіцыі AI Tesla выходзяць за рамкі шашы. Яны распрацоўваюць Tesla Bot, аўтаномнага гуманоіднага робата, які можа займацца працай, якая з'яўляецца стомнай, небяспечнай або проста сумнай для людзей.
Гэты прагрэс у робататэхніцы з'яўляецца вынікам паляпшэння штучнага інтэлекту Tesla у зроку і планаванні.
Tesla вылучаецца сваёй усеабдымнай адданасцю экасістэме AI. Яны ствараюць абсталяванне, якое таксама забяспечвае алгарытмы штучнага інтэлекту, забяспечваючы максімальную прадукцыйнасць і гладкую інтэграцыю.
Гэта ўключае ў сябе іх спецыяльна распрацаваныя працэсары для высновы і навучання штучнага інтэлекту (AI), якія важныя як для робатаў, так і для аўтамабіляў без кіроўцы.
Бот Tesla
З выпускам Бот Tesla, Tesla зноў прыцягнула ўвагу свету ў галіне тэхнічных інавацый.
Гэта не проста любы робат; гэта гуманоідная істота, якая была падобная на чалавека як па форме, так і па функцыях.
Бот Tesla, які быў распрацаваны як двухногі аўтаномны арганізм, з'яўляецца доказам перспектыўнай філасофіі бізнесу.
Tesla хоча, каб гэты робат выконваў дзеянні, якія з'яўляюцца небяспечнымі, паўтаральнымі або проста сумнымі для людзей, абапіраючыся на той жа перадавы штучны інтэлект, які кіруе яго аўтамабілямі.
Уявіце сабе свет, у якім робаты выконваюць небяспечныя заданні або працаёмкую працу, дазваляючы нам займацца больш інавацыйнай і вартай дзейнасці.
Аднак зборка такога робата ўяўляе долю цяжкасцяў. Патрабуецца неверагоднае майстэрства, каб збалансаваць двухногую машыну, пераканацца, што яна можа перамяшчацца па розных мясцовасцях, і зрабіць так, каб яна магла ўзаемадзейнічаць з рэальным светам без ікаўкі.
Стратэгія Tesla па пераадоленні гэтых перашкод заснавана на велізарным вопыце штучнага інтэлекту, асабліва ў бачанні і планаванні. Праграмнае забеспячэнне бота павінна ўмець разумець навакольнае асяроддзе, хутка прымаць рашэнні і дакладна выконваць абавязкі.
Прасоўванне кампаніі ў гэтай галіне было прадэманстравана прадстаўленнем Tesla нехадзячага прататыпа Helioptil і відэапрэзентацыяй іншага прататыпа Optimus.
Гэтыя машыны ўвасабляюць дзень, калі тэхналогіі і людзі будуць жыць побач і дапаўняць адзін аднаго, а не толькі выконваць абавязкі.
Дальнабачны генеральны дырэктар Tesla, Ілон Маск, нават заявіў, што Tesla Bot будзе распрацаваны такім чынам, каб людзі маглі лёгка апярэджваць або пераадольваць яго, гарантуючы, што пытанні бяспекі вырашаны.
Фішкі FSD і Dojo
Спецыяльна распрацаваны крэмній Tesla — чыпы Full Self-Driving (FSD) і Dojo — гэта тое, што сапраўды забяспечвае дасягненні кампаніі ў галіне штучнага інтэлекту (AI).
Пачнем з Чып FSD, цуд тэхнікі і мозг беспілотных аўтамабіляў Tesla. Надмернасць гэтага чыпа, таксама вядомага як Hardware 3, гарантуе, што любы паломка сістэмы не пагоршыць яго працу.
Ён мае поўную архітэктуру сістэмы на чыпе (SoC) з цэнтральным працэсарам, відэакартай і нейронавым працэсарам і выкарыстоўвае два чыпы для крыжаваных спасылак на вынікі.
Працэсар з'яўляецца ключавым кампанентам тэхналогіі аўтаномнага кіравання Tesla, паколькі ён можа апрацоўваць ашаламляльныя 2.5 мільярда пікселяў у секунду.
Давайце пераключымся і пагаворым аб унутрана распрацаваным крэмніі Tesla пад назвай чып Dojo, які прызначаны для навучання ІІ.
Чып Dojo з вылічальнай магутнасцю 362 TeraFLOP быў створаны з выкарыстаннем 7-нанаметровай тэхналогіі. Ён створаны для кіравання велізарным аб'ёмам відэададзеных, якія аўтапарк Tesla з больш чым мільёна аўтамабіляў стварае і выкарыстоўвае для навучання сваіх нейронавыя сеткі.
Навучальная плітка з прапускной здольнасцю 36 ТБ у секунду стала магчымай дзякуючы канструкцыі чыпа, якая забяспечвае плаўную сувязь паміж некалькімі працэсарамі.
Гэта асабліва важна, паколькі гэта дазваляе Tesla пабудаваць суперкампутар Dojo, машыну, якая, як чакаецца, перасягне бар'ер ExaFLOP і стане адным з самых магутных суперкампутараў, створаных спецыяльна для навучання AI.
Сістэма Додзе
Штучны інтэлект (AI) і машыннае навучанне зведалі рэвалюцыю з-за Сістэма Додзё Тэслы.
Гэты суперкамп'ютар быў пабудаваны з нуля і ўключае ў сябе ўсё: ад крэмніевых інтэрфейсаў прашыўкі да высокаўзроўневых API праграмнага забеспячэння, што стварае плыўнае, інтэграванае асяроддзе для навучання штучнаму інтэлекту.
Але тое, што сапраўды адрознівае Dojo, - гэта яго архітэктура, якая была створана для таго, каб задаволіць патрабаванні высокай магутнасці дастаўкі, астуджэння і контураў кіравання.
Гэта важна, таму што мадэлі машыннага навучання, асабліва глыбокія нейронавыя сеткі, патрабуюць вялікай вылічальнай магутнасці, якая, у сваю чаргу, вырабляе шмат цяпла.
Гэтыя праблемы былі творча вырашаны Tesla, гарантуючы, што сістэма адначасова моцная і эфектыўная.
Модульная канструкцыя Dojo робіць яго простым у маштабаванні, што неабходна для апрацоўкі велізарных набораў даных, якія стварае парк аўтамабіляў Tesla. Што тычыцца навучання флоту, Dojo таксама мае важнае значэнне для гэтага працэсу.
Сістэма Dojo выкарыстоўвае дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу, сабраныя з транспартных сродкаў Tesla, якія працуюць на дарозе, для навучання і паляпшэння алгарытмаў штучнага інтэлекту, якія кіруюць беспілотнымі аўтамабілямі Tesla.
Нейронавыя сеткі
Tesla, без сумневу, з'яўляецца піянерам у выкарыстанні нейронавых сетак у аўтамабільным сектары. Тэсла трэніруецца глыбока нейронавыя сеткі выкарыстоўваючы перадавыя даследаванні для вырашэння розных праблем, ад успрымання да кантролю.
Сеткі для кожнай камеры, распрацаваныя кампаніяй, прызначаныя для аналізу неапрацаваных малюнкаў для семантычнай сегментацыі, ідэнтыфікацыі аб'ектаў і ацэнкі глыбіні манакуляра.
Для гэтага неабходна расчляняць кожны вобраз на складовыя часткі, распазнаваць рэчы, асэнсоўваць іх прасторавыя сувязі.
Сеткі з вышыні птушынага палёту - яшчэ адна адметная рыса падыходу Tesla да нейронавых сетак. Гэтыя сеткі выкарыстоўваюць інфармацыю з розных камер і датчыкаў для атрымання зверху ўніз выявы статычнай інфраструктуры і дарожнай сеткі.
Ад гэтага залежыць разуменне складаных сітуацый на дарозе, у тым ліку праезд на развязках або аб'езд перашкод.
Інфармацыя для гэтых сетак збіраецца з аўтапарка Tesla з больш чым мільёна аўтамабіляў, якія прапануюць вялікі і разнастайны выбар трэніровачных сітуацый.
Аднак на гэтым цяжкасці не спыняюцца. Неабходна масавае навучанне нейронавай сеткі, якое патрабуе спецыяльнага абсталявання і праграмнага забеспячэння.
Важную ролю ў гэтым адыгрывае суперкампутарная сістэма Tesla Dojo, якая мае 70,000 XNUMX графічных працэсараў (GPU).
Ён створаны для работы з контурамі электразабеспячэння, астуджэння і кіравання, што дазваляе хутка і эфектыўна навучаць нейронавыя сеткі.
Канчатковай мэтай усіх гэтых ініцыятыў з'яўляецца прасоўванне машыннага навучання ў цэлым, а не толькі ўласных прадуктаў Tesla.
Тэсла ўяўляе сабе час, калі магчымасці машыннага навучання можна будзе дэмакратызаваць, адкрыўшы сістэму Dojo і нейронавыя сеткі для шырокай тэхналагічнай супольнасці.
Алгарытмы аўтаноміі
Аўтаномныя алгарытмы Тэслы, якія пабудаваны для дакладнага перамяшчэння рэальнага асяроддзя, складаюць аснову яго здольнасці самастойнага кіравання.
Гэтыя сістэмы, якія ацэньваюць уваходныя дадзеныя ад некалькіх датчыкаў, у тым ліку камер і радараў, для прыняцця меркаванняў аб ваджэнні ў рэжыме рэальнага часу, заснаваныя на нейронавых сетках і мадэлях машыннага навучання.
Генерацыя дакладных, шырокіх наземных праўдзівых дадзеных - адзін з самых складаных кампанентаў пабудовы гэтых алгарытмаў.
Каб навучыць нейронныя сеткі, гэта цягне за сабой класіфікацыю мільёнаў малюнкаў і паказанняў датчыкаў. Праца надзвычай працаёмкая і складаная, паколькі даныя павінны быць дастаткова разнастайнымі, каб ахопліваць розныя сцэнарыі руху, віды дарог і абставіны.
Сістэма планавання і прыняцця рашэнняў - яшчэ адзін важны элемент, які павінен быць дастаткова моцным, каб кіраваць нявызначанасцю ў рэальным свеце.
Алгарытмы павінны быць створаны для барацьбы з нявызначанасцю, няхай гэта будзе прагназаванне дзеянняў іншых кіроўцаў або прыняцце рашэнняў за долі секунды ў надзвычайных сітуацыях.
Tesla змагаецца з гэтым шляхам мадэрнізацыі сваіх алгарытмаў, часта ў залежнасці ад інфармацыі, сабранай з парку транспартных сродкаў, усталёўваючы зваротную сувязь, якая забяспечвае бесперапыннае развіццё.
Але Tesla не проста канцэнтруецца на праграмным забеспячэнні; каб пераканацца, што гэтыя алгарытмы працуюць добра, ён таксама звяртае ўвагу на апаратную аптымізацыю.
Чып Full Self-Driving (FSD) і суперкампутар Dojo, два спецыяльна распрацаваныя працэсары кампаніі, прапануюць магчымасці апрацоўкі, неабходныя для правядзення складаных вылічэнняў у рэжыме рэальнага часу.
Асновы Кодэкса і інфраструктура ацэнкі
Наватарскія распрацоўкі Tesla ў галіне аўтаномнага кіравання пабудаваны на трывалай кодавай базе і высокаразвітой інфраструктуры ацэнкі.
Падыход Tesla да аптымізацыі кода адлюстроўвае гэты акцэнт на забеспячэнні максімальна магчымай прапускной здольнасці, затрымкі, дакладнасці і дэтэрмінізму.
Паколькі кампанія Tesla стварыла праграмнае забеспячэнне аўтапілота з нуля, яно можа гарантаваць цеснае ўзаемадзеянне апаратнага забеспячэння, што прыводзіць да бесперабойнай і эфектыўнай сістэмы.
Стварэнне неверагодна надзейных загрузнікаў, мадыфікацыя ядраў Linux і стварэнне эфектыўнага нізкаўзроўневага кода - усё гэта неабходна для кіравання велізарнымі аб'ёмамі даных датчыкаў без шкоды для хуткасці.
Аднак кадзіроўка - не адзіная праблема. Ключавым фактарам у развіцці інавацый у Tesla з'яўляецца інфраструктура ацэнкі.
Гэтая інфраструктура, як з адкрытым, так і з замкнёным цыклам, створана для паскарэння хуткасці распрацоўкі, маніторынгу павышэння прадукцыйнасці і спынення любых рэгрэсій.
Выкарыстоўваючы тыповыя кліпы са значнага парку Tesla, бізнес можа ўключыць іх у комплексныя наборы тэстаў, гарантуючы, што праграмнае забеспячэнне паслядоўна ацэньваецца ў параўнанні з рэальнымі падзеямі.
Акрамя таго, інструменты Tesla імітуюць налады рэальнага свету і забяспечваюць неверагодна рэалістычныя выявы і даныя датчыкаў, неабходныя для адладкі ў рэжыме рэальнага часу і аўтаматызаванае тэсціраванне.
заключэнне
Калі мы азіраемся на шлях Tesla да штучнага інтэлекту, становіцца ясна, што бізнес не толькі ўплывае на будучыню транспарту, але і робіць велізарны прагрэс у робататэхніцы і машынным навучанні.
Tesla ўсталёўвае новыя стандарты таго, што магчыма як у аўтаномным кіраванні, так і ва ўзаемадзеянні чалавека і робата са сваімі тэхналогіямі штучнага інтэлекту (AI), уключаючы тэхналогію Full Self-Driving, суперкампутар Dojo і Tesla Bot.
Бізнэс зарэкамендаваў сябе як піянер у галіне штучнага інтэлекту дзякуючы сваёй комплекснай стратэгіі, якая спалучае перадавое праграмнае забеспячэнне са спецыяльна зробленым абсталяваннем.
Аднак наступствы намаганняў Tesla выходзяць далёка за рамкі аўтамабільнай і робататэхнічнай прамысловасці. Ахова здароўя, лагістыка і нават разумныя гарады могуць быць цалкам зменены дзякуючы тэхналогіям, якія цяпер распрацоўваюцца.
Жаданне Ілона Маска зрабіць навыкі машыннага навучання Dojo даступнымі ў якасці паслугі і абяцанне Tesla выкарыстоўваць часткі свайго праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам можа дэмакратызаваць доступ да пашыранага штучнага інтэлекту, стымулюючы інавацыі ва ўсёй тэхналагічнай індустрыі.
Пакінуць каментар