Змест[Схаваць][Паказаць]
Свет, які мы ведаем, можа змяніцца ў выніку штучнага інтэлекту (AI). Што тычыцца ўдасканалення паўаўтаномных сістэм, Tesla актыўна іх выкарыстоўвае.
Акрамя таго, Ілон Маск сцвярджае, што ў канчатковым выніку ён будзе прымяняцца і ў іншых сферах. Дзякуючы тэхналогіі поўнага самастойнага кіравання і сістэме аўтапілота,
Tesla выкарыстоўвае кампутарны зрок, навучанне з дапамогай машыны, і штучны інтэлект (FSD).
У гэтай частцы мы абмяркуем, што робіць Tesla тэхналагічнай фірмай і як яна выкарыстоўвае штучны інтэлект, камп'ютэрны зрок, вялікія дадзеныя і іншыя тэхналогіі для распрацоўкі беспілотных аўтамабіляў. Давайце пачнем.
Спачатку мы разгледзім, наколькі Tesla з'яўляецца тэхналагічнай фірмай.
Чаму Tesla лічыцца тэхналагічнай кампаніяй?
Цеслы вырабляе значную колькасць праграмнага забеспячэння. Адметная інфармацыйна-забаўляльная сістэма Tesla, інтэрфейс карыстальнікаі ўсе функцыі аўтаномнага кіравання заснаваныя на праграмным забеспячэнні.
У той час як іншыя аўтавытворцы толькі цяпер пачынаюць эксперыментаваць з бесправаднымі абнаўленнямі, Tesla робіць гэта на працягу многіх гадоў. Супрацоўнікі Tesla стварылі і пастаянна ўдасканальваюць аперацыйныя сістэмы для аўтамабіляў Tesla.
Tesla таксама вырабляе розныя іншыя тэхналагічныя прадукты, у тым ліку сонечныя панэлі, сонечныя чарапіцы на дахах, некалькі тыпаў акумулятараў, зарадныя станцыі, кампутары і ключавыя кампутарныя кампаненты (для аўтамабіляў Tesla).
Нягледзячы на тое, што ў Nokia і Blackberry было праграмнае забеспячэнне, у iPhone было збалансаванае спалучэнне абодвух, таму ён заваяваў бізнес мабільных тэлефонаў і змяніў тое, як мы цяпер выкарыстоўваем тэлефоны.
Гэта тое, што Tesla робіць для аўтамабільнага бізнесу. Tesla - гэта транспартныя сродкі, так (і пазадарожнікі, а неўзабаве і пікапы, паўгрузавікі і квадрацыклы). Але гэтыя аўтамабілі ўключаюць у сябе праграмнае забеспячэнне для паўсядзённага выкарыстання, якое было створана Tesla ўнутры або ўключана ў сістэму Tesla.
Пакуль вы прыпаркаваны, Tesla прадставіла выбар забаў, уключаючы TRAX, караоке і мноства гульняў (і, магчыма, калі-небудзь у дарозе). Сістэма бяспекі Sentry Mode, якая спалучае апаратнае і праграмнае забеспячэнне Tesla, дапамагла праваахоўным органам раскрыць такія злачынствы, як вандалізм. Ваш смартфон служыць ключом для вашай Tesla.
З дапамогай тэлефона вы можаце патэлефанаваць у сваю Tesla, каб яна прыехала да вас. Акрамя таго, аўтамабіль будзе апавяшчаць ваш тэлефон аб важнай падзеі дзякуючы унікальнай тэхналогіі Tesla Sentry Mode.
Паколькі Tesla будзе выкарыстоўваць сабраныя даныя аб фактычных звычках ваджэння кіроўцаў Tesla (збор даных з'яўляецца ключавым элементам тэхналогій, асабліва калі гэта непасрэдна, а не праз даследаванні рынку), страхаванне Tesla таксама будзе пашырэннем тэхнічнага боку.
Якую тэхналогію Tesla выкарыстоўвае для аўтапілота?
Яны ствараюць і выкарыстоўваюць аўтаномію ў вялікіх маштабах у такіх машынах, як робаты і аўтамабілі. Яны сцвярджаюць, што гэта адзіны метад, які можа даць поўны адказ аўтаномнае кіраванне аўтамабілем і далей - гэта той, які абапіраецца на перадавы штучны інтэлект для планавання і бачання, дапоўнены эфектыўным абсталяваннем для высновы.
Чып Tesla FSD
Сістэмы Tesla пастаўляюцца з двума працэсарамі AI для павышэння прадукцыйнасці і бяспекі на дарозе. Сістэма Tesla імкнецца да беспамылковай працы. З-за рэзервовага харчавання і крыніц уводу дадзеных аўтамабіль можа працягваць працаваць, нават калі адзін з блокаў працуе няспраўна.
Tesla прымае гэтыя дадатковыя меры засцярогі, каб гарантаваць, што транспартныя сродкі добра падрыхтаваны для прадухілення аварый у выпадку непрадбачанай паломкі.
Адзіная прылада, якая можа выконваць больш аперацый у секунду, чым новы мікрапрацэсар Tesla, - гэта чалавечы мозг (1 квадрыльён аперацый у секунду). Гэта прыкладна ў 21 раз больш магутнае, чым раней выкарыстоўваныя мікрачыпы Tesla Nvidia.
Стварыце працэсары высновы штучнага інтэлекту для забеспячэння свайго праграмнага забеспячэння з поўным аўтаномным кіраваннем, улічваючы ўсе без выключэння архітэктурныя і мікраархітэктурныя ўдасканаленні пры максімізацыі прадукцыйнасці крэмнія на ват.
Нягледзячы на тое, што Tesla бясспрэчна лідзіруе на рынку цалкам аўтаномных лакаматываў, яна яшчэ далёкая ад распрацоўкі перадавой машыны з аўтапілотам.
Чып Tesla Dojo
Tesla прадставіла Tesla D1, новы працэсар з магутнасцю 362 TFLOPs у BF16/CFP8, які быў створаны спецыяльна для штучны інтэлект. Пра гэта стала вядома падчас нядаўняга Тэсла ІІ Прэзентацыя дня.
Велізарны чып ствараецца шляхам злучэння сеткі функцыянальных блокаў, званай сеткай функцыянальных блокаў, да якой Tesla D1 дадае ў агульнай складанасці 354 навучальныя вузлы. Кожны функцыянальны блок мае чатырох'ядравы 64-бітны працэсар ISA са спецыяльнай канструкцыяй для праходжання спасылак, трансляцый і транспазіцый. Гэты працэсар выкарыстоўвае суперскалярную рэалізацыю (4-шырокі скалярны і 2-шырокі вектарны канвееры).
Гэты новы крэмній Tesla меншы за графічны працэсар GA100, які змяшчаецца ў паскаральніку NVIDIA A100, квадратны памер якога складае 826 мм. Ён вырабляецца па 7-нм тэхпрацэсе, мае 50,000 645 мільёнаў транзістараў і займае плошчу XNUMX мм.
Tesla сцвярджае, што яе чып Dojo будзе апрацоўваць дадзеныя камп'ютэрнага зроку ў чатыры разы хутчэй, чым сучасныя сістэмы, што дазваляе кампаніі цалкам аўтаматызаваць сваю сістэму самакіравання.
Тым не менш, Tesla яшчэ не здзейсніла дзве найбольш складаныя тэхналагічныя дасягненні, а менавіта злучэнне паміж пліткамі і праграмнае забеспячэнне.
Сеткавыя камутатары вышэйшага класа не могуць канкурыраваць з знешняй прапускной здольнасцю любой пліткі. Для гэтага кампанія Tesla стварыла унікальныя міжканэкты.
Сістэма Додзе
Стварыце сістэму Dojo, ад высокаўзроўневых праграмных API для кіравання ёю да крэмніевых інтэрфейсаў прашыўкі. Выкарыстоўвайце перадавыя тэхналогіі падачы магутнасці і астуджэння для вырашэння складаных сітуацый і стварайце маштабуемыя контуры кіравання і праграмнае забеспячэнне для маніторынгу.
Выкарыстайце ўвесь вопыт сваіх каманд па механіцы, цеплатэхніцы і электратэхніцы для распрацоўкі наступнага пакалення вылічэнняў з машынным навучаннем для выкарыстання ў цэнтрах апрацоўкі дадзеных Tesla. Адзінае абмежаванне - ваша фантазія.
Працуйце з кожным кампанентам дызайн сістэмы. Распрацуйце агульнадаступны API, які зробіць Dojo даступным для ўсіх, і супрацоўнічайце з Tesla fleet learning для выканання навучальных нагрузак, выкарыстоўваючы іх велізарныя наборы даных.
Алгарытмы аўтаноміі
Стварыце высокадакладную мадэль свету і нанясіце траекторыю ў гэтай прасторы, каб распрацаваць ключавыя алгарытмы, якія кіруюць аўтамабілем.
Аб'ядноўваючы даныя з датчыкаў аўтамабіля па месцы і ў часе, алгарытм можа даць дакладныя і шырокія наземныя праўдзівыя даныя, якія можна выкарыстоўваць для навучання нейронавыя сеткі каб прадбачыць гэтыя ўяўленні.
Яны ствараюць моцную сістэму планавання і прыняцця рашэнняў з выкарыстаннем перадавых метадалогій, якія могуць працаваць у складаных рэальных сітуацыях з нявызначанасцю.
Аналіз алгарытмаў на ўзроўні ўсяго аўтапарка Tesla прыносіць карысць.
Нейронавыя сеткі
Глыбокія нейронавыя сеткі можна навучыць вырашаць розныя праблемы, ад успрымання да кантролю, выкарыстоўваючы перадавыя даследаванні. Каб ажыццявіць семантычную сегментацыю, ідэнтыфікацыю аб'ектаў і ацэнку глыбіні манакуляра, іх сеткі для кожнай камеры вывучаюць неапрацаваныя выявы.
Іх сеткі з вышыні птушынага палёту выкарыстоўваюць запісы з усіх камер для стварэння перспектывы зверху ўніз планіроўкі дарогі, статычнай інфраструктуры і 3D-аб'ектаў.
У іх сеткі пастаянна паступаюць даныя з іх парку, які налічвае каля 1 мільёна аўтамабіляў, што ўключае самыя складаныя і разнастайныя абставіны ў свеце.
Для навучання 48 сетак, якія складаюць усю канструкцыю нейронавых сетак Autopilot, патрабуецца 70,000 1,000 GPU-гадзін. На кожным прамежку часу яны ствараюць XNUMX розных тэнзараў (прадказанняў) разам.
Ацэнка інфраструктуры
Яны таксама стварылі інфраструктуру і інструменты ацэнкі апаратнага забеспячэння ў цыкле з адкрытым і замкнёным цыклам у маштабе, каб паскорыць хуткасць інавацый, кантраляваць павышэнне прадукцыйнасці і спыняць рэгрэсіі.
Яны выкарыстоўваюць ананімныя характэрныя кліпы свайго парку і ўключаюць іх у мноства тэставых сцэнарыяў. Напішыце код, які мадэлюе іх рэальнае асяроддзе, ствараючы неверагодна рэалістычныя візуальныя эфекты і іншыя даныя датчыкаў для іх праграмы аўтапілота для выкарыстання ў аўтаматычным тэсціраванні або адладцы ў рэжыме рэальнага часу.
Як Tesla выкарыстоўвае вялікія дадзеныя, штучны інтэлект і машыннае навучанне?
Вялікі дадзеных
Вялікія дадзеныя выкарыстоўваюцца Tesla не толькі для вырашэння праблем; ён таксама выкарыстоўваецца для павышэння шчасця спажыўцоў. Яны атрымліваюць інфармацыю ад інтэрнэт-суполак сваіх кліентаў і выкарыстоўваюць яе для паляпшэння сваёй наступнай вытворчасці. Такі тып узаемадзеяння з кліентамі нечуваны ў бізнэсе.
Вялікія дадзеныя падтрымліваюць намаганні Tesla па эканоміі выдаткаў, пошуку новых рынкаў, задавальненні спажыўцоў, стварэнні новых прадуктаў і паляпшэнні сваіх аўтамабіляў.
Інфармацыя выкарыстоўваецца для стварэння вельмі багатых данымі карт, якія паказваюць што заўгодна: ад размяшчэння рызык, якія прымушаюць кіроўцаў прымаць меры, да сярэдняга павышэння хуткасці руху на пэўным участку дарогі.
Краёвыя вылічэнні вызначае, якія дзеянні кожны асобны аўтамабіль павінен выканаць прама зараз, у той час як машыннае навучанне ў воблаку апрацоўвае навучанне ўсяго аўтапарка.
Акрамя таго, існуе трэці ўзровень прыняцця рашэнняў, на якім аўтамабілі могуць падключацца да суседніх аўтамабіляў Tesla для стварэння сетак і абмену ведамі аб мясцовасці.
Гэтыя сеткі, верагодна, таксама будуць мець зносіны з транспартнымі сродкамі іншых вытворцаў, а таксама з іншымі сістэмамі, такімі як камеры дарожнага руху, наземныя датчыкі або тэлефоны ў свеце бліжэйшай будучыні, дзе аўтаномныя аўтамабілі з'яўляюцца звычайнай з'явай.
Штучны Інтэлект
Каб мець магчымасць кіраваць аўтамабілем самастойна, аўтаномныя аўтамабілі бесперапынна ацэньваюць даныя сваіх датчыкаў і камер машыннага бачання. Затым яны прымаюць рашэнні на аснове гэтай інфармацыі.
Яны выкарыстоўваюць штучны інтэлект, каб разумець і прадбачыць рух ровараў, пешаходаў і аўтамабіляў. Яны могуць рабіць меркаванні за долю секунды і хутка планаваць сваю дзейнасць, выкарыстоўваючы гэтыя веды.
Аўтамабіль павінен заставацца ў той паласе, на якой ён зараз знаходзіцца, ці трэба змяніць? Ён павінен працягваць рух, як ёсць, або абагнаць машыну перад імі? Калі машына павінна запавольвацца або паскарацца?
Каб зрабіць аўтамабілі цалкам аўтаномнымі, Tesla павінна сабраць неабходныя даныя для навучання алгарытмаў і харчавання свайго штучнага інтэлекту. Больш навучальных дадзеных заўсёды прывядзе да лепшай прадукцыйнасці, і Tesla пераўзыходзіць у гэтым плане.
Кампанія Tesla мае канкурэнтную перавагу, паколькі збірае ўсе свае даныя з сотняў тысяч аўтамабіляў Tesla, якія цяпер у дарозе. Унутраныя і знешнія датчыкі адсочваюць, як Tesla працуе ў розных умовах.
Акрамя таго, яны назіраюць за тым, як паводзяць сябе кіроўцы, у тым ліку за іх рэакцыяй на розныя сітуацыі і за тым, як часта яны дакранаюцца да руля або прыборнай панэлі. У іх вельмі складаная сістэма сачэння.
Напрыклад, Tesla запісвае імгненне ў часе, дадае яго ў збор дадзеных, а затым выкарыстоўвае каляровыя формы для стварэння абстрактнага малюнка асяроддзя, з якога можа вучыцца нейронная сетка.
Гэта адбываецца, калі аўтамабіль Tesla робіць недакладную здагадку аб тым, як павядзе сябе аўтамабіль або ровар.
машыннае навучанне
З выкарыстаннем унутраных і знешніх датчыкаў, якія могуць нават збіраць інфармацыю пра месцазнаходжанне рук кіроўцы на элементах кіравання і пра тое, як яны працягваюць працаваць, машыннае навучанне Tesla паспяхова збірае некаторыя ключавыя даныя з усіх сваіх аўтамабіляў, а таксама з іх кіроўцаў.
Інфармацыя таксама выкарыстоўваецца для стварэння карт з вялікай колькасцю дадзеных, якія адлюстроўваюць усё: ад сярэдняга росту хуткасці руху на працягу пэўнай даўжыні дарогі да наяўнасці небяспек і нават падказкі кіроўцам да дзеяння.
У той час як частка в край вылічэнняў на кожным асобным аўтамабілі вызначае, якія дзеянні аўтамабіль павінен зрабіць прама цяпер, воблачнае машыннае навучанне Tesla адказвае за навучанне ўсяго аўтапарка.
Каб абменьвацца некаторымі мясцовымі звесткамі і інфармацыяй, аўтамабілі могуць падключацца да сеткі з некаторымі іншымі аўтамабілямі Tesla паблізу.
заключэнне
Кампанія Tesla заўсёды была кампаніяй, якая займаецца зборам і аналізам даных, што з'яўляецца самым магутным інструментам для любой справы. Яны не рабілі выключэнняў пры распрацоўцы сваіх працэсараў.
Развіццё а аўтаномныя транспартныя сродкі і аналіз статыстычных даных, праведзены карпарацыяй, дазволілі цалкам змяніць наш спосаб кіравання дзякуючы штучнаму інтэлекту, аналізу даных, вялікім даным, машыннаму навучанню, камп'ютэрнаму зроку, нейронавым сеткам, чыпу FSD і многім іншым алгарытмам.
Пакінуць каментар