টেসলা একটি আমেরিকান যানবাহন উৎপাদনকারী কোম্পানি যার দ্বারা প্রতিষ্ঠিত ইলন 2003 মধ্যে.
কোম্পানিটি তার বৈদ্যুতিক গাড়ির জন্য এবং সৌর প্যানেল এবং লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি শক্তি সঞ্চয়স্থানের জন্য বিশেষভাবে পরিচিত।
টেসলা গাড়িগুলি সুপার-চার্জিং, কীকার্ড অ্যাক্সেস এবং একটি অটোপাইলট মোড সহ প্রচুর বৈপ্লবিক বৈশিষ্ট্য সহ আসে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং এর ধারণার কারণে অটোপাইলট মোড সম্ভব হয়েছে টেসলার উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার।
টেসলা নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা যাক।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কি?
নিউরাল নেটওয়ার্ক বা এনএন হল অ্যালগরিদমের একটি সিরিজ যা এর জৈবিক ক্রিয়াকলাপ অনুসারে তৈরি করা হয়েছে। মানুষের মস্তিষ্ক. নিউরাল নেটওয়ার্ক নোড নিয়ে গঠিত, যাকে নিউরনও বলা হয়। উল্লম্ব নোডগুলির একটি সংগ্রহ স্তর হিসাবে পরিচিত।
প্রতিটি স্তরে নোড থাকে, যাকে নিউরনও বলা হয়, যেখানে গণনা করা হয়। একটি স্তরের নোডগুলি নীচের হিসাবে ট্রান্সমিশন লাইনের মাধ্যমে পরবর্তী স্তরের সাথে সংযুক্ত থাকে।
নিম্নলিখিত চিত্রে, চেনাশোনাগুলি নোডগুলির প্রতিনিধিত্ব করে এবং নোডগুলির উল্লম্ব সংগ্রহ স্তরগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে৷ এই মডেলটিতে তিনটি স্তর রয়েছে।
তারা কিভাবে শিখবেন?
একটি লেবেল সহ এক সময়ে মডেলের একটি সত্তাকে ডেটা দেওয়া হয়৷ ডেটা খণ্ডে বিভক্ত হয় এবং মডেলের প্রতিটি নোডের মধ্য দিয়ে যায়।
নোডগুলি এই অংশগুলির উপর গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ চালায়। এক স্তরে ধারাবাহিক গণনার পর, ডেটা পরবর্তী স্তরে চলে যায় এবং আরও অনেক কিছু।
একবার সম্পূর্ণ হলে, আমাদের মডেল আউটপুট স্তরে ডেটা লেবেলের পূর্বাভাস দেয়। মডেল তারপর প্রকৃত লেবেল মানের সাথে এই পূর্বাভাসিত মান তুলনা করতে এগিয়ে যায়।
যদি মানগুলি মিলে যায়, আমাদের মডেল পরবর্তী ইনপুট নেবে কিন্তু মানগুলি ভিন্ন হলে মডেলটি উভয় মানের মধ্যে পার্থক্য গণনা করবে, যাকে ক্ষতি বলা হয় এবং পরের বার মিলিত লেবেল তৈরি করতে নোড গণনাগুলি সামঞ্জস্য করে৷
টেসলার নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার
টেসলা উপলব্ধি থেকে নিয়ন্ত্রণ পর্যন্ত সমস্যাগুলির উপর গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিতে অত্যাধুনিক গবেষণা ব্যবহার করে।
টেসলার প্রতি-ক্যামেরা নেটওয়ার্কগুলি শব্দার্থিক বিভাজন, বস্তু সনাক্তকরণ এবং সঞ্চালনের জন্য কাঁচা চিত্রগুলি বিশ্লেষণ করে মনোকুলার গভীরতা অনুমান.
ডেটাসেট
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কাঁচা চিত্রগুলির উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যা বার্ড-আই-ভিউ নেটওয়ার্ক ক্যামেরাগুলি থেকে নেওয়া ভিডিওগুলি থেকে নেওয়া হয় যা রাস্তার বিন্যাস, স্ট্যাটিক অবকাঠামো এবং 3D অবজেক্টগুলি সরাসরি টপ-ডাউন ভিউতে আউটপুট করে।
ডেটা ইমেজগুলি লেবেলবিহীন এবং সারা বিশ্বে প্রচুর বৈচিত্র্যময় পরিস্থিতি কভার করে এবং বাস্তব সময়ে এক মিলিয়ন যানবাহন থাকে।
এটা কিভাবে কাজ করে?
নেটওয়ার্কটিতে 70,000 গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট (GPUs) রয়েছে, যেটি ট্রেন 48 গভীর জ্ঞানার্জন মডেল।
ক্যামেরা এবং সেন্সর সহ গাড়ির হার্ডওয়্যার উপাদানগুলি, এই মডেলগুলির নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পাস করা অনিয়ন্ত্রিত ডেটা সরবরাহ করে।
গাড়ি প্রদত্ত তথ্য থেকে একটি পরিবেশের সম্ভাব্য বস্তু, যেমন পথচারী, গাছ ইত্যাদি সম্পর্কে শেখে।
স্থাপত্যটিতে দুটি এআই চিপ রয়েছে যা এর নীতিগুলি ব্যবহার করে গভীর জ্ঞানার্জন. এই চিপগুলি গাড়ির জন্য রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে, যেমন গাড়ি চালানোর সময় কখন এবং কীভাবে ঘুরতে হবে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারে অনেক শক্তিশালী ডিভাইস এবং ধারণা রয়েছে যা এর কাজে অবদান রাখে, যার মধ্যে রয়েছে:
FSD চিপ
সম্পূর্ণ স্ব-ড্রাইভিং (FSD) চিপগুলি হল AI অনুমান চিপ যা টেসলার অটোপাইলট সফ্টওয়্যার চালায়। এই চিপগুলি মাইক্রো-আর্কিটেকচারাল উন্নতির সাথে ডিজাইন করা হয়েছে যা সর্বোচ্চ সিলিকন পারফরম্যান্স-প্রতি-ওয়াটকে চাপ দেয়।
এফএসডিগুলি এআই-এর কার্যকারিতা এবং কার্যকারিতা যাচাই করার জন্য শক্তিশালী পরীক্ষা এবং স্কোরবোর্ড লেখার সময় ফ্লোর-প্ল্যানিং, সময় এবং শক্তি বিশ্লেষণ বাস্তবায়ন করে।
ডোজো চিপস এবং সিস্টেম
দোজো টেসলার সুপার কম্পিউটার সিস্টেম যা উচ্চ-পাওয়ার ডেলিভারি এবং কুলিং এর জন্য উন্নত প্রযুক্তির মাধ্যমে কঠিন সমস্যার সমাধান করে।
ডোজো চিপসে AI অন্তর্ভুক্ত যা এই সিস্টেমগুলিকে শক্তি দেয় এবং প্রতিটি গ্রানুলিটিতে সর্বাধিক কর্মক্ষমতা, থ্রুপুট এবং ব্যান্ডউইথের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
একসাথে, চিপ এবং সিস্টেমগুলি টেসলার NN-এর জন্য শক্তি এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়।
স্বায়ত্তশাসন অ্যালগরিদম
স্বায়ত্তশাসন অ্যালগরিদমগুলি হল মূল অ্যালগরিদম যা বিশ্বের একটি উচ্চ-বিশ্বস্ত উপস্থাপনা তৈরি করে এবং একটি নির্দিষ্ট স্থানে ট্রাজেক্টোরিজ পরিকল্পনা করে গাড়ি চালায়।
থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এই ধরনের উপস্থাপনা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য, টেসলা স্থান এবং সময় জুড়ে গাড়ির সেন্সর থেকে তথ্য একত্রিত করে অ্যালগরিদমিকভাবে সঠিক এবং বড় মাপের গ্রাউন্ড-ট্রুথ ডেটা তৈরি করে।
এই অ্যালগরিদমগুলি একটি শক্তিশালী পরিকল্পনা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার ব্যবস্থা তৈরি করতে উন্নত কৌশলগুলি ব্যবহার করে যা অনিশ্চয়তার অধীনে জটিল বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে কাজ করে।
মূল্যায়ন পরিকাঠামো
টেসলার মূল্যায়ন পরিকাঠামোর মধ্যে রয়েছে ওপেন-লুপ, ক্লোজড-লুপ এবং হার্ডওয়্যার-ইন-দ্য-লুপ মূল্যায়ন টুল এবং পরিকাঠামো।
এই পরিকাঠামোটি AI-কে কর্মক্ষমতার উন্নতি ট্র্যাক করতে এবং রিগ্রেশন প্রতিরোধ করার অনুমতি দেয়।
টেসলার NN এর মূল বৈশিষ্ট্য
- ক্যামেরা, অতিস্বনক সেন্সর এবং রাডার পরিবেশকে উপলব্ধি করে
- একটি রাডার গাড়ির চারপাশের দূরত্ব পরিমাপ করে
- অতিবেগুনী কৌশলগুলি নৈকট্য পরিমাপ করে এবং প্যাসিভ ভিডিও গাড়ির চারপাশের বস্তুগুলিকে চিনতে পারে৷
- গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের নীতির উপর নির্মিত দুটি এআই চিপ ব্যবহার করে
- 6 বিলিয়ন ট্রানজিস্টর দিয়ে তৈরি এআই চিপ
- এনভিডিয়া চিপসের চেয়ে 21 গুণ দ্রুত
- AI চিপগুলিতে 32 মেগাবাইট উচ্চ-গতির SRAM মেমরি রয়েছে
- 48টি ডিপ লার্নিং মডেল নিয়ে গঠিত
- 70,000 গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট (GPUs) রয়েছে
- প্রতিটি টাইমস্টেপে 1000টি স্বতন্ত্র টেনসর (পূর্বাভাস) আউটপুট করে
উপসংহার
টেসলার কাটিং-এজ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং এআই আর্কিটেকচার স্ব-চালিত গাড়ির ধারণাটিকে বাস্তবে পরিণত করেছে।
শীর্ষস্থানীয় AI-ভিত্তিক অটোমোবাইল প্রস্তুতকারকের এই সাফল্য তার উন্নত ফলাফল FSD চিপস, Dojo চিপস, স্বায়ত্তশাসন অ্যালগরিদম, মূল্যায়ন পরিকাঠামো, এবং আরও অনেক কিছু।
আপনি যদি এআই, ডিপ লার্নিং এবং সর্বশেষ প্রযুক্তির প্রবণতা সম্পর্কে আরও জানতে চান, আমাদের অন্যান্য আকর্ষণীয় নিবন্ধগুলি দেখুন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন