Tesla ističe se kao svjetlo izuma na trenutno brzo rastućoj tehnološkoj sceni, posebno u području umjetne inteligencije (AI).
AI je srž Teslinog ambicioznog problema da ubrza tranziciju svijeta na održivu energiju, koja nadilazi jednostavnu proizvodnju električnih automobila.
Teslina vjernost vještačkoj inteligenciji nije samo sporedni dizajn, kao što biste pretpostavili; ukorijenjen je u njihovu jezgru DNK i utječe na sve, od neovisne vožnje do energetskih operativnih sistema.
Tesla menja ono što je moguće u sektoru mašina, kao i na drugim poljima, primenom AI algoritama za viziju i planiranje.
Tehnologija kompanije sa potpunom samovožnjom (FSD) stilski je ilustracija njene AI sposobnosti. Fenomen mašinske pismenosti i analitike podataka koji treba da transformiše i naše prolaze na kratkim i dugim udaljenostima.
Kako bi se maksimalno povećala upotreba energije u svojim automobilima i drugim proizvodima kao što su Tesla Powerwall i Solar Roof, Teslina umjetna inteligencija (AI) također igra značajnu ulogu.
Ove inteligentne predrasude procjenjuju podatke o okolišu i obrasce potrošnje koristeći AI, praveći varijacije u realnom vremenu kako bi se poboljšala učinkovitost i održivost. takođe, Teslina AI ispitivanja uključuju robotiku sa stvaranjem Tesla Bota, koji ima za cilj da preuzme uzastopno, monotono ili jednostavno nezanimljivo kondicioniranje.
To također stvara nove otvore za trgovinu smrtnih robota, otvarajući vrata danu kada bi mašine zaista mogle pomoći ljudima da poboljšaju kvalitet naših života.
Kamen temeljac Tesline svrhe, umjetna inteligencija služi kao mašina koja pokreće poslovanje prema automatiziranoj i održivijoj budućnosti.
Izrada pametnijih automobila samo je jedan aspekt razvoja pametnijeg ekosistema koji integriše putovanje, energiju i dnevni život. Značajnim ulaganjima u umjetnu inteligenciju,
Tesla ne samo da je ispred vjetra već i pomaže da se on oblikuje, pomičući granice onoga što je tehnologija sposobna zarad zelenijeg i produktivnijeg društva.
Dakle, u ovom postu ćemo pogledati Tesla AI, njegove proizvode, usluge, operacije i još mnogo toga.
Teslina AI i robotika
Kada se radi o fuziji robotika i umjetna inteligencija (AI), Tesla stalno izlazi na prvo mjesto. Ističu se u AI okruženju zbog svog jedinstvenog pristupa, posebno u viziji i planiranju.
Tesla je svjestan da potpuna autonomija zahtijeva sofisticirani AI sistem koji može shvatiti okolinu u realnom vremenu, bilo da se radi o automobilima ili humanoidnim robotima.
Umjesto da jednostavno zavise od algoritama zasnovanih na pravilima, njihov pristup odstupa od norme i u velikoj mjeri se oslanja na mašinsko učenje da treniraju svoje sisteme, omogućavajući im da se razvijaju i poboljšavaju tokom vremena.
Tehnologija Full Self-Driving (FSD) u središtu je Teslinih inicijativa za umjetnu inteligenciju. Za upravljanje složenim okolnostima vožnje, naš sistem kombinuje podatke senzora sa AI algoritmima.
Međutim, Teslina AI ambicija ide dalje od autoputa. Razvijaju Tesla Bota, autonomnog humanoidnog robota koji može upravljati aktivnostima koje su zamorne, opasne ili samo dosadne za ljude.
Ovaj napredak u robotici rezultat je Teslinog poboljšanja vida i planiranja umjetne inteligencije.
Tesla se izdvaja zbog svoje sveobuhvatne posvećenosti AI ekosistemu. Oni kreiraju hardver koji pokreće i AI algoritme, osiguravajući maksimalne performanse i glatku integraciju.
Ovo uključuje njihove posebno dizajnirane procesore za zaključivanje i obuku umjetne inteligencije (AI), koji su neophodni i za robote i za automobile bez vozača.
Tesla Bot
Sa oslobađanjem Tesla Bot, Tesla je ponovo zaokupio svetsku pažnju u oblasti tehničkih inovacija.
Ovo nije bilo koji robot; to je humanoidno stvorenje koje je napravljeno da liči na osobu i po obliku i po funkciji.
Tesla Bot, koji je dizajniran kao dvonožni, autonomni organizam, dokaz je filozofije poslovanja koja razmišlja naprijed.
Tesla želi da ovaj robot obavlja aktivnosti koje su ili opasne, ponavljajuće ili jednostavno dosadne za ljude, oslanjajući se na istu vrhunsku umjetnu inteligenciju koja pokreće njegove automobile.
Zamislite svijet u kojem roboti obavljaju opasne zadatke ili dugotrajne poslove, što nam omogućava da se uključimo u inovativnije i vrijednije aktivnosti.
Međutim, izgradnja takvog robota predstavlja svoj dio poteškoća. Potrebna je nevjerovatna vještina kako bi se balansirala mašina s dvije noge, osigurala da može proći kroz različite terene i omogućiti joj da komunicira sa stvarnim svijetom bez ikakvih štucanja.
Teslina strategija za prevazilaženje ovih prepreka zasniva se na njenom ogromnom iskustvu sa veštačkom inteligencijom, posebno u viziji i planiranju. Softver bota mora biti u stanju da razumije svoje okruženje, donosi brze presude i precizno izvršava dužnosti.
Napredak kompanije u ovoj oblasti pokazao je Teslinim uvođenjem Helioptila koji ne hoda i video prezentacijom drugog prototipa, Optimusa.
Ove mašine predstavljaju dan kada će tehnologija i ljudi živjeti jedni pored drugih i dopunjavati jedni druge, a ne samo obavljati dužnosti.
Teslin vizionarski izvršni direktor, Elon Musk, čak je izjavio da će Tesla bot biti razvijen na takav način da ga ljudi mogu lako nadmašiti ili savladati, garantujući da će se rješavati sigurnosni problemi.
FSD i Dojo čips
Teslin prilagođeni silicijum — Full Self-Driving (FSD) i Dojo čipovi — je ono što zaista pokreće dostignuća kompanije u oblasti veštačke inteligencije (AI).
Počnimo sa FSD čip, čudo inženjerstva i mozak Teslinih samovozećih automobila. Redundantnost ovog čipa, također poznatog kao Hardware 3, osigurava da bilo koji kvar sistema neće narušiti njegov rad.
Ima potpunu sistem-na-čipu (SoC) arhitekturu sa CPU-om, grafičkom karticom i neuronskim procesorom, i koristi dva čipa za unakrsnu referencu rezultata.
Procesor je ključna komponenta Tesline samovozeće tehnologije jer može obraditi nevjerovatnih 2.5 milijardi piksela u sekundi.
Hajde da se prebacimo i pričamo o Teslinom interno razvijenom silicijumu pod nazivom Dojo čip, koji je namenjen za AI trening.
Dojo čip, sa svojih 362 TeraFLOP računarskih sposobnosti, kreiran je korištenjem 7-nanometarske tehnologije. Napravljen je da upravlja ogromnom količinom video podataka koje Teslina flota od više od milion vozila generiše i koristi za obuku svojih neuronske mreže.
Pločica za obuku sa 36TB u sekundi propusnog opsega je moguća zahvaljujući dizajnu čipa, koji omogućava glatku komunikaciju preko nekoliko procesora.
Ovo je posebno značajno jer omogućava Tesli da konstruiše Dojo superkompjuter, mašinu za koju se očekuje da će nadmašiti ExaFLOP barijeru i postati jedan od najmoćnijih superkompjutera kreiranih posebno za obuku veštačke inteligencije.
Dojo sistem
Umjetna inteligencija (AI) i mašinsko učenje doživjeli su revoluciju zbog toga Teslin Dojo sistem.
Ovaj superkompjuter je napravljen od temelja i uključuje sve, od silicijumskih interfejsa firmvera do softverskih API-ja visokog nivoa, što rezultira fluidnim, integrisanim okruženjem za obuku veštačke inteligencije.
Ali ono što istinski izdvaja Dojo je njegova arhitektura, koja je stvorena kako bi zadovoljila zahtjeve za isporuku, hlađenje i kontrolne petlje velike snage.
Ovo je neophodno jer modeli mašinskog učenja – posebno duboke neuronske mreže – zahtevaju mnogo računarske snage, što zauzvrat proizvodi mnogo toplote.
Tesla se kreativno bavi ovim pitanjima, garantujući da je sistem i jak i efikasan.
Modularni dizajn Dojoa čini ga jednostavnim za skaliranje, što je neophodno za rukovanje ogromnim skupovima podataka koje proizvodi Teslin vozni park. U vezi sa učenjem flote, Dojo je takođe neophodan za ovaj proces.
Dojo sistem koristi podatke u realnom vremenu prikupljene od Teslinih vozila koja rade na putu za obuku i poboljšanje AI algoritama koji upravljaju Teslinim potpuno samovozećim automobilima.
Neuronske mreže
Tesla je bez sumnje pionir u korištenju neuronskih mreža u automobilskom sektoru. Tesla trenira duboko neuronske mreže koristeći najsavremenija istraživanja za rješavanje raznih pitanja, od percepcije do kontrole.
Mreže po kameri koje je razvila kompanija namijenjene su za analizu sirovih slika za semantičku segmentaciju, identifikaciju objekata i monokularnu procjenu dubine.
To zahtijeva seciranje svake slike na njene sastavne dijelove, prepoznavanje stvari i razumijevanje njihovih prostornih veza.
Mreže iz ptičje perspektive još su jedna karakteristična karakteristika Teslinog pristupa neuronskim mrežama. Ove mreže koriste informacije iz različitih kamera i senzora kako bi proizvele odozgo prema dolje sliku statične infrastrukture i putne mreže.
Razumijevanje teških situacija u vožnji, uključujući pregovaranje o raskrsnicama ili izbjegavanje prepreka, ovisi o tome.
Informacije za ove mreže prikupljene su iz Tesline flote od više od milion vozila, nudeći veliki i raznolik izbor situacija za obuku.
Međutim, teškoće tu ne prestaju. Neophodna je masivna obuka neuronske mreže, koja zahtijeva specijaliziranu opremu i softver.
Ključnu ulogu u tome igra Teslin superkompjuterski sistem Dojo, koji ima 70,000 grafičkih procesorskih jedinica (GPU).
Napravljen je da se bavi napajanjem, hlađenjem i kontrolnim petljama velike snage, što omogućava brzo i efikasno treniranje neuronskih mreža.
Krajnji cilj svih ovih inicijativa je promovisanje mašinskog učenja u celini, a ne samo Teslinih proizvoda.
Tesla zamišlja vrijeme kada se moći mašinskog učenja mogu demokratizovati otvaranjem Dojo sistema i neuronskih mreža široj tehnološkoj zajednici.
Algoritmi autonomije
Teslini autonomni algoritmi, koji su napravljeni da precizno prelaze stvarnu okolinu, čine osnovu njegovih sposobnosti samostalnog upravljanja.
Ovi sistemi, koji procjenjuju unos od nekoliko senzora, uključujući kamere i radare, kako bi donosili odluke o vožnji u realnom vremenu, zasnovani su na neuronskim mrežama i modelima mašinskog učenja.
Generisanje preciznih, opsežnih podataka o istini jedna je od najtežih komponenti konstruisanja ovih algoritama.
Da bi se trenirale neuronske mreže, ovo podrazumeva klasifikovanje miliona slika i očitavanja senzora. Posao je izuzetno radno intenzivan i komplikovan jer podaci moraju biti dovoljno raznoliki da pokriju niz scenarija vožnje, vrsta puteva i okolnosti.
Sistem planiranja i donošenja odluka je još jedan ključni element koji mora biti dovoljno jak da upravlja neizvjesnostima u stvarnom svijetu.
Algoritmi se moraju izgraditi tako da se nose sa neizvjesnošću, bilo da se radi o predviđanju akcija drugih vozača ili donošenju presuda u djeliću sekunde u hitnim scenarijima.
Tesla se bori protiv toga tako što nadogradi svoje algoritme često ovisno o informacijama prikupljenim iz svog voznog parka, uspostavljajući povratnu petlju koja omogućava kontinuirani razvoj.
Ali Tesla se ne koncentriše samo na softver; kako bi se osiguralo da ovi algoritmi dobro funkcionišu, također obraća pažnju na optimizaciju hardvera.
Čip Full Self-Driving (FSD) i Dojo superkompjuter, dva posebno dizajnirana procesora kompanije, nude mogućnost obrade koja je potrebna za izvođenje složenih proračuna u realnom vremenu.
Osnove koda i infrastruktura za evaluaciju
Teslin revolucionarni razvoj autonomne vožnje izgrađen je na čvrstoj bazi koda i visoko razvijenoj infrastrukturi za procjenu.
Teslin pristup optimizaciji koda odražava ovaj naglasak na osiguravanju najbolje moguće propusnosti, kašnjenja, tačnosti i determinizma.
Pošto je Tesla kreirao Autopilot softver iz temelja, on može garantovati blisku hardversku interakciju, što rezultira glatkim i efikasnim sistemom.
Kreiranje neverovatno pouzdanih pokretača, modifikacija Linux kernela i kreiranje efikasnog koda niskog nivoa su sve neophodne za upravljanje ogromnim količinama senzorskih podataka bez žrtvovanja brzine.
Međutim, kodiranje nije jedina briga. Ključni faktor u podsticanju inovacija u Tesli je infrastruktura za evaluaciju.
Ova infrastruktura, i otvorena i zatvorena, kreirana je da ubrza brzinu razvoja, prati poboljšanja performansi i zaustavi bilo kakvu regresiju.
Koristeći tipične snimke iz Tesline velike flote, kompanija ih može uključiti u sveobuhvatne testne pakete, garantujući da se softver dosljedno procjenjuje u odnosu na događaje iz stvarnog svijeta.
Osim toga, Teslini alati imitiraju postavke iz stvarnog svijeta i pružaju nevjerovatno realistične slike i podatke senzora koji su neophodni za otklanjanje grešaka uživo i automatizirano testiranje.
zaključak
Dok se osvrnemo na Teslino AI putovanje, jasno je da posao ne samo da utiče na budućnost transporta već i ostvaruje ogroman napredak u robotici i mašinskom učenju.
Tesla postavlja nove standarde za ono što je moguće u autonomnoj vožnji i interakciji čovjeka i robota sa svojim tehnologijama umjetne inteligencije (AI), uključujući tehnologiju Full Self-Driving, Dojo superkompjuter i Tesla Bot.
Kompanija se etablirala kao pionir u oblasti veštačke inteligencije zbog svoje sveobuhvatne strategije, koja kombinuje najsavremeniji softver sa posebno napravljenim hardverom.
Međutim, implikacije Teslinih napora idu mnogo dalje od industrije automobila i robotike. Zdravstvo, logistika, pa čak i pametni gradovi mogli bi biti potpuno transformirani tehnologijama koje se sada razvijaju.
Želja Elona Muska da Dojo-ove vještine mašinskog učenja učini dostupnim kao uslugu i Teslino obećanje da će djelovi svog softvera otvoriti otvoreni kod mogu demokratizirati pristup naprednoj umjetnoj inteligenciji, podstaknuvši inovacije u široj tehnološkoj industriji.
Ostavite odgovor