Mahimo nimong hunahunaon nga ang Tesla usa ka bantog nga ngalan sa industriya sa awto kung gihunahuna nimo kini. Si Tesla, usa ka payunir sa mga de-koryenteng awto, sa walay duhaduha. Bisan pa, sila usa ka kompanya sa teknolohiya, nga mao ang sekreto sa ilang kalampusan.
Usa sa mga butang nga nakapalampos sa ilang negosyo mao ang paggamit sa artipisyal nga intelligence nga mga teknolohiya. Ang bug-os nga automation sa mga salakyanan sa Tesla usa sa mga panguna nga prayoridad sa kompanya karon, ug aron makab-ot kini nga katuyoan, gigamit nila ang AI ug ang daghang mga sangkap niini.
Pinaagi sa pagpahibalo sa pag-abot niini sa sinugdanan sa 2021, Tesla nagmugna og kasamok sa subkontinente. Hapit na andam ang Elon Musk sa pagtukod sa Bangalore, India, ingon nga hub sa paggama sa Tesla India.
Ang mga eksperto sa AI sa India nalipay samtang ang mga meme ug mga tweet bahin sa kung giunsa ang gidayeg nga "Self-driving Cars" magpadayon sa India.
Usa ka tibuuk nga balud sa artificial intelligence nga sa kadugayan magmando sa kalibutan nagsugod pa lang.
Susihon sa kini nga post ang lawom kung giunsa pag-integrate ni Tesla ang AI sa sistema niini, lakip ang mga detalye ug uban pang kasayuran.
Busa, giunsa pagtudlo sa AI ang Autonomous Driving sa mga Kotse?
Awto nga awto padayon nga pag-analisar sa datos gikan sa ilang mga sensor ug machine vision camera aron makamaneho nga independente. Gigamit nila kini nga datos aron makadesisyon kung unsa ang sunod nga buhaton.
Gigamit nila ang AI aron masabtan ug matagna ang sunod nga paglihok sa mga bisikleta, pedestrian, ug awto. Magamit nila kini nga kasayuran aron dali nga maplano ang ilang mga aksyon ug maghimo mga split-second nga mga desisyon.
Kinahanglan ba nga magpadayon ang awto sa karon nga linya o kinahanglan ba nga magbalhin-balhin kini? Kinahanglan ba nga magpadayon kini kung asa kini o moagi sa awto sa ilang atubangan? Kanus-a kinahanglan nga mohinay o mopaspas ang sakyanan?
Kinahanglan nga kolektahon ni Tesla ang angay nga datos aron mabansay ang mga algorithm ug pakan-on ang mga AI niini aron mahimo nga hingpit nga awtonomiya ang mga awto. Ang mas maayo nga pasundayag kanunay nga moresulta gikan sa dugang nga datos sa pagbansay, ug ang Tesla nagdan-ag niining dapita.
Ang kamatuoran nga ang Tesla crowdsources sa tanan nga mga datos niini gikan sa gatusan ka libo nga mga sakyanan sa Tesla nga anaa na karon sa dalan naghatag kanila og competitive advantage. Ang mga internal ug exterior nga mga sensor nagsubay kung giunsa ang paggawi sa Teslas sa lainlaing mga kahimtang.
Nagtigum usab sila og impormasyon sa kinaiya sa drayber, lakip na ang ilang pagtubag sa pipila ka mga kahimtang ug kung unsa ka subsob ang paghikap sa manibela o dashboard.
"Pagtuon sa imitasyon" mao ang ngalan sa estratehiya ni Tesla. Minilyon nga tinuod nga mga drayber sa tibuok kalibutan ang naghimog mga paghukom, pagtubag, ug paglihok, ug ang ilang mga algorithm nakakat-on gikan sa maong mga aksyon. Ang tanan nga mga kilometro nagresulta sa labi ka sopistikado nga awtonomiya nga mga awto.
Abante gyud ang ilang tracking system. Pananglitan, gitipigan ni Tesla ang usa ka snapshot sa datos sa karon nga panahon, gidugang kini sa set sa datos ug dayon gimugna pag-usab ang usa ka abstract nga representasyon sa kalibutan gamit ang mga porma nga adunay kolor nga kolor nga neural network makakat-on gikan sa. Kini mahitabo kung ang usa ka Tesla nga sakyanan nagtagna sa kinaiya sa usa ka sakyanan o bisikleta nga dili husto.
Ang ubang mga negosyo nga nagpalambo sa mga awtonomous nga awto nagsalig sintetikong datos, nga dili kaayo epektibo kay sa tinuod nga kalibutan nga datos nga gigamit sa Tesla sa pagbansay sa mga AI niini (pananglitan, pagmaneho sa pamatasan gikan sa mga dula sa video sama sa Grand Theft Auto).
Atong susihon karon ang mga sangkap sa Tesla nga nagpahimulos sa AI.
Ang mga sangkap sa Tesla nga nagpahimulos sa AI
Camera ug mga Sensor
Ang mga responsibilidad nga kinahanglang makompleto ni Tesla kay ilado kaayo. Ang tanan niini nga mga operasyon, gikan sa pag-ila sa lane hangtod sa pagsubay sa pedestrian, gihimo sa tinuud nga oras. Ang Tesla naglihok sa tabang sa 8 nga mga camera alang niini nga hinungdan. Dugang pa, ang presensya niining daghang mga kamera nagpasalig nga walay blind zone ug nga ang tibuok dapit sa palibot sa sakyanan gitabonan.
Tinuod ang imong nabasa! walay LIDAR Walay sistema para sa high-definition mapping. Gusto ni Tesla nga gamiton lang ang computer vision, pagkat-on sa makina, ug mga feed sa video sa camera aron mahimo ang modelo nga auto-pilot. Ang Convolutional Neural Networks (CNNs) gigamit dayon sa pag-analisar sa hilaw nga video aron masubay ug makit-an ang mga butang.
Tesla autopilot aduna usab radar ug ultrasonic sensors dugang sa mga camera. Ang radar gigamit sa pag-ila ug pagsukod sa panagbulag tali sa mga sakyanan ug uban pang mga butang. Aron ma-optimize ang kaluwasan sa drayber, ang mga sensor sa ultrasonic naglihok usab uyon sa pag-monitor sa pagkasuod sa mga passive nga butang.
Aron masabtan ang palibot sa sakyanan ug himoon ang mga kapabilidad sa autopilot nga responsive kutob sa mahimo, ang mga neural network gisagol sa Tesla hardware.
Tesla FSD Chip -3
Alang sa mas maayo nga performance ug kaluwasan sa mga dalan, ang mga sistema sa Tesla naglakip sa duha ka AI processors. Ang sistema sa Tesla naningkamot nga mahimong walay kasaypanan. Bisan kung ang usa ka yunit mapakyas, ang awto mahimo gihapon nga molihok gamit ang dugang nga mga yunit tungod sa backup nga gahum ug mga gigikanan sa data input.
Gigamit ni Tesla kini nga mga dugang nga lakang aron masiguro nga ang mga awto nasangkapan pag-ayo aron malikayan ang pagbangga kung adunay wala damhang kapakyasan. Lamang ang utok sa tawo makahimo og mas daghang operasyon kada segundo kay sa bag-ong Tesla microprocessor (1 quadrillion operations per sec). Kana mga 21 ka beses nga labi ka kusgan kaysa sa Tesla Nvidia microchips nga gigamit kaniadto.
TAng esla sa walay duhaduha usa ka lider sa merkado alang sa hingpit nga autonomous nga mga lokomotibo, apan kini layo pa sa paghimo sa usa ka cutting-edge nga autopilot nga sakyanan.
Sa umaabot, ang usa ka awto nga adunay mga kalidad nga among gilatid sa kini nga sanaysay sa walay duhaduha mahimong kasagaran. Naghimo ang Tesla sa kaugalingon nga mga cutting-edge nga mga processor sa AI ug arkitektura sa neural network.
Pagbansay sa Neural Network
Ang modelo kinahanglan usab nga bansayon pagkahuman sa mga neural network nahimo na. Nahibal-an namon nga ang Tesla nagbutang sa usa ka halapad nga mga librarya ug mga himan aron tugotan ang mga kapabilidad sa panan-aw sa kompyuter.
pytorch, nga gimugna sa Facebook's AI Research department, usa sa maong framework (FAIR). Ang PyTorch gigamit sa Tesla tech stack aron mabansay ang lawom nga modelo sa pagkat-on.
Mamatikdan nga ang Tesla wala magsalig sa mga mapa o LIDAR aron makab-ot ang hingpit nga awtonomiya. Ang mga camera ug puro nga computer vision gigamit nga eksklusibo, ug ang tanan gihimo sa tinuud nga oras.
Gigamit ni Tesla ang Pytorch alang sa pagbansay ingon man usab sa lainlaing mga kalihokan sa auxiliary sama automated nga pag-agos sa trabaho pag-iskedyul, pag-calibrate sa mga sukaranan sa modelo, bug-os nga pagsusi, passive testing, simulation test, ug uban pa.
Gigugol ni Tesla ang halos 70,000 ka oras sa GPU sa pagbansay sa 48 ka network nga naghimog 1,000 ka managlahing panagna. Kini nga pagbansay nagpadayon, dili lang kausa. Nahibal-an namon nga ang artificial intelligence usa ka proseso nga nag-uswag nga nag-uswag sa paglabay sa panahon. Ingon usa ka sangputanan, ang tanan nga 1000 nga lainlain nga mga panagna nagpabilin nga tukma ug wala’y paglangan.
HydraNet
Adunay dul-an sa 100 ka mga trabaho nga gipaagi sa pag-uswag sa bisan unsang oras, bisan kung ang usa ka awto wala maglihok ug lagmit sa usa ka kinasang-an. Ang paggamit sa neural network alang sa matag buluhaton mahal ug dili epektibo. Daghang kantidad sa kasayuran ang giproseso sa tinuud nga oras sa AI sa mga awto sa Tesla.
Ingon nga resulta, ang ResNet-50 shared backbone, nga makaproseso sa 1000 x 1000 nga mga hulagway sa usa ka higayon, nagsilbing sentro nga yunit sa pagproseso alang sa Computer Vision workflow.
Duol sa tumoy sa network, ang disenyo sa HydraNet neural network nabahin sa daghang mga sanga (o mga ulo). Pinaagi sa pagbaton sa matag micro-batch sa datos sa pagbansay nga lainlain ang gibug-aton alang sa daghang mga ulo, kini nga mga ulo gitudlo nga independente ug nakakat-on sa lahi nga mga butang.
Siyempre, adunay daghang mga higayon sa kini nga mga HydraNet nga nagtinabangay aron maproseso ang AI alang sa mga salakyanan. Ang matag impormasyon sa HydraNet gigamit aron masulbad ang nagbalikbalik nga mga problema.
Pananglitan, ang usa ka buluhaton mahimong aktibo sa pagdumala sa mga karatula sa paghunong, usa sa pag-atubang sa mga pedestrian, ug usa pa sa pagsusi sa mga signal sa trapiko. Kining managlahi nga mga katungdanan ang tanan gipadagan sa usa ka komon nga backbone.
Sumala sa arkitektura sa HydraNet, gamay ra nga bahin sa dako nga neural network ang gikinahanglan alang sa matag usa niini nga mga buluhaton.
Parehas kini sa pagbalhin sa pagkat-on, diin ang lahi nga mga bloke gibansay alang sa usa ka sagad nga bloke alang sa pipila nga may kalabutan nga mga buluhaton. Ang mga backbone sa HydraNets gibansay sa lainlaing mga butang, samtang ang mga ulo gitudloan sa partikular nga mga trabaho.
Gipamub-an niini ang gidugayon sa oras nga gikinahanglan aron mabansay ang modelo ug mapadali ang paghinakop.
Tesla Autopilot
Ang mga awto nga adunay kapabilidad sa autopilot mahimong awtonomiya nga makamaneho, mopaspas, ug mohunong sa usa ka lane. Gitukod kini gamit ang lawom nga mga konsepto sa neural network. Kini nag-obserbar sa dapit nga naglibot sa sakyanan gamit ang mga kamera, ultrasonic sensor, ug radar.
Gipahibalo sa mga drayber ang ilang palibot pinaagi sa mga sensor ug camera, ug kini nga kasayuran gisusi sa usa ka butang sa millisecond aron matabangan ang pagmaneho nga labi ka luwas ug dili kaayo tensiyonado.
Sa hayag, ngitngit, ug lain-laing mga kahimtang sa panahon, ang radar gigamit sa pag-obserbar ug pagbanabana sa luna nga naglibot sa mga sakyanan. Sa matag sitwasyon, ang mga pamaagi sa ultraviolet nagtino sa pagkasuod, ug ang passive video nagpaila sa mga butang sa duol ug nagpasiugda sa luwas nga pagdrayb.
Dugang pa, ang autopilot gidisenyo aron matabangan ang drayber ug dili magbag-o sa usa ka Tesla nga usa ka awto nga nagmaneho sa kaugalingon. Sagad nga batasan ang pagpahimangno sa mga drayber nga ipabilin ang ilang mga kamot sa ligid.
Ang usa ka serye sa mga alerto sa pagkuha sa ligid ma-trigger kung dili nimo buhaton. Kung dili tagdon ug dugay, ang awto magsugod sa paghinay sa dili pa mohunong. Pinaagi sa pagpreno, pagliko, o pag-deactivate sa cruise control stalk, ang mga drayber kanunay nga maka-override sa mga function sa autopilot.
Pagtan-aw sa Mata sa langgam
Ang mga hulagway nga kasagarang gihubad sa Tesla hardware mahimong magkinahanglan og dugang nga mga dimensyon. Ang feature sa Bird's Eye View nagpasayon sa pagsukod sa mas layo nga mga distansiya ug nagtanyag og mas tukma nga representasyon sa kalibutan sa gawas.
Kini usa ka visual monitoring system nga "naghatag" sa usa ka top view nga imahe sa usa ka awto aron mahimo nga simple ang pagparking ug pag-navigate sa gagmay nga mga lugar nga labi kadali. Kung dili kinahanglan nga maghatag usa ka bakol nga katarungan bahin sa imong mga abilidad sa pag-parking, mahimo nimong luwas nga makuha ang ligid.
Kaugmaon sa Tesla
Kung nangita ka ug mid-size nga SUV nga adunay lig-on nga range, ang 2022 Tesla Model Y usa ka talagsaon nga punto sa pagsugod alang sa mga EV. Tungod sa regular nga pag-upgrade sa software, ang Model Y kanunay nga nagbag-o, sama sa kadaghanan sa ubang mga produkto sa Tesla.
Pinaagi sa pagpauswag sa kaluwasan ug pagpaandar, kini nga mga pag-upgrade makatabang sa imong awto nga mahimong mas mapuslanon. Alang sa mga tawo nga kinahanglan nga mobiyahe ug layo uban ang pamilya ug lainlaing mga bagahe, ang lapad nga lawas ug pag-access sa Tesla's Supercharger network naghimo niini nga usa ka maayong kapilian.
Sukad sa pagsugod niini, ang Tesla nakabenepisyo gikan sa datos gikan sa kasamtangan nga base sa kostumer niini, ug ang trabaho niini sa mga awtonomous nga mga sakyanan usa ka bahin sa nagpadayon nga ambisyon niini nga ibutang ang AI sa kinauyokan sa tanan nga operasyon niini.
Ang AI ug dagkong datos magpadayon nga si Elon Musk ug ang iyang koponan sa matinud-anon nga mga kaalyado sa Tesla samtang naglihok sila sa ilang labing bag-o nga mga inisyatibo lakip ang ilang mga pangandoy nga mabag-o ang electric grid gamit ang ilang mga panel sa solar power sa balay.
Panapos
Ang Tesla, usa ka kompanya nga giila nga usa sa labing agresibo nga mga innovator sa merkado, kanunay nga naghimo sa pagkolekta ug pagtuki sa datos nga labing kusgan nga himan. Gisunod nila ang parehas nga mga lagda kung bahin sa paghimo sa ilang kaugalingon nga mga chips.
Naghimo ang negosyo og mga awtonomous nga mga awto nga adunay potensyal nga hingpit nga mabag-o kung giunsa namon pagmaneho ang mga awto salamat sa artipisyal nga paniktik ug pagtuki sa datos.
Atong tan-awon kung unsa ka maayo nga gipadayon sa plataporma ang mga saad niini ug gipauswag ang negosyo niini. Kung diin ang kompanya moadto sa merkado alang sa mga awtonomous nga mga awto sa umaabot nagpabilin nga makita pagkahuman magamit kini nga mga teknolohiya.
Leave sa usa ka Reply