Tesla hè una sucietà americana di fabricazione di veiculi fundata da Elon Musk in 2003.
A cumpagnia hè più cunnisciuta per i so vitture elettriche è per a specializazione in pannelli solari è l'almacenamiento d'energia di batterie di lithium-ion.
I vitture di Tesla venenu cù parechje caratteristiche rivoluzionarie cumprese super-carica, accessu à a chjave, è un modu autopilotu.
U modu autopilotu hè statu pussibule per l'idee di l'Intelligenza Artificiale (AI) è L'architettura di rete neuronale avanzata di Tesla.
Discutemu l'architettura di a Rete Neurale di Tesla in dettaglio.
Chì sò e Reti Neurali?
I Reti Neurali, o NN, sò una seria di algoritmi modellati dopu l'attività biologica di u u sensu umanu. Reti Neurali custituitu di nodi, chjamati ancu neuroni. Una cullizzioni di nodi verticali sò cunnisciuti com'è strati.
Ogni strata hè custituita da nodi, chjamati ancu neuroni, induve i calculi si facenu. I nodi di una capa sò cunnessi à u prossimu stratu attraversu e linee di trasmissione cum'è vistu quì sottu.
In u schema seguente, i circles rapprisentanu i nodi è a cullezzione verticale di nodi rapprisentanu i strati. Ci sò trè strati in stu mudellu.
Cumu amparanu ?
I dati sò alimentati à u mudellu una entità à una volta cù una etichetta. I dati sò spartuti in pezzi è passati per ogni node di u mudellu.
I nodi facenu operazioni matematiche nantu à questi pezzi. Dopu una seria di calculi in una capa, i dati passanu à a capa successiva è cusì.
Una volta finitu, u nostru mudellu predice l'etiqueta di dati à a capa di output. U mudellu poi procede à paragunà stu valore previstu cù quellu di u valore di l'etichetta attuale.
Se i valori currispondenu, u nostru mudellu pigliarà u prossimu input, ma se i valori sò diffirenti, u mudellu calculerà a diffarenza trà i dui valori, chjamata perdita, è aghjustà i calculi di node per pruduce etichette currispondenti a prossima volta.
L'architettura di a rete neurale di Tesla
Tesla usa a ricerca di punta per furmà e rete neurali prufonde nantu à prublemi chì varienu da a percepzione à u cuntrollu.
E rete per camera di Tesla analizanu l'imaghjini crude per realizà a segmentazione semantica, a rilevazione di l'ughjettu è stima di a prufundità monoculare.
I Datasets
I Reti Neurali sò furmati nantu à l'imaghjini crudi chì sò estratti da i video pigliati da e camere di rete di vista d'uccelli chì emettenu u layout di strada, l'infrastruttura statica è l'uggetti 3D direttamente in a vista superiore.
L'imaghjini di dati ùn sò micca etichettati è coprenu assai scenarii diversi in u mondu è sò custituiti da un milione di veiculi in tempu reale.
Cumu viaghja?
A reta hè custituita da 70,000 48 Unità di Trattamentu Graficu (GPU), chì furmà XNUMX studiu prufunnu mudelli.
I cumpunenti hardware di a vittura cumpresi camere è sensori, furniscenu dati senza vigilazione chì passanu per a reta di questi mudelli.
A vittura ampara nantu à l'uggetti pussibuli in un ambiente, cum'è un pedestrian, arbre, etc. da i dati datu.
L'architettura hè ancu custituita da dui chips AI chì utilizanu i principii di studiu prufunnu. Queste chips aiutanu à piglià decisioni in tempu reale per a vittura, cum'è quandu è cumu si gira, mentre guida.
L'architettura di a Rete Neurale include assai dispusitivi putenti è cuncetti chì cuntribuiscenu à u so funziunamentu, cumprese:
Chip FSD
piena autoguida (FSD) chips sò chips di inferenza AI chì eseguinu u software di pilota automaticu di Tesla. Questi chips sò stati cuncepiti cù migliuramentu micro-architectural chì stringhjenu u massimu rendimentu di siliciu per watt.
I FSD implementanu a pianificazione di u pianu, u timing è l'analisi di putenza mentre scrivenu teste robuste è tabelli per verificà a funziunalità è u rendiment di l'IA.
Dojo Chips è Sistemi
dojo hè u super sistema di computer di Tesla chì risolve i prublemi duri cù tecnulugia avanzata per a consegna è u rinfrescante di alta putenza.
Dojo Chips include l'AI chì alimenta questi sistemi è sò pensati per u massimu rendiment, throughput è larghezza di banda in ogni granularità.
Inseme, i chips è i sistemi sò usati per ottimisà a putenza è u rendiment per l'NN di Tesla.
Algoritmi d'Autonomia
L'algoritmi di l'autonomia sò l'algoritmi core chì guidanu a vittura creendu una rapprisintazioni d'alta fideltà di u mondu è pianificendu e traiettorie in un spaziu determinatu.
To furmà e rete neurali à predict tali rapprisintazzioni, Tesla algorithmically crea dati accurate è grande-scala terra-verità cumminendu infurmazione da i sensors di a vittura in u spaziu è tempu.
Questi algoritmi utilizanu tecniche avanzate per custruisce un sistema robustu di pianificazione è decisione chì opera in situazioni complicate di u mondu reale sottu incertezza.
Infrastruttura di valutazione
L'infrastruttura di valutazione di Tesla include strumenti di valutazione in circuitu apertu, chjusu è hardware-in-the-loop è infrastruttura à scala.
Questa infrastruttura permette à l'IA di seguità i miglioramenti di u rendiment è prevene regressioni.
Caratteristiche principali di NN di Tesla
- Camera, sensori ultrasonici è radar percepiscenu l'ambiente
- Un radar misura a distanza intornu à a vittura
- E tecniche ultraviolette misuranu a vicinanza è u video passiu ricunnosce l'uggetti intornu à a vittura
- Aduprà dui chip AI custruiti nantu à i principii di e rete neurali profonde
- Chips AI custituiti da 6 miliardi di transistori
- 21 volte più veloce di i chips Nvidia
- I chips AI anu 32 megabytes di memoria SRAM d'alta velocità
- Hè custituitu da 48 mudelli di Deep Learning
- Contene 70,000 Unità di Trattamentu Graficu (GPU)
- Produce 1000 tensori distinti (predizioni) à ogni passu di tempu
cunchiusioni
L'avanguardia di Tesla Reti Neurali è l'architettura AI hà fattu l'idea di vitture auto-guida una realità.
Stu successu di u principale fabricatore di l'automobile basatu in AI hè u risultatu di u so avanzatu chips FSD, chips Dojo, algoritmi d'autonomia, infrastruttura di valutazione, è più.
Se vulete sapè più nantu à AI, Deep Learning è l'ultime tendenze di a tecnulugia, verificate i nostri altri articuli interessanti.
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