Fe allech chi dybio bod Tesla yn enw adnabyddus yn y diwydiant ceir pan fyddwch chi'n meddwl amdanyn nhw. Mae Tesla, arloeswr mewn ceir trydan, heb amheuaeth. Fodd bynnag, maent yn gwmni technolegol, sef y gyfrinach i'w llwyddiant.
Un o'r pethau sydd wedi gwneud eu busnes yn llwyddiannus yw'r defnydd o deallusrwydd artiffisial technolegau. Mae awtomeiddio llawn cerbydau Tesla yn un o brif flaenoriaethau cyfredol y cwmni, ac i gyflawni'r nod hwn, maent yn defnyddio AI a'i gydrannau niferus.
Drwy gyhoeddi ei fod wedi cyrraedd ddechrau 2021, Tesla creu cynnwrf ar yr isgyfandir. Mae Elon Musk bron yn barod i sefydlu Bangalore, India, fel canolbwynt gweithgynhyrchu Tesla India.
Roedd arbenigwyr AI yn India yn bloeddio wrth i’r memes a’r trydariadau ynghylch sut y bydd y “Ceir Hunan-yrru” canmoladwy yn gweithredu yn India barhau.
Mae ton gyfan o ddeallusrwydd artiffisial a fydd yn rheoli'r byd yn y pen draw yn dechrau arni.
Bydd y swydd hon yn archwilio'n fanwl sut mae Tesla yn integreiddio AI i'w system, gan gynnwys manylion a gwybodaeth arall.
Felly, sut mae AI yn Dysgu Gyrru Ymreolaethol mewn Ceir?
Cerbydau ymreolaethol dadansoddi data o'u synwyryddion a chamerâu golwg peiriant yn barhaus er mwyn gallu gyrru'n annibynnol. Yna maent yn defnyddio'r data hwn i benderfynu beth i'w wneud nesaf.
Maent yn cyflogi AI i ddeall a rhagweld symudiadau nesaf beiciau, cerddwyr a cheir. Gallant ddefnyddio'r wybodaeth hon i gynllunio'u gweithredoedd yn gyflym a gwneud penderfyniadau eiliadau.
A ddylai'r Automobile barhau yn ei lôn bresennol neu a ddylai newid lonydd? A ddylai barhau lle mae neu basio'r automobile o'u blaenau? Pryd ddylai'r cerbyd arafu neu gyflymu?
Mae'n rhaid i Tesla gasglu'r data priodol i hyfforddi'r algorithmau a bwydo ei AI er mwyn gwneud ceir yn gwbl ymreolaethol. Bydd perfformiad gwell bob amser yn deillio o fwy o ddata hyfforddi, ac mae Tesla yn disgleirio yn y maes hwn.
Mae'r ffaith bod Tesla yn dod o hyd i'w holl ddata o'r cannoedd o filoedd o gerbydau Tesla sydd bellach ar y ffordd yn rhoi mantais gystadleuol iddynt. Mae synwyryddion mewnol ac allanol yn olrhain sut mae Teslas yn ymddwyn mewn amrywiaeth o amgylchiadau.
Maen nhw hefyd yn casglu gwybodaeth am ymddygiad gyrwyr, gan gynnwys sut maen nhw'n ymateb i rai amgylchiadau a pha mor aml maen nhw'n cyffwrdd â'r llyw neu'r dangosfwrdd.
“Dysgu dynwared” yw enw strategaeth Tesla. Mae miliynau o yrwyr go iawn ledled y byd yn gwneud dyfarniadau, yn ymateb, ac yn symud, ac mae eu algorithmau yn dysgu o'r gweithredoedd hynny. Mae'r holl gilometrau hynny yn arwain at gerbydau ymreolaethol hynod soffistigedig.
Mae eu system olrhain yn ddatblygedig iawn. Er enghraifft, mae Tesla yn storio ciplun data o'r foment, yn ei ychwanegu at y set ddata ac yna'n ail-greu cynrychiolaeth haniaethol o'r byd gan ddefnyddio siapiau cod lliw y rhwydwaith nefol yn gallu dysgu oddi wrth. Mae hyn yn digwydd pan fydd cerbyd Tesla yn rhagweld ymddygiad car neu feic yn anghywir.
Mae busnesau eraill sy'n datblygu cerbydau ymreolaethol yn dibynnu ar data synthetig, sy'n sylweddol llai effeithiol na'r data byd go iawn a ddefnyddir gan Tesla i hyfforddi ei AI (er enghraifft, gyrru ymddygiad o gemau fideo fel Grand Theft Auto).
Byddwn nawr yn archwilio cydrannau Tesla sy'n manteisio ar AI.
Cydrannau Tesla sy'n manteisio ar AI
Camera a Synwyryddion
Mae'r cyfrifoldebau y mae'n rhaid i Tesla eu cyflawni yn eithaf adnabyddus. Mae'r holl weithrediadau hyn, o adnabod lonydd i olrhain cerddwyr, yn cael eu cynnal mewn amser real. Gweithredodd Tesla gyda chymorth 8 camera am y rheswm hwn. Yn ogystal, mae presenoldeb y camerâu niferus hyn yn sicrhau nad oes parth dall a bod yr ardal gyfan o amgylch y car wedi'i gorchuddio.
Mae'n wir yr hyn yr ydych newydd ei ddarllen! dim LIDAR Dim system ar gyfer mapio manylder uwch. Mae Tesla eisiau defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol yn unig, dysgu peiriant, a fideo camera yn bwydo i greu'r model awto-beilot. Yna defnyddir Rhwydweithiau Niwral Convolutional (CNNs) i ddadansoddi'r fideo amrwd er mwyn olrhain a canfod gwrthrychau.
Tesla hunan-lwyddiant mae ganddo hefyd synwyryddion radar a ultrasonic yn ogystal â chamerâu. Defnyddir y radar i ganfod a mesur y gwahaniad rhwng cerbydau a gwrthrychau eraill. Er mwyn gwneud y gorau o ddiogelwch gyrwyr, mae'r synwyryddion ultrasonic hefyd yn gweithredu yn unol â monitro agosrwydd gwrthrychau goddefol.
Er mwyn deall amgylchoedd y car a gwneud y galluoedd awtobeilot mor ymatebol â phosibl, mae rhwydweithiau niwral wedi'u hintegreiddio â chaledwedd Tesla.
Sglodion FSD Tesla -3
Er mwyn gwella perfformiad a diogelwch ar y ffyrdd, mae systemau Tesla yn cynnwys dau brosesydd AI. Mae system Tesla yn ymdrechu i fod yn rhydd o wallau. Hyd yn oed os bydd un uned yn methu, gall y automobile barhau i weithredu gan ddefnyddio'r unedau ychwanegol oherwydd y pŵer wrth gefn a ffynonellau mewnbwn data.
Mae Tesla yn defnyddio'r mesurau ychwanegol hyn i sicrhau bod y ceir wedi'u cyfarparu'n dda i osgoi gwrthdrawiadau os bydd methiant annisgwyl. Dim ond y ymennydd dynol yn gallu cyflawni mwy o weithrediadau yr eiliad na'r microbrosesydd Tesla newydd (gweithrediad 1 quadrillion yr eiliad). Mae hynny tua 21 gwaith yn gryfach na microsglodion Tesla Nvidia a oedd yn cael eu defnyddio o'r blaen.
THeb os, mae esla yn arwain y farchnad ar gyfer locomotifau cwbl ymreolaethol, ond mae'n dal i fod ymhell o gynhyrchu car awtobeilot blaengar.
Yn y dyfodol, heb os, bydd car gyda'r rhinweddau a amlinellwyd gennym yn y traethawd hwn yn dod yn gyffredin. Mae Tesla wedi creu ei broseswyr AI blaengar ei hun a phensaernïaeth rhwydwaith niwral.
Hyfforddiant Rhwydwaith Niwral
Rhaid hyfforddi'r model hefyd ar ôl y rhwydweithiau niwral wedi eu creu. Rydym yn ymwybodol bod Tesla wedi rhoi ystod eang o lyfrgelloedd ac offer ar waith er mwyn caniatáu galluoedd golwg cyfrifiadurol blaengar.
pytorch, a grëwyd gan adran Ymchwil AI Facebook, yn un fframwaith o'r fath (FAIR). Defnyddir PyTorch gan y stac dechnoleg Tesla i hyfforddi'r model dysgu dwfn.
Mae'n werth nodi nad yw Tesla yn dibynnu ar fapiau na LIDAR i gyflawni ymreolaeth lwyr. Defnyddir y camerâu a gweledigaeth gyfrifiadurol pur yn unig, a gwneir popeth mewn amser real.
Mae Tesla yn cyflogi Pytorch ar gyfer hyfforddiant yn ogystal â gweithgareddau ategol amrywiol fel llif gwaith awtomataidd amserlennu, graddnodi trothwyon model, asesiad trylwyr, profion goddefol, profion efelychu, ac ati.
Mae Tesla yn treulio tua 70,000 o oriau GPU yn hyfforddi 48 o rwydweithiau sy'n gwneud 1,000 o ragfynegiadau gwahanol. Mae'r hyfforddiant hwn yn barhaus, nid unwaith yn unig. Rydym yn ymwybodol bod deallusrwydd artiffisial yn broses ailadroddus sy’n datblygu dros amser. O ganlyniad, mae pob un o'r 1000 o ragolygon ar wahân yn parhau i fod yn gywir a byth yn methu.
HydraNet
Mae tua 100 o swyddi’n cael eu datblygu ar unrhyw adeg benodol, hyd yn oed pan nad yw car yn symud ac mae’n fwyaf tebygol ar groesffordd. Mae defnyddio rhwydwaith niwral ar gyfer pob tasg yn gostus ac yn aneffeithiol. Mae llawer iawn o wybodaeth yn cael ei phrosesu mewn amser real gan yr AI mewn cerbydau Tesla.
O ganlyniad, mae asgwrn cefn a rennir ResNet-50, sy'n gallu prosesu lluniau 1000 x 1000 ar unwaith, yn gwasanaethu fel yr uned brosesu ganolog ar gyfer llif gwaith Gweledigaeth Cyfrifiadurol.
Ger brig y rhwydwaith, mae cynllun rhwydwaith niwral HydraNet yn rhannu'n sawl cangen (neu ben). Trwy gael pob micro-swp o ddata hyfforddi i gael ei bwysoli'n wahanol ar gyfer y penaethiaid niferus, mae'r penaethiaid hyn yn cael eu haddysgu'n annibynnol ac yn dysgu pethau gwahanol.
Wrth gwrs, mae yna sawl achos o'r HydraNets hyn yn cydweithio i brosesu'r AI ar gyfer y cerbydau. Defnyddir gwybodaeth pob HydraNet i unioni problemau sy'n codi dro ar ôl tro.
Er enghraifft, gall tasg fod yn weithredol i drin arwyddion stopio, un arall i ddelio â cherddwyr, ac un arall eto i archwilio signalau traffig. Mae'r dyletswyddau gwahanol hyn i gyd yn cael eu gweithredu gan asgwrn cefn cyffredin.
Yn ôl pensaernïaeth HydraNet, dim ond cyfran fach o'r rhwydwaith niwral enfawr sydd ei angen ar gyfer pob un o'r tasgau hyn.
Mae hyn yn eithaf tebyg i ddysgu trosglwyddo, lle mae blociau penodol yn cael eu hyfforddi ar gyfer bloc cyffredin ar gyfer rhai tasgau cysylltiedig. Mae asgwrn cefn HydraNets yn cael eu hyfforddi ar amrywiaeth o bethau, tra bod y penaethiaid yn cael eu haddysgu ar swyddi penodol.
Mae hyn yn lleihau'r amser sydd ei angen i hyfforddi'r model ac yn cyflymu'r casgliad.
Autopilot Tesla
Gall ceir â galluoedd awtobeilot lywio, cyflymu ac atal yn annibynnol mewn lôn. Fe'i hadeiladir gan ddefnyddio cysyniadau rhwydwaith niwral dwfn. Mae'n arsylwi'r ardal o amgylch y car gan ddefnyddio camerâu, synwyryddion ultrasonic, a radar.
Gwneir y gyrwyr yn ymwybodol o'u hamgylchoedd gan y synwyryddion a'r camerâu, a dadansoddir y wybodaeth hon mewn mater o filieiliadau i helpu i wneud gyrru'n fwy diogel a llai o straen.
Mewn amgylchiadau tywydd llachar, tywyll ac amrywiol, defnyddir radar i arsylwi ac amcangyfrif y gofod o amgylch ceir. Ym mhob sefyllfa, mae dulliau uwchfioled yn pennu agosrwydd, ac mae fideo goddefol yn nodi gwrthrychau cyfagos ac yn hyrwyddo gyrru diogel.
Yn ogystal, mae awtobeilot wedi'i gynllunio i gynorthwyo'r gyrrwr ac nid yw'n trawsnewid Tesla yn gerbyd hunan-yrru. Mae'n arfer cyffredin i rybuddio gyrwyr i gadw eu dwylo ar y llyw.
Mae cyfres o rybuddion i gymryd y llyw yn cael eu sbarduno os na wnewch chi. Os caiff ei anwybyddu yn llawer hirach, mae'r automobile yn dechrau arafu cyn dod i stop. Trwy frecio, troi, neu ddadactifadu coesyn rheoli mordaith, gall gyrwyr bob amser ddiystyru swyddogaethau awtobeilot.
Golygfa Llygad Aderyn
Yn aml, gallai fod angen dimensiynau ychwanegol ar y lluniau y mae caledwedd Tesla yn eu dehongli. Mae nodwedd Bird's Eye View yn ei gwneud hi'n haws mesur pellteroedd pellach ac yn cynnig cynrychiolaeth fwy cywir o'r byd y tu allan.
Mae'n system fonitro weledol sy'n “rendr” delwedd olwg uchaf o gar i wneud parcio'n syml a llywio lleoedd bach yn haws. Heb orfod rhoi cyfiawnhad cloff am eich galluoedd parcio, gallwch nawr gymryd yr olwyn yn ddiogel.
Dyfodol Tesla
Os ydych chi'n chwilio am SUV canolig ei faint gydag ystod gref, mae'r 2022 Model Tesla Y. yn fan cychwyn gwych i EVs. Oherwydd uwchraddio meddalwedd rheolaidd, mae Model Y yn newid yn gyson, yn debyg iawn i lawer o gynhyrchion eraill Tesla.
Trwy wella diogelwch ac ymarferoldeb, mae'r uwchraddiadau hyn yn helpu'ch car i fod yn fwy defnyddiol. Ar gyfer pobl sydd angen teithio'n bell gyda theulu a bagiau amrywiol, mae'r corff llawn digon a mynediad i rwydwaith Supercharger Tesla yn ei wneud yn ddewis gwych.
Ers ei ddechrau, mae Tesla wedi elwa ar ddata o'i sylfaen cwsmeriaid presennol, ac mae ei waith ar gerbydau ymreolaethol yn rhan o'i uchelgais barhaus i osod AI wrth wraidd ei holl weithrediadau.
Bydd AI a data mawr yn parhau i fod yn Elon Musk a'i dîm yng nghynghreiriaid ffyddlon Tesla wrth iddynt symud i'w mentrau mwyaf newydd gan gynnwys eu dyheadau i drawsnewid y grid trydan gyda'u paneli pŵer solar cartref.
Casgliad
Mae Tesla, cwmni sy'n cael ei gydnabod fel un o arloeswyr mwyaf ymosodol y farchnad, bob amser wedi gwneud casglu a dadansoddi data yn arf mwyaf pwerus. Roeddent yn dilyn yr un rheolau o ran creu sglodion eu hunain.
Mae’r busnes wedi datblygu cerbydau ymreolaethol sydd â’r potensial i newid yn llwyr sut rydym yn gyrru ceir diolch i ddeallusrwydd artiffisial a dadansoddi data.
Gadewch i ni weld pa mor dda y mae'r platfform yn cynnal ei addewidion ac yn datblygu ei fusnes. Mae lle y bydd y cwmni'n mynd yn y farchnad ar gyfer cerbydau ymreolaethol yn y dyfodol i'w weld o hyd ar ôl harneisio'r technolegau hyn.
Gadael ymateb