Sie könnten annehmen, dass Tesla ein bekannter Name in der Automobilindustrie ist, wenn Sie an sie denken. Tesla, ein Pionier bei Elektroautos, ist ohne Zweifel. Sie sind jedoch ein Technologieunternehmen, das das Geheimnis ihres Erfolgs ist.
Eines der Dinge, die ihr Geschäft erfolgreich gemacht haben, ist die Verwendung von künstliche Intelligenz Technologien. Die vollständige Automatisierung der Fahrzeuge von Tesla ist eine der aktuellen Top-Prioritäten des Unternehmens, und um dieses Ziel zu erreichen, nutzt es KI und ihre vielen Komponenten.
Mit der Ankündigung seiner Ankunft Anfang 2021, Tesla sorgte auf dem Subkontinent für Aufsehen. Elon Musk ist fast bereit, Bangalore, Indien, als Produktionszentrum von Tesla India zu etablieren.
KI-Experten in Indien jubelten, als die Memes und Tweets darüber, wie die viel gepriesenen „selbstfahrenden Autos“ in Indien funktionieren werden, fortgesetzt wurden.
Eine ganze Welle künstlicher Intelligenz, die schließlich den Globus beherrschen wird, steht gerade erst am Anfang.
In diesem Beitrag wird ausführlich untersucht, wie Tesla KI in sein System integriert, einschließlich Einzelheiten und anderer Informationen.
Wie also lehrt KI autonomes Fahren in Autos?
Autonome Fahrzeuge kontinuierlich Daten ihrer Sensoren und Bildverarbeitungskameras analysieren, um selbstständig fahren zu können. Sie verwenden diese Daten dann, um zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist.
Sie setzen KI ein, um die nächsten Bewegungen von Fahrrädern, Fußgängern und Autos zu verstehen und vorherzusagen. Sie können diese Informationen nutzen, um ihre Aktionen schnell zu planen und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen zu treffen.
Soll das Auto auf seiner aktuellen Spur weiterfahren oder die Spur wechseln? Soll es dort weiterfahren oder das Auto vor ihnen überholen? Wann soll das Fahrzeug abbremsen oder beschleunigen?
Tesla muss die entsprechenden Daten sammeln, um die Algorithmen zu trainieren und seine KIs zu füttern, um Autos vollständig autonom zu machen. Eine bessere Leistung wird immer aus mehr Trainingsdaten resultieren, und Tesla glänzt in diesem Bereich.
Die Tatsache, dass Tesla alle seine Daten aus den Hunderttausenden von Tesla-Fahrzeugen, die jetzt auf der Straße sind, per Crowdsourcing bezieht, verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil. Sowohl interne als auch externe Sensoren verfolgen, wie sich Teslas unter verschiedenen Umständen verhalten.
Sie sammeln auch Informationen über das Fahrerverhalten, darunter wie sie auf bestimmte Umstände reagieren und wie oft sie das Lenkrad oder das Armaturenbrett berühren.
„Imitation Learning“ heißt Teslas Strategie. Millionen von echten Fahrern auf der ganzen Welt treffen Urteile, reagieren und bewegen sich, und ihre Algorithmen lernen aus diesen Aktionen. All diese Kilometer führen zu unglaublich hochentwickelten autonomen Fahrzeugen.
Ihr Tracking-System ist wirklich fortschrittlich. Zum Beispiel speichert Tesla einen Datenschnappschuss des Augenblicks, fügt ihn dem Datensatz hinzu und erstellt dann eine abstrakte Darstellung der Welt unter Verwendung farbcodierter Formen, die die neuronale Netzwerk daraus lernen kann. Dies passiert, wenn ein Tesla-Fahrzeug das Verhalten eines Autos oder Fahrrads falsch vorhersagt.
Andere Unternehmen, die autonome Fahrzeuge entwickeln, verlassen sich darauf synthetische Daten, was deutlich weniger effektiv ist als die realen Daten, die Tesla zum Trainieren seiner KIs verwendet (z. B. Fahrverhalten aus Videospielen wie Grand Theft Auto).
Wir werden nun Tesla-Komponenten untersuchen, die sich KI zunutze machen.
Tesla-Komponenten, die KI nutzen
Kamera & Sensoren
Die Verantwortlichkeiten, die Tesla erfüllen muss, sind ziemlich bekannt. All diese Vorgänge, von der Spurerkennung bis zur Fußgängerverfolgung, werden in Echtzeit ausgeführt. Tesla operierte aus diesem Grund mit Hilfe von 8 Kameras. Darüber hinaus stellt das Vorhandensein dieser vielen Kameras sicher, dass es keine Blindzone gibt und dass der gesamte Bereich um das Auto herum abgedeckt ist.
Es ist wahr, was Sie gerade gelesen haben! no LIDAR Kein System für High-Definition-Mapping. Tesla will nur Computer Vision verwenden, Maschinelles Lernenund Kamera-Video-Feeds, um das Autopilot-Modell zu erstellen. Convolutional Neural Networks (CNNs) werden dann verwendet, um das Rohvideo zu analysieren, um es zu verfolgen und zu verfolgen Objekte erkennen.
Tesla-Autopilot verfügt neben Kameras auch über Radar- und Ultraschallsensoren. Das Radar wird verwendet, um den Abstand zwischen Fahrzeugen und anderen Objekten zu erkennen und zu messen. Zur Optimierung der Fahrersicherheit arbeiten die Ultraschallsensoren auch nach Maßgabe der Annäherungsüberwachung an passiven Objekten.
Um die Umgebung des Autos zu verstehen und die Autopilot-Funktionen so reaktionsschnell wie möglich zu machen, sind neuronale Netze in die Tesla-Hardware integriert.
Tesla FSD-Chip -3
Für verbesserte Leistung und Sicherheit auf den Straßen enthalten Tesla-Systeme zwei KI-Prozessoren. Das Tesla-System ist bestrebt, fehlerfrei zu sein. Selbst wenn eine Einheit ausfällt, kann das Auto aufgrund der Notstrom- und Dateneingangsquellen immer noch unter Verwendung der zusätzlichen Einheiten funktionieren.
Tesla nutzt diese zusätzlichen Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die Autos gut gerüstet sind, um Kollisionen im Falle eines unvorhergesehenen Ausfalls zu vermeiden. Nur der menschliches Gehirn kann mehr Operationen pro Sekunde ausführen als der neue Tesla-Mikroprozessor (1 Billiarde Operationen pro Sekunde). Das ist etwa 21-mal potenter als die bisher verwendeten Tesla-Nvidia-Mikrochips.
TEsla ist zweifellos Marktführer für vollautonome Lokomotiven, aber noch weit davon entfernt, ein hochmodernes Autopilot-Auto zu produzieren.
In Zukunft wird ein Automobil mit den Qualitäten, die wir in diesem Essay skizziert haben, zweifellos alltäglich werden. Tesla hat seine eigenen hochmodernen KI-Prozessoren und eine neuronale Netzwerkarchitektur entwickelt.
Neuronales Netztraining
Das Modell muss auch nach den neuronalen Netzen trainiert werden wurde erstellt. Wir sind uns bewusst, dass Tesla eine breite Palette von Bibliotheken und Tools eingerichtet hat, um modernste Computer-Vision-Funktionen zu ermöglichen.
Pytorch, das von der KI-Forschungsabteilung von Facebook erstellt wurde, ist ein solches Framework (FAIR). PyTorch wird von der verwendet Tesla Tech-Stack um das Deep-Learning-Modell zu trainieren.
Es ist bemerkenswert, dass Tesla sich nicht auf Karten oder LIDAR verlässt, um vollständige Autonomie zu erreichen. Es werden ausschließlich Kameras und reines Computer-Vision verwendet, und alles geschieht in Echtzeit.
Tesla setzt Pytorch sowohl für das Training als auch für verschiedene Hilfsaktivitäten wie z automatisierten Workflow Planung, Kalibrierung von Modellschwellenwerten, gründliche Bewertung, passive Tests, Simulationstests usw.
Tesla verbringt ungefähr 70,000 GPU-Stunden damit, 48 Netzwerke zu trainieren, die 1,000 verschiedene Vorhersagen treffen. Dieses Training ist fortlaufend, nicht nur einmal. Wir sind uns bewusst, dass künstliche Intelligenz ein iterativer Prozess ist, der im Laufe der Zeit voranschreitet. Als Ergebnis bleiben alle 1000 separaten Vorhersagen genau und schwanken nie.
HydraNet
Rund 100 Jobs sind ständig in Bearbeitung, selbst wenn ein Auto nicht fährt und höchstwahrscheinlich an einer Kreuzung steht. Die Verwendung eines neuronalen Netzwerks für jede Aufgabe ist kostspielig und ineffektiv. Riesige Mengen an Informationen werden von der KI in Tesla-Fahrzeugen in Echtzeit verarbeitet.
Als zentrale Verarbeitungseinheit für den Computer-Vision-Workflow dient somit der Shared Backbone ResNet-50, der 1000 x 1000 Bilder auf einmal verarbeiten kann.
Nahe der Spitze des Netzwerks teilt sich das Design des neuronalen Netzwerks von HydraNet in mehrere Zweige (oder Köpfe). Indem jeder Mikrostapel von Trainingsdaten für die vielen Köpfe unterschiedlich gewichtet wird, werden diese Köpfe unabhängig voneinander unterrichtet und lernen unterschiedliche Dinge.
Natürlich gibt es mehrere Instanzen dieser HydraNets, die zusammenarbeiten, um die KI für die Fahrzeuge zu verarbeiten. Die Informationen jedes HydraNet werden verwendet, um wiederkehrende Probleme zu beheben.
Beispielsweise kann eine Aufgabe aktiv sein, um Stoppschilder zu handhaben, eine andere, um mit Fußgängern fertig zu werden, und noch eine andere, um Verkehrssignale zu untersuchen. Diese unterschiedlichen Aufgaben werden alle von einem gemeinsamen Backbone betrieben.
Gemäß der HydraNet-Architektur wird für jede dieser Aufgaben nur ein kleiner Bruchteil des enormen neuronalen Netzes benötigt.
Dies ist dem Transferlernen sehr ähnlich, bei dem verschiedene Blöcke für einen gemeinsamen Block für bestimmte verwandte Aufgaben trainiert werden. Das Rückgrat von HydraNets wird in einer Vielzahl von Dingen geschult, während die Köpfe in bestimmten Jobs unterrichtet werden.
Dies verringert die zum Trainieren des Modells erforderliche Zeit und beschleunigt die Inferenz.
Tesla Autopilot
Autos mit Autopilot-Fähigkeiten können autonom lenken, beschleunigen und auf einer Fahrspur anhalten. Es wird unter Verwendung von Deep-Neural-Network-Konzepten konstruiert. Es beobachtet die Umgebung des Autos mit Kameras, Ultraschallsensoren und Radar.
Die Fahrer werden von Sensoren und Kameras auf ihre Umgebung aufmerksam gemacht und diese Informationen werden in Millisekunden analysiert, um das Fahren sicherer und stressfreier zu machen.
Bei hellen, dunklen und verschiedenen Wetterbedingungen wird Radar verwendet, um den Raum um Autos herum zu beobachten und abzuschätzen. In jeder Situation bestimmen UV-Methoden die Nähe, und passives Video identifiziert Objekte in der Nähe und fördert sicheres Fahren.
Darüber hinaus soll der Autopilot den Fahrer unterstützen und verwandelt einen Tesla nicht in ein selbstfahrendes Fahrzeug. Es ist üblich, die Fahrer zu warnen, die Hände am Lenkrad zu lassen.
Wenn Sie dies nicht tun, wird eine Reihe von Warnungen ausgelöst, das Steuer zu übernehmen. Wenn es viel länger ignoriert wird, beginnt das Auto langsamer zu werden, bevor es zum Stillstand kommt. Durch Bremsen, Drehen oder Deaktivieren des Tempomathebels kann der Fahrer die Autopilotfunktionen jederzeit außer Kraft setzen.
Vogelperspektive
Die Bilder, die Tesla-Hardware oft interpretiert, könnten zusätzliche Dimensionen benötigen. Die Vogelperspektive erleichtert das Abschätzen größerer Entfernungen und bietet eine genauere Darstellung der Außenwelt.
Es handelt sich um ein visuelles Überwachungssystem, das ein Draufsichtbild eines Autos „rendert“, um das Einparken zu vereinfachen und das Navigieren auf kleinen Plätzen zu erleichtern. Ohne eine lahme Begründung für Ihre Parkfähigkeiten liefern zu müssen, können Sie jetzt sicher das Steuer übernehmen.
Zukunft von Tesla
Wenn Sie nach einem mittelgroßen SUV mit starker Reichweite suchen, ist der 2022 Tesla Model Y. ist ein fantastischer Ausgangspunkt für Elektrofahrzeuge. Aufgrund regelmäßiger Software-Upgrades verändert sich das Model Y ständig, ähnlich wie viele andere Produkte von Tesla.
Durch die Verbesserung der Sicherheit und Funktionalität tragen diese Upgrades dazu bei, dass Ihr Auto nützlicher wird. Für Menschen, die lange Strecken mit der Familie und diversem Gepäck zurücklegen müssen, machen der geräumige Körper und der Zugang zum Supercharger-Netzwerk von Tesla es zu einer wunderbaren Wahl.
Seit seiner Gründung hat Tesla von Daten seines aktuellen Kundenstamms profitiert, und seine Arbeit an autonomen Fahrzeugen ist Teil seines anhaltenden Bestrebens, KI in den Mittelpunkt all seiner Aktivitäten zu stellen.
KI und Big Data werden weiterhin Elon Musk und sein Team bei Teslas treuen Verbündeten sein, wenn sie in ihre neuesten Initiativen einsteigen, einschließlich ihrer Bestrebungen, das Stromnetz mit ihren heimischen Solarmodulen umzugestalten.
Zusammenfassung
Tesla, ein Unternehmen, das als einer der aggressivsten Innovatoren des Marktes gilt, hat das Sammeln und Analysieren von Daten schon immer zu seinem leistungsstärksten Werkzeug gemacht. Sie folgten den gleichen Regeln, wenn es darum ging, ihre eigenen Chips zu erstellen.
Das Unternehmen hat autonome Fahrzeuge entwickelt, die dank künstlicher Intelligenz und Datenanalyse das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir Autos fahren, komplett zu verändern.
Mal sehen, wie gut die Plattform ihre Versprechen hält und ihr Geschäft entwickelt. Wohin das Unternehmen in Zukunft auf dem Markt für autonome Fahrzeuge gehen wird, bleibt abzuwarten, nachdem es diese Technologien nutzbar gemacht hat.
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