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Die Welt, wie wir sie kennen, könnte sich durch künstliche Intelligenz (KI) verändern. Im Hinblick auf Verbesserungen bei halbautonomen Systemen nutzt Tesla diese stark.
Darüber hinaus behauptet Elon Musk, dass es schließlich auch in anderen Bereichen Anwendung finden wird. Für seine Full Self-Driving-Technologie und sein Autopilot-System
Tesla nutzt Computer Vision, Maschinelles Lernen, und künstliche Intelligenz (FSD).
In diesem Artikel werden wir diskutieren, was Tesla zu einem Technologieunternehmen macht und wie es KI, Computer Vision, Big Data und andere Technologien nutzt, um selbstfahrende Autos zu entwickeln. Lass uns anfangen.
Wir werden zunächst untersuchen, inwiefern Tesla ein Technologieunternehmen ist.
Warum gilt Tesla als Technologieunternehmen?
Tesla produziert eine beträchtliche Menge an Software. Teslas unverwechselbares Infotainmentsystem, Benutzerschnittstelle, und autonome Fahrfunktionen basieren alle auf Software.
Während andere Autohersteller erst jetzt anfangen, mit Over-the-Air-Upgrades zu experimentieren, macht Tesla das schon seit Jahren. Tesla-Mitarbeiter haben die Betriebssysteme für Tesla-Fahrzeuge entwickelt und verbessern sie kontinuierlich.
Tesla produziert auch eine Vielzahl anderer technologischer Produkte, darunter Sonnenkollektoren, Solardachziegel, verschiedene Arten von Batterien, Ladestationen, Computer und wichtige Computerkomponenten (für Tesla-Autos).
Obwohl sowohl Nokia als auch Blackberry über Software verfügten, hatte das iPhone eine ausgewogene Kombination aus beidem, weshalb es das Mobiltelefongeschäft eroberte und die Art und Weise veränderte, wie wir unsere Telefone derzeit nutzen.
Das tut Tesla für das Autogeschäft. Teslas sind Fahrzeuge, ja (und SUVs und bald Pick-ups, Sattelschlepper und ATVs). Aber diese Fahrzeuge enthalten Software für den täglichen Gebrauch, die von Tesla intern erstellt oder in das System von Tesla integriert wurde.
Während Sie geparkt sind, hat Tesla Unterhaltungsmöglichkeiten eingeführt, darunter TRAX, Caraoke und zahlreiche Spiele (und vielleicht eines Tages während der Fahrt). Das Sicherheitssystem Sentry Mode, das Hardware und Software von Tesla kombiniert, hat die Strafverfolgungsbehörden bei der Aufklärung von Verbrechen wie Vandalismus unterstützt. Ihr Smartphone dient als Schlüssel für Ihren Tesla.
Mit Ihrem Telefon können Sie Ihren Tesla anrufen, damit er zu Ihnen kommt. Darüber hinaus benachrichtigt das Auto Ihr Telefon, wenn es dank Teslas einzigartiger Sentry-Modus-Technologie ein wichtiges Ereignis gibt.
Da Tesla die gesammelten Daten über die tatsächlichen Fahrgewohnheiten von Tesla-Fahrern verwenden wird (Datenerfassung ist ein Schlüsselelement der Technologie, insbesondere wenn sie direkt und nicht durch Marktforschungsumfragen erfolgt), wird Teslas Versicherung auch eine Erweiterung sein der Tech-Seite.
Welche Technologie verwendet Tesla für den Autopiloten?
Sie schaffen und nutzen Autonomie im großen Stil in Maschinen wie Robotern und Autos. Sie behaupten, dass dies die einzige Methode ist, die eine umfassende Antwort vollständig liefern kann autonomes Fahren und darüber hinaus ist eine, die sich auf modernste KI für Planung und Vision stützt, ergänzt durch effektive Hardware für Inferenz.
Tesla FSD-Chip
Tesla-Systeme sind mit zwei KI-Prozessoren für verbesserte Leistung und Verkehrssicherheit ausgestattet. Das Tesla-System zielt auf einen fehlerfreien Betrieb ab. Aufgrund der Notstrom- und Dateneingangsquellen kann das Auto weiterfahren, selbst wenn eine Einheit ausfällt.
Tesla trifft diese zusätzlichen Vorkehrungen, um sicherzustellen, dass die Fahrzeuge gut vorbereitet sind, um Unfälle im Falle eines unerwarteten Ausfalls zu vermeiden.
Das einzige Gerät, das mehr Operationen pro Sekunde ausführen kann als der neue Tesla-Mikroprozessor, ist das menschliche Gehirn (1 Billiarde Operationen pro Sekunde). Das ist rund 21-mal leistungsstärker als die bisher verwendeten Tesla-Nvidia-Mikrochips.
Bauen Sie KI-Inferenzprozessoren, um ihre Full Self-Driving-Software mit Strom zu versorgen, und berücksichtigen Sie dabei jede kleine architektonische und mikroarchitektonische Verbesserung, während Sie gleichzeitig die Siliziumleistung pro Watt maximieren.
Obwohl Tesla zweifellos den Markt für vollständig autonome Lokomotiven anführt, ist es noch weit davon entfernt, ein hochmodernes Autopilot-Fahrzeug zu entwickeln.
Tesla Dojo-Chip
Tesla stellte den Tesla D1 vor, einen neuen Prozessor mit 362 TFLOPs Leistung in BF16/CFP8, der speziell dafür entwickelt wurde künstliche Intelligenz. Dies wurde kürzlich in einem Interview bekannt gegeben Tesla-KI Tagespräsentation.
Ein riesiger Chip entsteht durch die Verbindung eines Netzwerks von Funktionseinheiten, das als Netzwerk von Funktionseinheiten bezeichnet wird und dem der Tesla D1 insgesamt 354 Trainingsknoten hinzufügt. Jede Funktionseinheit verfügt über eine Quad-Core-64-Bit-ISA-CPU mit einem maßgeschneiderten, spezialisierten Design für Link-Traversal, Broadcasts und Transpositionen. Die superskalare Implementierung wird von dieser CPU verwendet (4-breite Skalar- und 2-breite Vektorpipelines).
Dieses neue Tesla-Silizium ist kleiner als die GA100-GPU im NVIDIA A100-Beschleuniger, die 826 mm im Quadrat groß ist. Es wird in einem 7-nm-Prozess hergestellt, verfügt über insgesamt 50,000 Millionen Transistoren und nimmt eine Fläche von 645 mm im Quadrat ein.
Tesla behauptet, dass sein Dojo-Chip Computer-Vision-Daten viermal schneller verarbeiten wird als aktuelle Systeme, wodurch das Unternehmen sein selbstfahrendes System vollständig automatisieren kann.
Die beiden herausforderndsten technologischen Errungenschaften, nämlich die Kachel-zu-Kachel-Verbindung und die Software, wurden von Tesla jedoch noch nicht vollbracht.
Die erstklassigen Netzwerk-Switches können nicht mit der externen Bandbreite irgendeiner Kachel konkurrieren. Um dies zu erreichen, hat Tesla einzigartige Verbindungen geschaffen.
Dojo-System
Erstellen Sie das Dojo-System von den High-Level-Software-APIs zur Steuerung bis zu den Silizium-Firmware-Schnittstellen. Nutzen Sie modernste Hochleistungsbereitstellungs- und Kühltechnologien, um schwierige Situationen zu lösen, und erstellen Sie skalierbare Regelkreise und Überwachungssoftware.
Nutzen Sie das gesamte Fachwissen ihrer mechanischen, thermischen und elektrischen Engineering-Teams, um die nächste Generation von maschinellem Lernen für den Einsatz in Tesla-Rechenzentren zu entwickeln. Die einzige Einschränkung ist Ihre Vorstellungskraft.
Arbeiten Sie mit jeder Komponente von System-Design. Entwickeln Sie eine öffentlich zugängliche API, die Dojo für jeden zugänglich macht, und arbeiten Sie mit Tesla Fleet Learning zusammen, um Trainingsworkloads unter Verwendung ihrer enormen Datensätze bereitzustellen.
Autonomiealgorithmen
Erstellen Sie ein High-Fidelity-Weltmodell und zeichnen Sie die Flugbahn in diesem Raum auf, um die Schlüsselalgorithmen zu entwickeln, die das Auto steuern.
Indem Daten von den Sensoren des Autos über Ort und Zeit hinweg aggregiert werden, kann ein Algorithmus präzise und umfassende Ground-Truth-Daten liefern, die zum Trainieren verwendet werden können Neuronale Netze diese Darstellungen vorwegzunehmen.
Sie konstruieren ein starkes Planungs- und Entscheidungsfindungssystem unter Verwendung modernster Methoden, die in herausfordernden Szenarien der realen Welt mit Unsicherheit funktionieren können.
Vorteilhaft ist die Analyse der Algorithmen auf Ebene der gesamten Tesla-Flotte.
Neuronale Netze
Tiefe neuronale Netze können mithilfe modernster Forschung auf Themen trainiert werden, die von der Wahrnehmung bis zur Kontrolle reichen. Um semantische Segmentierung, Objektidentifikation und monokulare Tiefenschätzung zu erreichen, untersuchen ihre Netzwerke pro Kamera Rohbilder.
Ihre Vogelperspektiven-Netzwerke verwenden Aufnahmen von allen Kameras, um die Top-Down-Perspektive des Straßenlayouts, der statischen Infrastruktur und der 3D-Objekte zu generieren.
Ihre Netzwerke werden ständig mit Daten aus ihrer Flotte von rund 1 Million Autos gespeist, die die komplexesten und unterschiedlichsten Umstände der Welt umfassen.
Die 48 Netzwerke, aus denen das gesamte Konstrukt der neuronalen Autopilot-Netzwerke besteht, benötigen 70,000 GPU-Stunden zum Trainieren. In jedem Zeitschritt produzieren sie gemeinsam 1,000 verschiedene Tensoren (Vorhersagen).
Bewertung der Infrastruktur
Sie haben auch eine Infrastruktur sowie Open- und Closed-Loop-Hardware-in-the-Loop-Bewertungstools in großem Umfang geschaffen, um die Innovationsgeschwindigkeit zu beschleunigen, Leistungsverbesserungen zu überwachen und Rückschritte zu stoppen.
Sie nutzen die anonymisierten charakteristischen Clips ihrer Flotte und binden sie in viele Testszenarien ein. Schreiben Sie Code, der ihre tatsächliche Umgebung simuliert und unglaublich lebensechte Grafiken und andere Sensordaten generiert, die ihr Autopilot-Programm für automatisierte Tests oder Live-Debugging verwenden kann.
Wie nutzt Tesla Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Big Data
Big Data wird nicht nur von Tesla verwendet, um Probleme zu lösen; Es wird auch verwendet, um die Zufriedenheit der Verbraucher zu steigern. Sie erwerben Informationen aus den Online-Communities ihrer Kunden und nutzen diese, um ihre nachfolgende Fertigung zu verbessern. Diese Art der Kundeninteraktion ist in der Geschäftswelt unbekannt.
Big Data unterstützt Teslas Bemühungen, Kosten zu sparen, neue Märkte zu erschließen, Verbraucher zufrieden zu stellen, neue Produkte zu entwickeln und seine Fahrzeuge zu verbessern.
Aus den Informationen werden extrem datendichte Karten erstellt, die von der Lage von Gefahren, die Autofahrer zum Handeln zwingen, bis zum durchschnittlichen Anstieg der Verkehrsgeschwindigkeit auf einem bestimmten Straßenabschnitt alles zeigen.
Edge-Computing bestimmt, welche Maßnahmen jedes einzelne Auto jetzt ergreifen muss, während maschinelles Lernen in der Cloud das Training der gesamten Flotte übernimmt.
Darüber hinaus gibt es eine dritte Ebene der Entscheidungsfindung, bei der sich Autos mit benachbarten Tesla-Fahrzeugen verbinden können, um Netzwerke aufzubauen und Wissen über das Gebiet auszutauschen.
Diese Netzwerke werden wahrscheinlich auch mit Fahrzeugen anderer Hersteller sowie mit anderen Systemen wie Verkehrskameras, bodengestützten Sensoren oder Telefonen in einer Welt der nahen Zukunft kommunizieren, in der autonome Autos an der Tagesordnung sind.
Künstliche Intelligenz
Um selbstständig fahren zu können, werten autonome Autos kontinuierlich Daten ihrer Sensoren und Bildverarbeitungskameras aus. Auf der Grundlage dieser Informationen treffen sie dann Entscheidungen.
Sie nutzen KI, um die Bewegungen von Fahrrädern, Fußgängern und Autos zu verstehen und zu antizipieren. Sie können mit diesem Wissen in Sekundenbruchteilen Urteile fällen und ihre Aktivitäten schnell planen.
Soll das Auto in der Spur bleiben, in der es sich gerade befindet, oder soll es wechseln? Soll er so weiterfahren oder den Vordermann überholen? Wann soll das Auto abbremsen oder beschleunigen?
Um Autos vollständig autonom zu machen, muss Tesla die notwendigen Daten sammeln, um die Algorithmen zu trainieren und seine KIs zu füttern. Mehr Trainingsdaten führen immer zu einer besseren Leistung, und Tesla zeichnet sich in dieser Hinsicht aus.
Tesla hat einen Wettbewerbsvorteil, da es alle seine Daten von Hunderttausenden von Tesla-Fahrzeugen sammelt, die jetzt auf der Straße sind. Interne und externe Sensoren überwachen, wie Teslas unter verschiedenen Bedingungen funktionieren.
Außerdem beobachten sie, wie sich Fahrer verhalten, einschließlich ihrer Reaktionen auf verschiedene Situationen und wie oft sie das Lenkrad oder das Armaturenbrett berühren. Sie haben ein sehr ausgeklügeltes Tracking-System.
Tesla erfasst beispielsweise einen Augenblick, fügt ihn der Datensammlung hinzu und erzeugt dann mit farbigen Formen ein abstraktes Bild der Umgebung, aus dem das neuronale Netz lernen kann.
Dies tritt auf, wenn ein Tesla-Fahrzeug eine ungenaue Annahme darüber macht, wie sich ein Auto oder Fahrrad verhalten würde.
Maschinelles lernen
Durch die Verwendung von internen und externen Sensoren, die sogar Informationen über die Position der Hand eines Fahrers auf den Bedienelementen und darüber, wie sie weiter bedient werden, erfassen können, sammelt das maschinelle Lernen von Tesla erfolgreich einige seiner Schlüsseldaten aus allen seinen Fahrzeugen sowie deren Fahrer.
Die Informationen werden auch verwendet, um sehr datendichte Karten zu erstellen, die alles vom durchschnittlichen Anstieg der Verkehrsgeschwindigkeit im Verlauf einer bestimmten Straßenlänge bis hin zu Gefahren darstellen und sogar den Fahrer zum Handeln auffordern.
Während ein Teil der Edge-Computing für jedes einzelne Auto bestimmt, welche Maßnahmen das Auto jetzt ergreifen muss, ist Teslas Cloud-basiertes maschinelles Lernen für das Training der gesamten Flotte zuständig.
Um einige der lokalen Einblicke und Informationen auszutauschen, können sich Autos mit bestimmten anderen Tesla-Fahrzeugen in der Nähe vernetzen.
Zusammenfassung
Tesla war schon immer ein Unternehmen, das Datenerfassung und -analyse produziert, die das leistungsstärkste Werkzeug für alles ist, was es tut. Sie machten keine Ausnahmen beim Entwerfen ihrer CPUs.
Die Entwicklung von autonome Fahrzeuge und die Analyse statistischer Daten durch den Konzern haben es möglich gemacht, unser Fahrverhalten dank künstlicher Intelligenz, Datenanalyse, Big Data, maschinellem Lernen, Computer Vision, neuronalen Netzen, FSD-Chip und vielen anderen Algorithmen komplett zu verändern.
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