Θα μπορούσατε να υποθέσετε ότι η Tesla είναι ένα πολύ γνωστό όνομα στην αυτοκινητοβιομηχανία όταν τους σκέφτεστε. Η Tesla, πρωτοπόρος στα ηλεκτρικά αυτοκίνητα, είναι χωρίς αμφιβολία. Ωστόσο, είναι μια τεχνολογική φίρμα, που είναι το μυστικό της επιτυχίας τους.
Ένα από τα πράγματα που έχουν κάνει την επιχείρησή τους επιτυχημένη είναι η χρήση του τεχνητή νοημοσύνη τεχνολογίες. Η πλήρης αυτοματοποίηση των οχημάτων της Tesla είναι μία από τις τρέχουσες κορυφαίες προτεραιότητες της εταιρείας και για να επιτευχθεί αυτός ο στόχος, χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη και τα πολλά στοιχεία της.
Ανακοινώνοντας την άφιξή του στις αρχές του 2021, Τέσλα δημιούργησε σάλο στην υποήπειρο. Ο Έλον Μασκ είναι σχεδόν έτοιμος να καθιερώσει την Μπανγκαλόρ της Ινδίας ως τον κόμβο παραγωγής της Tesla Ινδίας.
Οι ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης στην Ινδία επευφημούσαν καθώς συνεχίζονταν τα μιμίδια και τα tweets σχετικά με το πώς θα λειτουργούν τα πολύκροτα «Αυτοκίνητα Αυτοκίνητα» στην Ινδία.
Ένα ολόκληρο κύμα τεχνητής νοημοσύνης που θα κυβερνήσει τελικά τον κόσμο μόλις ξεκινά.
Αυτή η ανάρτηση θα εξετάσει σε βάθος πώς η Tesla ενσωματώνει την τεχνητή νοημοσύνη στο σύστημά της, συμπεριλαμβανομένων συγκεκριμένων και άλλων πληροφοριών.
Λοιπόν, πώς το AI διδάσκει την αυτόνομη οδήγηση σε αυτοκίνητα;
Αυτόνομα οχήματα αναλύουν συνεχώς δεδομένα από τους αισθητήρες τους και τις κάμερες μηχανικής όρασης για να μπορούν να οδηγούν ανεξάρτητα. Στη συνέχεια, χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να αποφασίσουν τι θα κάνουν στη συνέχεια.
Χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να κατανοήσουν και να προβλέψουν τις επόμενες κινήσεις των ποδηλάτων, των πεζών και των αυτοκινήτων. Μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να σχεδιάσουν γρήγορα τις ενέργειές τους και να λάβουν αποφάσεις σε κλάσματα δευτερολέπτου.
Πρέπει το αυτοκίνητο να συνεχίσει στην τρέχουσα λωρίδα του ή πρέπει να αλλάξει λωρίδα; Πρέπει να συνεχίσει εκεί που είναι ή να περάσει το αυτοκίνητο από μπροστά τους; Πότε πρέπει το όχημα να επιβραδύνει ή να επιταχύνει;
Η Tesla πρέπει να συγκεντρώσει τα κατάλληλα δεδομένα για να εκπαιδεύσει τους αλγόριθμους και να τροφοδοτήσει τα AI της προκειμένου να κάνει τα αυτοκίνητα εντελώς αυτόνομα. Καλύτερη απόδοση θα προκύπτει πάντα από περισσότερα δεδομένα προπόνησης και η Tesla λάμπει σε αυτόν τον τομέα.
Το γεγονός ότι η Tesla συγκεντρώνει όλα τα δεδομένα της από τα εκατοντάδες χιλιάδες οχήματα της Tesla που κυκλοφορούν τώρα, τους δίνει ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Τόσο οι εσωτερικοί όσο και οι εξωτερικοί αισθητήρες παρακολουθούν πώς συμπεριφέρεται ο Teslas σε διάφορες περιστάσεις.
Συγκεντρώνουν επίσης πληροφορίες για τη συμπεριφορά του οδηγού, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου με τον οποίο ανταποκρίνονται σε ορισμένες περιστάσεις και πόσο συχνά αγγίζουν το τιμόνι ή το ταμπλό.
«Μάθηση μίμησης» είναι το όνομα της στρατηγικής της Tesla. Εκατομμύρια πραγματικοί οδηγοί σε όλο τον κόσμο κάνουν κρίσεις, ανταποκρίνονται και κινούνται και οι αλγόριθμοί τους μαθαίνουν από αυτές τις ενέργειες. Όλα αυτά τα χιλιόμετρα οδηγούν σε απίστευτα εξελιγμένα αυτόνομα οχήματα.
Το σύστημα παρακολούθησης τους είναι πραγματικά προηγμένο. Για παράδειγμα, η Tesla αποθηκεύει ένα στιγμιότυπο δεδομένων της στιγμής, το προσθέτει στο σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια αναδημιουργεί μια αφηρημένη αναπαράσταση του κόσμου χρησιμοποιώντας χρωματικά κωδικοποιημένα σχήματα που νευρικό σύστημα μπορεί να μάθει από. Αυτό συμβαίνει όταν ένα όχημα Tesla προβλέπει λανθασμένα τη συμπεριφορά ενός αυτοκινήτου ή ενός ποδηλάτου.
Άλλες επιχειρήσεις που αναπτύσσουν αυτόνομα οχήματα βασίζονται σε συνθετικά δεδομένα, το οποίο είναι σημαντικά λιγότερο αποτελεσματικό από τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου που χρησιμοποιεί η Tesla για την εκπαίδευση των AI της (για παράδειγμα, συμπεριφορά οδήγησης από βιντεοπαιχνίδια όπως το Grand Theft Auto).
Τώρα θα εξετάσουμε τα στοιχεία της Tesla που εκμεταλλεύονται την τεχνητή νοημοσύνη.
Στοιχεία Tesla που εκμεταλλεύονται την τεχνητή νοημοσύνη
Κάμερα & Αισθητήρες
Οι ευθύνες που πρέπει να αναλάβει η Tesla είναι αρκετά γνωστές. Όλες αυτές οι λειτουργίες, από την αναγνώριση λωρίδας έως τον εντοπισμό πεζών, πραγματοποιούνται σε πραγματικό χρόνο. Η Tesla λειτούργησε με τη βοήθεια 8 καμερών για αυτό το λόγο. Επιπλέον, η παρουσία τόσο πολλών καμερών διασφαλίζει ότι δεν υπάρχει τυφλή ζώνη και ότι καλύπτεται όλη η περιοχή γύρω από το αυτοκίνητο.
Είναι αλήθεια αυτό που μόλις διαβάσατε! όχι LIDAR Δεν υπάρχει σύστημα για χαρτογράφηση υψηλής ευκρίνειας. Η Tesla θέλει να χρησιμοποιήσει μόνο την όραση υπολογιστή, μάθηση μηχανής, και τροφοδοσίες βίντεο κάμερας για τη δημιουργία του μοντέλου αυτόματου πιλότου. Στη συνέχεια χρησιμοποιούνται συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) για την ανάλυση του πρωτογενούς βίντεο με σκοπό την παρακολούθηση και εντοπισμός αντικειμένων.
Αυτόματο πιλότο Tesla έχει επίσης ραντάρ και αισθητήρες υπερήχων εκτός από κάμερες. Το ραντάρ χρησιμοποιείται για την ανίχνευση και τη μέτρηση του διαχωρισμού μεταξύ οχημάτων και άλλων αντικειμένων. Προκειμένου να βελτιστοποιηθεί η ασφάλεια του οδηγού, οι αισθητήρες υπερήχων λειτουργούν επίσης σύμφωνα με την παρακολούθηση της εγγύτητας με παθητικά αντικείμενα.
Προκειμένου να κατανοήσουμε το περιβάλλον του αυτοκινήτου και να κάνουμε τις δυνατότητες του αυτόματου πιλότου όσο το δυνατόν πιο ανταποκρινόμενες, τα νευρωνικά δίκτυα ενσωματώνονται με το υλικό Tesla.
Τσιπ FSD Tesla -3
Για βελτιωμένη απόδοση και ασφάλεια στους δρόμους, τα συστήματα Tesla περιλαμβάνουν δύο επεξεργαστές AI. Το σύστημα Tesla προσπαθεί να είναι χωρίς σφάλματα. Ακόμα κι αν μια μονάδα αποτύχει, το αυτοκίνητο μπορεί να λειτουργήσει χρησιμοποιώντας τις επιπλέον μονάδες λόγω της εφεδρικής τροφοδοσίας και των πηγών εισαγωγής δεδομένων.
Η Tesla χρησιμοποιεί αυτά τα πρόσθετα μέτρα για να βεβαιωθεί ότι τα αυτοκίνητα είναι καλά εξοπλισμένα για την αποφυγή συγκρούσεων σε περίπτωση απρόβλεπτης βλάβης. Μόνο το ανθρώπινος εγκέφαλος μπορεί να εκτελέσει περισσότερες λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο από ό,τι ο νέος μικροεπεξεργαστής Tesla (1 τετρασεκατομμύριο λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο). Αυτό είναι περίπου 21 φορές πιο ισχυρό από τα μικροτσίπ Tesla Nvidia που χρησιμοποιούνταν προηγουμένως.
TΗ esla είναι αναμφίβολα ηγέτης στην αγορά για πλήρως αυτόνομες ατμομηχανές, αλλά απέχει ακόμη πολύ από την παραγωγή ενός αυτοκινήτου αυτόματου πιλότου αιχμής.
Στο μέλλον, ένα αυτοκίνητο με τις ιδιότητες που περιγράψαμε σε αυτό το δοκίμιο θα γίνει αναμφίβολα κοινός τόπος. Η Tesla έχει δημιουργήσει τους δικούς της επεξεργαστές τεχνητής νοημοσύνης αιχμής και αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων.
Εκπαίδευση Νευρωνικών Δικτύων
Το μοντέλο πρέπει επίσης να εκπαιδευτεί μετά τα νευρωνικά δίκτυα έχουν δημιουργηθεί. Γνωρίζουμε ότι η Tesla έχει δημιουργήσει ένα ευρύ φάσμα βιβλιοθηκών και εργαλείων για να επιτρέψει τις αιχμής δυνατότητες όρασης υπολογιστή.
pytorch, το οποίο δημιουργήθηκε από το τμήμα Έρευνας AI του Facebook, είναι ένα τέτοιο πλαίσιο (FAIR). Το PyTorch χρησιμοποιείται από το Στοίβα τεχνολογίας Tesla για την εκπαίδευση του μοντέλου βαθιάς μάθησης.
Είναι αξιοσημείωτο ότι η Tesla δεν βασίζεται σε χάρτες ή στο LIDAR για να επιτύχει πλήρη αυτονομία. Οι κάμερες και η καθαρή όραση υπολογιστή χρησιμοποιούνται αποκλειστικά και όλα γίνονται σε πραγματικό χρόνο.
Η Tesla χρησιμοποιεί το Pytorch για εκπαίδευση καθώς και διάφορες βοηθητικές δραστηριότητες όπως αυτοματοποιημένη ροή εργασίας προγραμματισμός, βαθμονόμηση ορίων μοντέλων, ενδελεχής αξιολόγηση, παθητικός έλεγχος, δοκιμές προσομοίωσης κ.λπ.
Η Tesla ξοδεύει περίπου 70,000 ώρες GPU εκπαιδεύοντας 48 δίκτυα που κάνουν 1,000 ξεχωριστές προβλέψεις. Αυτή η εκπαίδευση είναι συνεχής, όχι μόνο μία φορά. Γνωρίζουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια επαναληπτική διαδικασία που εξελίσσεται με την πάροδο του χρόνου. Ως αποτέλεσμα, και οι 1000 ξεχωριστές προβλέψεις παραμένουν ακριβείς και δεν παραπαίουν ποτέ.
HydraNet
Υπάρχουν περίπου 100 θέσεις εργασίας σε εξέλιξη ανά πάσα στιγμή, ακόμη και όταν ένα αυτοκίνητο δεν κινείται και είναι πιθανότατα σε διασταύρωση. Η χρήση ενός νευρωνικού δικτύου για κάθε εργασία είναι δαπανηρή και αναποτελεσματική. Τεράστιες ποσότητες πληροφοριών επεξεργάζονται σε πραγματικό χρόνο από την τεχνητή νοημοσύνη στα οχήματα της Tesla.
Ως αποτέλεσμα, ο κοινόχρηστος κορμός ResNet-50, ο οποίος μπορεί να επεξεργαστεί 1000 x 1000 εικόνες ταυτόχρονα, χρησιμεύει ως κεντρική μονάδα επεξεργασίας για τη ροή εργασιών Computer Vision.
Κοντά στην κορυφή του δικτύου, ο σχεδιασμός του νευρωνικού δικτύου HydraNet χωρίζεται σε διάφορους κλάδους (ή κεφαλές). Έχοντας κάθε μικρο-παρτίδα δεδομένων προπόνησης να σταθμίζεται διαφορετικά για τα πολλά κεφάλια, αυτά τα κεφάλια διδάσκονται ανεξάρτητα και μαθαίνουν διαφορετικά πράγματα.
Φυσικά, υπάρχουν αρκετές περιπτώσεις αυτών των HydraNets που συνεργάζονται για την επεξεργασία της τεχνητής νοημοσύνης για τα οχήματα. Οι πληροφορίες κάθε HydraNet χρησιμοποιούνται για την επίλυση επαναλαμβανόμενων προβλημάτων.
Για παράδειγμα, μια εργασία μπορεί να είναι ενεργή για το χειρισμό πινακίδων στάσης, μια άλλη για την αντιμετώπιση των πεζών και μια άλλη για την εξέταση των σημάτων κυκλοφορίας. Αυτά τα διακριτά καθήκοντα λειτουργούν όλα από μια κοινή ραχοκοκαλιά.
Σύμφωνα με την αρχιτεκτονική HydraNet, μόνο ένα μικρό κλάσμα του τεράστιου νευρωνικού δικτύου χρειάζεται για καθεμία από αυτές τις εργασίες.
Αυτό είναι αρκετά παρόμοιο με τη μάθηση μεταφοράς, όπου διαφορετικά μπλοκ εκπαιδεύονται για ένα κοινό μπλοκ για ορισμένες σχετικές εργασίες. Οι κορμοί των HydraNets εκπαιδεύονται σε διάφορα πράγματα, ενώ οι επικεφαλής διδάσκονται σε συγκεκριμένες εργασίες.
Αυτό μειώνει τον χρόνο που απαιτείται για την εκπαίδευση του μοντέλου και επιταχύνει την εξαγωγή συμπερασμάτων.
Tesla Autopilot
Τα αυτοκίνητα με δυνατότητες αυτόματου πιλότου μπορούν αυτόνομα να κατευθύνουν, να επιταχύνουν και να σταματήσουν σε μια λωρίδα. Κατασκευάζεται χρησιμοποιώντας έννοιες βαθιάς νευρωνικών δικτύων. Παρατηρεί την περιοχή γύρω από το αυτοκίνητο χρησιμοποιώντας κάμερες, αισθητήρες υπερήχων και ραντάρ.
Οι οδηγοί ενημερώνονται για το περιβάλλον τους από τους αισθητήρες και τις κάμερες και αυτές οι πληροφορίες αναλύονται σε λίγα χιλιοστά του δευτερολέπτου για να κάνουν την οδήγηση ασφαλέστερη και λιγότερο αγχωτική.
Σε φωτεινές, σκοτεινές και διάφορες καιρικές συνθήκες, το ραντάρ χρησιμοποιείται για την παρατήρηση και εκτίμηση του χώρου γύρω από τα αυτοκίνητα. Σε κάθε περίπτωση, οι μέθοδοι υπεριώδους ακτινοβολίας καθορίζουν την εγγύτητα και το παθητικό βίντεο αναγνωρίζει αντικείμενα κοντά και προωθεί την ασφαλή οδήγηση.
Επιπλέον, ο αυτόματος πιλότος έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τον οδηγό και δεν μετατρέπει ένα Tesla σε αυτοοδηγούμενο όχημα. Είναι κοινή πρακτική να προειδοποιούνται οι οδηγοί να κρατούν τα χέρια τους στο τιμόνι.
Εάν δεν το κάνετε, ενεργοποιείται μια σειρά ειδοποιήσεων για να πάρετε το τιμόνι. Εάν αγνοηθεί πολύ περισσότερο, το αυτοκίνητο αρχίζει να επιβραδύνει πριν σταματήσει. Φρενάροντας, στρίβοντας ή απενεργοποιώντας το μοχλό του cruise control, οι οδηγοί μπορούν πάντα να παρακάμπτουν τις λειτουργίες αυτόματου πιλότου.
Θέα από ψηλά
Οι εικόνες που ερμηνεύει συχνά το υλικό της Tesla θα μπορούσαν να χρειαστούν επιπλέον διαστάσεις. Η λειτουργία Bird's Eye View διευκολύνει τη μέτρηση μακρύτερων αποστάσεων και προσφέρει πιο ακριβή αναπαράσταση του έξω κόσμου.
Πρόκειται για ένα οπτικό σύστημα παρακολούθησης που «αποδίδει» μια εικόνα από κάτοψη ενός αυτοκινήτου για να διευκολύνει το παρκάρισμα και την πλοήγηση σε μικρά μέρη. Χωρίς να χρειάζεται να παρέχετε μια κουτή αιτιολόγηση σχετικά με τις ικανότητές σας στο παρκάρισμα, μπορείτε τώρα να πάρετε το τιμόνι με ασφάλεια.
Το μέλλον της Tesla
Αν ψάχνετε για ένα μεσαίου μεγέθους SUV με ισχυρή γκάμα, το 2022 Tesla Μοντέλο Υ είναι ένα φανταστικό σημείο εκκίνησης για τα EV. Λόγω των τακτικών αναβαθμίσεων λογισμικού, το Model Y αλλάζει συνεχώς, όπως και πολλά άλλα προϊόντα της Tesla.
Ενισχύοντας την ασφάλεια και τη λειτουργικότητα, αυτές οι αναβαθμίσεις βοηθούν το αυτοκίνητό σας να είναι πιο χρήσιμο. Για άτομα που πρέπει να ταξιδέψουν μεγάλες αποστάσεις με την οικογένεια και διάφορες αποσκευές, το ευρύχωρο σώμα και η πρόσβαση στο δίκτυο Supercharger της Tesla το καθιστούν μια υπέροχη επιλογή.
Από την έναρξή της, η Tesla έχει επωφεληθεί από δεδομένα από την τρέχουσα πελατειακή της βάση και το έργο της στα αυτόνομα οχήματα αποτελεί μέρος της συνεχιζόμενης φιλοδοξίας της να τοποθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη στον πυρήνα όλων των λειτουργιών της.
Η τεχνητή νοημοσύνη και τα μεγάλα δεδομένα θα συνεχίσουν να είναι ο Έλον Μασκ και η ομάδα του στους πιστούς συμμάχους της Tesla καθώς προχωρούν στις νεότερες πρωτοβουλίες τους, συμπεριλαμβανομένων των φιλοδοξιών τους να μεταμορφώσουν το ηλεκτρικό δίκτυο με τα οικιακά τους ηλιακά πάνελ.
Συμπέρασμα
Η Tesla, μια εταιρεία που αναγνωρίζεται ως ένας από τους πιο επιθετικούς καινοτόμους της αγοράς, ανέκαθεν έκανε τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων το πιο ισχυρό εργαλείο της. Ακολούθησαν τους ίδιους κανόνες όταν επρόκειτο να δημιουργήσουν τις δικές τους μάρκες.
Η επιχείρηση έχει αναπτύξει αυτόνομα οχήματα που έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν εντελώς τον τρόπο που οδηγούμε αυτοκίνητα χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων.
Ας δούμε πόσο καλά η πλατφόρμα τηρεί τις υποσχέσεις της και αναπτύσσει τις δραστηριότητές της. Το πού θα πάει η εταιρεία στην αγορά αυτόνομων οχημάτων στο μέλλον μένει να φανεί μετά την αξιοποίηση αυτών των τεχνολογιών.
Αφήστε μια απάντηση