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El mundo tal como lo conocemos podría alterarse como resultado de la inteligencia artificial (IA). Con respecto a las mejoras en los sistemas semiautónomos, Tesla los está utilizando mucho.
Además, Elon Musk asegura que eventualmente se aplicará en otros campos. Por su tecnología Full Self-Driving y sistema Autopilot,
Tesla utiliza la visión artificial, máquina de aprendizajee inteligencia artificial (FSD).
En este artículo, analizaremos qué hace de Tesla una empresa tecnológica y cómo utiliza la IA, la visión por computadora, los macrodatos y otras tecnologías para desarrollar autos autónomos. Vamos a empezar.
Primero examinaremos cómo Tesla es una empresa de tecnología.
¿Por qué se ha considerado a Tesla una empresa tecnológica?
Tesla está produciendo una cantidad significativa de software. El distintivo sistema de infoentretenimiento de Tesla, interfaz de usuarioy las funciones de conducción autónoma están todas basadas en software.
Mientras que otros fabricantes de automóviles recién ahora están comenzando a experimentar con actualizaciones inalámbricas, Tesla lo ha estado haciendo durante años. Los empleados de Tesla crearon y mejoran continuamente los sistemas operativos de los automóviles Tesla.
Tesla también produce una variedad de otros productos tecnológicos, incluidos paneles solares, tejas solares para techos, varios tipos de baterías, estaciones de carga, computadoras y componentes informáticos clave (para automóviles Tesla).
Aunque tanto Nokia como Blackberry tenían software, el iPhone tenía una combinación equilibrada de ambos, por lo que conquistó el negocio de los teléfonos móviles y modificó la forma en que usamos nuestros teléfonos actualmente.
Esto es lo que Tesla está haciendo por el negocio del automóvil. Los Tesla son vehículos, sí (y SUV y pronto camionetas, semirremolques y vehículos todo terreno). Pero estos vehículos incorporan software para el uso diario que fue creado por Tesla internamente o incorporado al sistema de Tesla.
Mientras está estacionado, Tesla ha introducido opciones de entretenimiento que incluyen TRAX, Caraoke y numerosos juegos (y tal vez algún día mientras está en tránsito). El sistema de seguridad Sentry Mode, que combina el hardware y el software de Tesla, ha ayudado a las fuerzas del orden público a resolver delitos como el vandalismo. Su teléfono inteligente sirve como la llave de su Tesla.
Usando su teléfono, puede llamar a su Tesla para que venga a usted. Además, el automóvil le notificará a su teléfono si hay un evento importante gracias a la tecnología Sentry Mode exclusiva de Tesla.
Dado que Tesla utilizará los datos que ha recopilado sobre los hábitos de conducción reales de los conductores de Tesla (la recopilación de datos es un elemento clave de la tecnología, especialmente cuando es directo como este y no se realiza a través de encuestas de investigación de mercado), el seguro de Tesla también será una extensión. del lado tecnológico.
¿Qué tecnología utiliza Tesla para Autopilot?
Crean y utilizan la autonomía a gran escala en máquinas como robots y automóviles. Sostienen que el único método que puede proporcionar una respuesta completa para conducción autónoma y más allá es uno que se basa en la IA de vanguardia para la planificación y la visión, complementada con un hardware eficaz para la inferencia.
Chip Tesla FSD
Los sistemas Tesla vienen con dos procesadores AI para mejorar el rendimiento y la seguridad vial. El sistema Tesla apunta a un funcionamiento sin errores. Debido a las fuentes de alimentación de respaldo y de entrada de datos, el automóvil puede continuar funcionando incluso si una unidad no funciona correctamente.
Tesla toma estas precauciones adicionales para garantizar que los vehículos estén bien preparados para evitar choques en caso de fallas imprevistas.
El único dispositivo que puede realizar más operaciones por segundo que el nuevo microprocesador Tesla es el cerebro humano (1 cuatrillón de operaciones por segundo). Eso es alrededor de 21 veces más potente que los microchips Tesla Nvidia utilizados anteriormente.
Cree procesadores de inferencia de IA para potenciar su software Full Self-Driving, teniendo en cuenta todas y cada una de las pequeñas mejoras arquitectónicas y microarquitectónicas mientras maximiza el rendimiento del silicio por vatio.
Aunque Tesla lidera indiscutiblemente el mercado de locomotoras completamente autónomas, todavía está muy lejos de desarrollar un vehículo con piloto automático de última generación.
Chip Tesla Dojo
Tesla presentó el Tesla D1, un nuevo procesador con 362 TFLOPs de potencia en BF16/CFP8 que fue creado especialmente para inteligencia artificial. Esto fue revelado durante una reciente IA de Tesla Presentación del día.
Se crea un enorme chip conectando una red de unidades funcionales denominada red de unidades funcionales, a la que el Tesla D1 suma un total de 354 nodos de entrenamiento. Cada unidad funcional tiene una CPU ISA de cuatro núcleos y 64 bits con un diseño personalizado y especializado para cruce de enlaces, transmisiones y transposiciones. Esta CPU utiliza la implementación superescalar (tuberías escalares de 4 anchos y vector de 2 anchos).
Este nuevo silicio Tesla es más pequeño que la GPU GA100 que se encuentra en el acelerador NVIDIA A100, que tiene un tamaño de 826 mm cuadrados. Se produce mediante un proceso de 7 nm, tiene 50,000 645 millones de transistores en total y ocupa un área de XNUMX mm cuadrados.
Tesla afirma que su chip Dojo procesará datos de visión artificial cuatro veces más rápido que los sistemas actuales, lo que permitirá a la empresa automatizar por completo su sistema de conducción autónoma.
Sin embargo, Tesla aún no ha logrado las dos hazañas tecnológicas más desafiantes, a saber, la interconexión de mosaico a mosaico y el software.
Los conmutadores de red de primer nivel no pueden competir con el ancho de banda externo de ningún mosaico. Para hacer esto, Tesla creó interconexiones únicas.
sistema dojo
Cree el sistema Dojo, desde las API de software de alto nivel para controlarlo hasta las interfaces de firmware de silicio. Utilice tecnologías de enfriamiento y entrega de alta potencia de vanguardia para resolver situaciones desafiantes y crear bucles de control escalables y software de monitoreo.
Utilice toda la experiencia de sus equipos de ingeniería mecánica, térmica y eléctrica para desarrollar la próxima generación de cómputo de aprendizaje automático para su uso en los centros de datos de Tesla. La única restricción es tu imaginación.
Trabaja con todos los componentes de diseño de sistemas. Desarrolle una API de cara al público que hará que Dojo sea accesible para cualquier persona y colabore con el aprendizaje de la flota de Tesla para entregar cargas de trabajo de capacitación utilizando sus enormes conjuntos de datos.
Algoritmos de autonomía
Cree un modelo mundial de alta fidelidad y trace la trayectoria en ese espacio para desarrollar los algoritmos clave que operan el automóvil.
Al agregar datos de los sensores del automóvil en todo el lugar y el tiempo, un algoritmo puede proporcionar datos precisos y extensos sobre el terreno que se pueden usar para entrenar redes neuronales anticipar estas representaciones.
Construyen un sólido sistema de planificación y toma de decisiones utilizando metodologías de vanguardia que pueden funcionar en escenarios desafiantes del mundo real con incertidumbre.
Es beneficioso analizar los algoritmos a nivel de toda la flota de Tesla.
Redes neuronales
Las redes neuronales profundas se pueden entrenar en temas que van desde la percepción hasta el control utilizando investigaciones de vanguardia. Para lograr la segmentación semántica, la identificación de objetos y la estimación de profundidad monocular, sus redes por cámara examinan imágenes en bruto.
Sus redes de vista de pájaro utilizan imágenes de todas las cámaras para generar la perspectiva de arriba hacia abajo del diseño de la carretera, la infraestructura estática y los objetos 3D.
Sus redes reciben constantemente datos de su flota de alrededor de 1 millón de automóviles, que incluye las circunstancias más complejas y variadas del mundo.
Las 48 redes que componen la construcción completa de las redes neuronales de Autopilot necesitan 70,000 1,000 GPU horas para entrenarse. En cada paso de tiempo, producen XNUMX tensores diferentes (predicciones) colectivamente.
Evaluación de Infraestructura
También han creado infraestructura y herramientas de evaluación de hardware en el ciclo de ciclo abierto y cerrado a escala para acelerar la velocidad de la innovación, monitorear las mejoras de rendimiento y detener las regresiones.
Utilizan los clips característicos anónimos de su flota y los incorporan en muchos escenarios de prueba. Escriba código que simule su entorno real, generando imágenes increíblemente realistas y otros datos de sensores para que su programa Autopilot los use para pruebas automatizadas o depuración en vivo.
¿Cómo aprovecha Tesla Big Data, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático?
Big Data
Tesla no solo utiliza big data para abordar problemas; también se utiliza para aumentar la felicidad del consumidor. Adquieren información de las comunidades en línea de sus clientes y la utilizan para mejorar su fabricación posterior. Este tipo de interacción con el cliente es inaudito en los negocios.
Big data respalda los esfuerzos de Tesla para ahorrar costos, encontrar nuevos mercados, complacer a los consumidores, crear nuevos productos y mejorar sus vehículos.
La información se utiliza para crear mapas extremadamente densos en datos que muestran cualquier cosa, desde la ubicación de los riesgos que obligan a los conductores a tomar medidas hasta el aumento promedio de la velocidad del tráfico en un determinado tramo de carretera.
Computación de borde determina qué acción debe tomar cada automóvil individual en este momento, mientras que el aprendizaje automático en la nube maneja el entrenamiento de toda la flota.
Además, existe un tercer nivel de toma de decisiones, mediante el cual los automóviles pueden conectarse con los vehículos Tesla vecinos para construir redes y compartir conocimientos sobre el área.
Es probable que estas redes también se comuniquen con vehículos fabricados por otros fabricantes, así como con otros sistemas como cámaras de tráfico, sensores terrestres o teléfonos en un mundo futuro cercano donde los automóviles autónomos son comunes.
Inteligencia artificial
Para poder conducir por su cuenta, los coches autónomos evalúan continuamente los datos de sus sensores y cámaras de visión artificial. Luego toman decisiones basadas en esta información.
Utilizan IA para comprender y anticipar los movimientos de bicicletas, peatones y automóviles. Pueden hacer juicios en una fracción de segundo y planificar rápidamente sus actividades utilizando este conocimiento.
¿Debe el automóvil permanecer en el carril en el que está ahora o debe cambiar? ¿Debería seguir como está o adelantar al coche de delante? ¿Cuándo debe reducir la velocidad o acelerar el automóvil?
Para hacer que los automóviles sean completamente autónomos, Tesla debe recopilar los datos necesarios para entrenar los algoritmos y alimentar sus IA. Más datos de entrenamiento siempre conducirán a un mejor rendimiento, y Tesla se destaca en este sentido.
Tesla tiene una ventaja competitiva ya que recopila todos sus datos de los cientos de miles de vehículos Tesla que ahora están en la carretera. Los sensores internos y externos controlan cómo funcionan los Tesla en diversas condiciones.
Además, observan cómo se comportan los conductores, incluidas sus reacciones ante diversas situaciones y la frecuencia con la que tocan el volante o el tablero. Tienen un sistema de seguimiento muy sofisticado.
Por ejemplo, Tesla registra un instante en el tiempo, lo agrega a la recopilación de datos y luego usa formularios de colores para generar una imagen abstracta del entorno del que la red neuronal puede aprender.
Esto ocurre cuando un vehículo Tesla hace una suposición incorrecta sobre cómo se comportaría un automóvil o una bicicleta.
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
Con el uso de sensores internos y externos que incluso pueden recopilar información sobre la ubicación de la mano del conductor en los controles y cómo se siguen operando, el aprendizaje automático de Tesla obtiene de manera colectiva algunos de sus datos clave de todos sus vehículos, así como de sus conductores
La información también se utiliza para crear mapas muy densos en datos que muestran todo, desde el aumento promedio de la velocidad del tráfico en el transcurso de un tramo particular de carretera hasta la presencia de peligros e incluso incitan a los conductores a tomar medidas.
mientras parte de la informática de punta en cada automóvil individual determina qué acción debe tomar el automóvil en ese momento, el aprendizaje automático basado en la nube de Tesla está a cargo de capacitar a toda la flota.
Para intercambiar algunos de los conocimientos e información locales, los automóviles pueden conectarse en red con otros vehículos Tesla cercanos.
Conclusión
Tesla siempre ha sido una empresa que produce recopilación y análisis de datos que es la herramienta más poderosa para cualquier cosa que haga. No hicieron excepciones al diseñar sus CPU.
El desarrollo de los vehículos autónomos y el análisis de datos estadísticos por parte de la corporación han permitido alterar por completo la forma en que conducimos gracias a la inteligencia artificial, el análisis de datos, el big data, el aprendizaje automático, la visión artificial, las redes neuronales, el chip FSD y muchos otros algoritmos.
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