Uste dezakezu Tesla automobilgintzan izen ezaguna dela pentsatzen duzunean. Tesla, automobil elektrikoetan aitzindaria, dudarik gabe. Hala ere, enpresa teknologiko bat dira, eta hori da arrakastaren sekretua.
Bere negozioak arrakasta izan duen gauzetako bat erabilera da adimen artifizialeko teknologiak. Teslaren ibilgailuen automatizazio osoa da konpainiaren egungo lehentasun nagusietako bat, eta helburu hori lortzeko, AI eta bere osagai ugari erabiltzen ari dira.
2021aren hasieran iritsiko dela iragarriz, Tesla zalaparta sortu zuen azpikontinentean. Elon Musk ia prest dago Bangalore, India, Tesla Indiako fabrikazio gune gisa ezartzeko.
Indiako AI adituak animatu ziren "Auto gidatzen diren autoak" Indian nola funtzionatuko duten laupaten diren memeak eta txioak.
Azkenean mundua gobernatuko duen adimen artifizialaren olatu oso bat hasi berria da.
Argitalpen honek Teslak AI sisteman nola integratzen duen sakon aztertuko du, xehetasunak eta bestelako informazioa barne.
Beraz, nola irakasten du AI-ak autoetan gidatzen autonomoa?
Ibilgailu autonomoak etengabe aztertzen dituzte haien sentsoreetako eta ikusmen automatikoko kameretako datuak, modu independentean gidatu ahal izateko. Ondoren, datu hauek erabiltzen dituzte hurrengo zer egin erabakitzeko.
AI erabiltzen dute bizikleten, oinezkoen eta autoen hurrengo mugimenduak ulertzeko eta iragartzeko. Informazio hori erabil dezakete beren ekintzak azkar planifikatzeko eta segundo zati bateko erabakiak hartzeko.
Ibilgailuak bere egungo erreian jarraitu behar du ala erreitik aldatu behar du? Dagoen tokian jarraitu behar al du ala autoa haien aurretik pasa? Noiz moteldu edo bizkortu behar du ibilgailuak?
Teslak datu egokiak bildu behar ditu algoritmoak trebatzeko eta bere AI elikatzeko, autoak guztiz autonomoak izan daitezen. Prestakuntza datu gehiagoren ondorioz errendimendu hobea izango da beti, eta Teslak distira egiten du arlo honetan.
Izan ere, Teslak bere datu guztiak errepidean dauden ehunka mila Tesla ibilgailuetatik biltzen dituenak abantaila lehiakorra ematen die. Barneko zein kanpoko sentsoreek Teslak hainbat egoeratan nola jokatzen duten kontrolatzen dute.
Gidariaren portaerari buruzko informazioa ere biltzen dute, besteak beste, egoera jakin batzuei nola erantzuten dieten eta bolantea edo aginte-panela zenbateraino ukitzen duten.
"Imitazio ikaskuntza" da Teslaren estrategiaren izena. Mundu osoko milioika gidari errealek epaiak egiten dituzte, erantzun eta mugitzen dira, eta haien algoritmoek ekintza horietatik ikasten dute. Kilometro horiek guztiek ibilgailu autonomo izugarri sofistikatuak sortzen dituzte.
Haien jarraipen-sistema oso aurreratua da. Esaterako, Teslak uneko datuen argazki bat gordetzen du, datu multzoari gehitzen dio eta, ondoren, munduaren irudikapen abstraktu bat birsortzen du, kolorez kodetutako formak erabiliz. sare neural ikas dezake. Hori gertatzen da Tesla ibilgailu batek auto edo bizikleta baten portaera gaizki aurreikusten duenean.
Ibilgailu autonomoak garatzen dituzten beste negozio batzuetan oinarritzen dira datu sintetikoak, Teslak bere IA trebatzeko erabiltzen dituen mundu errealeko datuak baino askoz eraginkorragoa dena (adibidez, Grand Theft Auto bezalako bideo-jokoen portaera gidatzea).
Orain AI aprobetxatzen duten Tesla osagaiak aztertuko ditugu.
AI aprobetxatzen duten Tesla osagaiak
Kamera eta sentsoreak
Teslak bete behar dituen ardurak nahiko ezagunak dira. Eragiketa hauek guztiak, erreiaren identifikaziotik hasi eta oinezkoen jarraipenera arte, denbora errealean egiten dira. Teslak 8 kameren laguntzarekin funtzionatu zuen horregatik. Gainera, kamera asko egoteak eremu itsurik ez dagoela eta autoaren inguru guztia estalita dagoela ziurtatzen du.
Egia da irakurri berri duzuna! ez LIDAR Ez dago definizio handiko mapak egiteko sistemarik. Teslak ordenagailu bidezko ikusmena soilik erabili nahi du, makina ikaskuntza, eta kameraren bideo-jarioak pilotu automatikoaren eredua sortzeko. Ondoren, sare neuronal konboluzionalak (CNN) erabiltzen dira bideo gordina aztertzeko eta jarraitzeko objektuak detektatu.
Tesla autopilot radar eta ultrasoinu sentsoreak ere baditu kameraz gain. Ibilgailuen eta beste objektu batzuen arteko bereizketa detektatzeko eta neurtzeko erabiltzen da radarra. Gidariaren segurtasuna optimizatzeko, ultrasoinu-sentsoreek objektu pasiboekiko gertutasuna kontrolatzearen arabera ere funtzionatzen dute.
Autoaren ingurua ulertzeko eta pilotu automatikoaren gaitasunak ahalik eta erantzuteko modukoak izan daitezen, sare neuronalak Tesla hardwarearekin integratzen dira.
Tesla FSD txipa -3
Errepideetan errendimendua eta segurtasuna hobetzeko, Tesla sistemek bi AI prozesadore dituzte. Tesla sistema akatsik gabekoa izaten ahalegintzen da. Unitate batek huts egiten badu ere, automobilak unitate gehigarriak erabiliz funtziona dezake, babeskopia-potentziagatik eta datuen sarrera-iturriengatik.
Teslak neurri gehigarri hauek erabiltzen ditu autoak ondo hornituta daudela ziurtatzeko, ezusteko hutsegite bat gertatuz gero talkak saihesteko. Bakarrik giza garuna Tesla mikroprozesadore berriak baino eragiketa gehiago exekutatu ditzake segundoko (segundoko kuatrilioi eragiketa). Hori lehen erabiltzen ziren Tesla Nvidia mikrotxipak baino 1 aldiz indartsuagoa da.
Tesla, zalantzarik gabe, erabat autonomoen lokomotoren merkatuko liderra da, baina urrun dago oraindik puntako autopilotu auto bat ekoizteko.
Etorkizunean, saiakera honetan adierazi ditugun ezaugarriak dituen automobil bat ohiko bihurtuko da, dudarik gabe. Teslak bere puntako AI prozesadoreak eta sare neuronaleko arkitektura sortu ditu.
Sare neuronaleko prestakuntza
Eredua sare neuronalen ondoren ere trebatu behar da sortu dira. Jakin badakigu Teslak liburutegi eta tresna sorta zabala jarri duela, ordenagailu bidezko ikusmenaren gaitasunak ahalbidetzeko.
pitorxa, Facebook-en AI Research sailak sortu zuena, horrelako esparru bat da (FAIR). PyTorch-ek erabiltzen du Tesla teknologia pila deep learning eredua trebatzeko.
Nabarmentzekoa da Tesla ez dela mapetan edo LIDARetan oinarritzen autonomia osoa lortzeko. Kamerak eta ordenagailu bidezko ikusmen hutsa soilik erabiltzen dira, eta dena denbora errealean egiten da.
Teslak Pytorch erabiltzen du entrenamendurako eta, hala nola, hainbat jarduera osagarri egiteko automatizatu workflow programazioa, ereduen atalaseen kalibrazioa, ebaluazio sakona, saiakuntza pasiboak, simulazio probak, etab.
Teslak 70,000 GPU ordu inguru ematen ditu 48 iragarpen desberdin egiten dituzten 1,000 sare entrenatzen. Prestakuntza hau etengabea da, ez behin bakarrik. Jakin badakigu adimen artifiziala denboran aurrera doan prozesu iteratiboa dela. Ondorioz, 1000 iragarpen bereizi guztiak zehatzak izaten jarraitzen dute eta ez dira inoiz okertzen.
HydraNet
Une bakoitzean 100 lanpostu inguru daude martxan, baita auto bat mugitzen ez dagoenean eta bidegurutze batean dagoenean ere. Zeregin guztietarako sare neuronal bat erabiltzea garestia eta ez da eraginkorra. Informazio kopuru handia denbora errealean prozesatzen du AI-k Tesla ibilgailuetan.
Ondorioz, ResNet-50 bizkarrezurra partekatua, 1000 x 1000 irudi aldi berean prozesatu ditzakeena, Computer Vision lan-fluxuaren prozesatzeko unitate zentral gisa balio du.
Sarearen goialdetik gertu, HydraNet sare neuronalaren diseinua hainbat adar (edo buru)tan banatzen da. Prestakuntza-datuen mikro-sorta bakoitza buru askorentzat modu ezberdinean haztatuta, buru horiek modu independentean irakasten dira eta gauza desberdinak ikasten dituzte.
Jakina, HydraNets hauek elkarrekin lan egiten duten hainbat kasu daude ibilgailuen AI prozesatzeko. HydraNet-en informazioa errepikatzen diren arazoak konpontzeko erabiltzen da.
Adibidez, zeregin bat aktibo egon daiteke stop seinaleak kudeatzeko, beste bat oinezkoei aurre egiteko eta beste bat trafiko-seinaleak aztertzeko. Eginkizun bereizi horiek guztiak bizkarrezurra komun batek kudeatzen ditu.
HydraNet arkitekturaren arabera, sare neuronal erraldoiaren zati txiki bat besterik ez da behar zeregin horietako bakoitzean.
Hau transferentzia-ikaskuntzaren nahiko antzekoa da, non bloke desberdinak bloke komun baterako trebatzen diren erlazionatutako zenbait zereginetarako. HydraNets-en bizkarrezurrak hainbat gauzatan trebatzen dira, eta buruak lan jakinetan irakasten dira.
Horrek eredua entrenatzeko behar den denbora murrizten du eta inferentzia bizkortzen du.
Tesla pilot automatikoa
Pilotu automatikoaren gaitasunak dituzten autoek modu autonomoan gidatzeko, bizkortzeko eta errei batean gelditu daitezke. Sare neuronal sakonen kontzeptuak erabiliz eraikitzen da. Autoa inguratzen duen eremua behatzen du kamerak, ultrasoinu-sentsoreak eta radarra erabiliz.
Gidariek sentsore eta kamerek ingurunearen berri ematen diete, eta informazio hori milisegundo gutxitan aztertzen da gidatzea seguruagoa eta estres gutxiago izan dadin.
Eguraldi distiratsu, ilun eta desberdinetan, radarra erabiltzen da autoen inguruko espazioa behatzeko eta kalkulatzeko. Egoera guztietan, metodo ultramoreek hurbiltasuna zehazten dute, eta bideo pasiboak gertuko objektuak identifikatzen ditu eta gidatzea segurua sustatzen du.
Gainera, pilotu automatikoa gidariari laguntzeko diseinatuta dago eta ez du Tesla bat gidatzen duen ibilgailu bat bihurtzen. Ohikoa da gidariei eskuak bolantean eduki ditzatela ohartaraztea.
Ez baduzu, gurpila hartzeko alerta sorta bat abiarazten da. Askoz denbora gehiagoz jaramonik egiten ez bada, automobila moteltzen hasten da gelditu aurretik. Balaztatuz, biratuz edo gurutzaldi-kontrolaren botoia desaktibatuz, gidariek pilotu automatikoaren funtzioak beti gainidatzi ditzakete.
Txorien begirada
Tesla hardwareak maiz interpretatzen dituen irudiek dimentsio gehigarriak behar ditzakete. Bird's Eye View funtzioak distantzia handiagoak neurtzea errazten du eta kanpoko munduaren irudikapen zehatzagoa eskaintzen du.
Ikusizko monitorizazio sistema bat da, auto baten goiko ikuspegia "errendatzen" duena, aparkatzea errazteko eta leku txikietan nabigatzeko. Zure aparkatzeko gaitasunei buruzko justifikazio herren bat eman beharrik gabe, orain segurtasunez har dezakezu gurpila.
Teslaren etorkizuna
Gama handia duen tamaina ertaineko SUV bat bilatzen ari bazara, 2022 Tesla Model Y EVentzako abiapuntu zoragarria da. Software-berritze erregularrak direla eta, Y eredua etengabe aldatzen ari da, Teslaren beste produktu asko bezala.
Segurtasuna eta funtzionaltasuna hobetuz, hobekuntza hauek zure automobila erabilgarriagoa izaten laguntzen dute. Familiarekin eta hainbat ekipajerekin distantzia luzeak egin behar dituzten pertsonentzat, gorputz zabalak eta Teslaren Supercharger sarerako sarbidea aukera zoragarria egiten dute.
Hasi zenetik, Teslak bere egungo bezero-basearen datuei etekina atera die, eta ibilgailu autonomoetan egiten duen lana AI bere eragiketa guztien oinarrian jartzeko etengabeko asmoaren parte da.
AI eta big data Elon Musk eta bere taldea Teslaren aliatu leiala izaten jarraituko dute beren ekimen berrienetara sartzen diren bitartean, sare elektrikoa etxeko eguzki-energia panelekin eraldatzeko nahiak barne.
Ondorioa
Tesla, merkatuko berritzaile oldarkorrenetako bat bezala aitortzen den konpainiak, beti egin du datuak biltzea eta aztertzea bere tresnarik indartsuena. Arau berdinak jarraitu zituzten beren txipak sortzeko orduan.
Negozioak ibilgailu autonomoak garatu ditu, adimen artifizialari eta datuen analisiari esker automobilak gidatzen ditugun modua guztiz aldatzeko ahalmena dutenak.
Ikus dezagun plataformak zein ondo betetzen dituen bere promesak eta bere negozioa garatzen duen. Konpainiak etorkizunean ibilgailu autonomoen merkatuan nora joango den ikusteko dago teknologia hauek aprobetxatu ondoren.
Utzi erantzun bat