Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Hau ezagutzen dugun mundua alda daiteke adimen artifizialaren (AI) ondorioz. Sistema erdi-autonomoen hobekuntzei dagokienez, Tesla asko erabiltzen ari da.
Gainera, Elon Musk-ek baieztatzen du azkenean beste esparru batzuetan aplikatuko dela. Bere auto-gidatze teknologia eta Autopilota sistemagatik,
Teslak ordenagailu bidezko ikusmena erabiltzen du, makina ikaskuntza, eta adimen artifiziala (FSD).
Artikulu honetan, Tesla teknologia-enpresa bat zer egiten duen eta nola erabiltzen dituen AI, ordenagailu bidezko ikusmena, big data eta beste teknologia batzuk auto gidatzeko autoak garatzeko aztertuko dugu. Has gaitezen.
Lehenik eta behin Tesla teknologia-enpresa bat nola den aztertuko dugu.
Zergatik hartu da Tesla teknologia-enpresatzat?
Tesla software kopuru handia ekoizten ari da. Teslaren infotainment sistema bereizgarria, erabiltzaileen interfazea, eta gidatzeko autonomoaren funtzioak softwarean oinarritzen dira.
Beste autogile batzuk airez kanpoko hobekuntzak esperimentatzen hasten ari diren bitartean, Teslak urteak daramatza. Teslako langileek Tesla automobiletarako sistema eragileak sortu eta hobetzen ari dira etengabe.
Teslak beste hainbat produktu teknologiko ere ekoizten ditu, besteak beste, eguzki plakak, teilatuko eguzki teilak, hainbat bateria mota, kargatzeko estazioak, ordenagailuak eta ordenagailuen osagai nagusiak (Tesla autoetarako).
Nokiak eta Blackberry-k softwarea bazuten ere, iPhoneak bien konbinazio orekatua zuen, eta horregatik telefono mugikorren negozioa konkistatu zuen eta gaur egun gure telefonoak nola erabiltzen ditugun aldatu zuen.
Hau da Tesla autoen negoziorako egiten ari dena. Teslak ibilgailuak dira, bai (eta SUVak eta laster bilketa-kamioiak, erdi-kamioiak eta quad-ak). Baina ibilgailu hauek Teslak barnean sortutako edo Teslaren sisteman sartutako eguneroko erabilerarako softwarea barneratzen dute.
Aparkatuta zauden bitartean, Teslak entretenimendu aukerak sartu ditu, besteak beste, TRAX, Caraoke eta joko ugari (eta agian noizbait garraioan zauden bitartean). Tesla hardwarea eta softwarea konbinatzen dituen Sentry Mode segurtasun sistemak legea betearaztea lagundu du bandalismoa bezalako delituak konpontzen. Zure telefonoak Teslaren giltza gisa balio du.
Telefonoa erabiliz, Tesla-ra deitu dezakezu zuregana etortzeko. Gainera, autoak zure telefonoari jakinaraziko dio gertaera esanguratsuren bat badago Teslaren Sentry Mode teknologia bereziari esker.
Teslak Tesla gidarien benetako gida-ohiturei buruz bildu dituen datuak erabiliko dituenez (datuak biltzea teknologiaren funtsezko elementua da, batez ere horrela zuzena denean eta merkatu-ikerketen bidez egiten ez denean), Teslaren asegurua ere luzapen bat izango da. teknologiaren alde.
Zer teknologia erabiltzen du Teslak Autopilot-erako?
Eskala handian autonomia sortzen eta erabiltzen dute robotak eta autoak bezalako makinetan. Erabat erantzun integrala eman dezakeen metodo bakarra dela diote gidaritza autonomoa eta haratago, abangoardiako AIan oinarritzen dena plangintzarako eta ikuspegirako, inferentziarako hardware eraginkorrekin osatua.
Tesla FSD txipa
Tesla sistemak bi AI prozesadore dituzte errendimendu eta bide-segurtasun hobetzeko. Tesla sistemak akatsik gabeko funtzionamendua du helburu. Babeskopia-potentzia eta datuen sarrerako iturriak direla eta, autoak funtzionatzen jarraitu dezake unitate batek gaizki funtzionatzen badu ere.
Teslak neurri gehigarri hauek hartzen ditu ibilgailuak ondo prestatuta daudela ustekabeko hutsegite bat gertatuz gero istripuak saihesteko.
Tesla mikroprozesadore berriak baino segundoko eragiketa gehiago egin ditzakeen gailu bakarra giza garuna da (segundoko 1 bilioi eragiketa). Hori lehen erabilitako Tesla Nvidia mikrotxipak baino 21 aldiz indartsuagoa da.
Eraiki AI inferentzia prozesadoreak beren Auto-Gidatze osoa softwarea indartzeko, arkitektura eta mikroarkitektura hobekuntza txiki guztiak kontuan hartuta, siliziozko errendimendua watt bakoitzeko maximizatuz.
Teslak, zalantzarik gabe, guztiz autonomoen lokomotoren merkatuan liderra den arren, oraindik urrun dago puntako autopilotu ibilgailu bat garatzeko.
Tesla Dojo Txipa
Teslak Tesla D1 aurkeztu zuen, bereziki BF362/CFP16-n 8 TFLOP potentzia dituen prozesadore berri bat. adimen artifizialeko. Hau azken batean ezagutarazi zen Tesla AI Eguneko aurkezpena.
Txip erraldoi bat unitate funtzionalen sare bat konektatuz sortzen da, eta Tesla D1-ek 354 prestakuntza-nodo gehitzen ditu guztira. Unitate funtzional bakoitzak lau nukleo eta 64 biteko ISA CPU bat dauka, estekak zeharkatzeko, igorpenetarako eta transposizioetarako diseinu espezializatu eta pertsonalizatuarekin. Inplementazio supereskalarra CPU honek erabiltzen du (4 zabalera eskalar eta 2 zabaleko kanalizazio bektorialak).
Tesla silizio berri hau NVIDIA A100 azeleragailuan aurkitzen den GA100 GPUa baino txikiagoa da, 826 mm-ko tamainakoa dena. 7 nm-ko prozesu baten bidez ekoizten da, 50,000 milioi transistore ditu oro har eta 645 mm-ko azalera koadroa hartzen du.
Teslak dio bere Dojo txipak egungo sistemek baino lau aldiz azkarrago prozesatuko dituela ordenagailu bidezko ikusmenaren datuak, konpainiak bere auto-gidatze sistema guztiz automatizatzeko aukera emanez.
Hala ere, bi balentria teknologiko zailenak, hots, fitxa-lauza interkonexioa eta softwarea, oraindik ez ditu Teslak bete.
Goi mailako sareko etengailuek ezin dute lehiatu edozein fitxaren kanpoko banda-zabalerarekin. Horretarako, Teslak interkonexio bereziak sortu zituen.
Dojo Sistema
Sortu Dojo sistema, kontrolatzeko goi-mailako software-APIetatik hasita siliziozko firmware-interfazeetara. Erabili punta-puntako potentzia handiko entrega eta hozte teknologiak egoera zailak konpontzeko, eta kontrol-begizta eta monitorizazio-software eskalagarriak sortu.
Erabili haien ingeniaritza mekaniko, termiko eta elektrikoko taldeen esperientzia osoa Tesla datu-zentroetan erabiltzeko hurrengo belaunaldiko ikaskuntza automatikoko konputagailuak garatzeko. Murrizketa bakarra zure irudimena da.
Lan egin osagai guztiekin sistemaren diseinua. Garatu publikoari begirako API bat, Dojo edonorentzat eskuragarri egongo dena, eta lankidetzan aritu Tesla flotaren ikaskuntzarekin prestakuntza-lan-kargak eskaintzeko beren datu multzo izugarriak erabiliz.
Autonomia Algoritmoak
Sortu fideltasun handiko mundu-eredu bat eta trazatu ibilbidea espazio horretan, automobila funtzionatzen duten algoritmo nagusiak garatzeko.
Autoaren sentsoreen datuak lekuan eta denboran bilduz, algoritmo batek lurreko egia datu zehatzak eta zabalak eman ditzake entrenatzeko erabil daitezkeenak. neural sareak irudikapen horiei aurrea hartzeko.
Plangintza eta erabakiak hartzeko sistema sendoa eraikitzen dute, ziurgabetasunarekin mundu errealeko agertokietan funtziona dezaketen abangoardiako metodologiak erabiliz.
Tesla flota osoaren mailan algoritmoak aztertzea onuragarria da.
Neuronen sareak
Sare neuronal sakonak pertzepziotik kontrolara bitarteko gaietan treba daitezke puntako ikerketa erabiliz. Segmentazio semantikoa, objektuen identifikazioa eta sakonera monokularra kalkulatzeko, kamera bakoitzeko sareek irudi gordinak aztertzen dituzte.
Haien hegazti-ikuspegiko sareek kamera guztietako metrajeak erabiltzen dituzte errepidearen trazaduraren, azpiegitura estatikoen eta 3D objektuen goitik beherako perspektiba sortzeko.
Haien sareek 1 milioi auto inguruko flotaren datuak elikatzen dituzte etengabe, munduko zirkunstantziarik konplexuenak eta askotarikoak biltzen dituena.
Autopilot sare neuronalaren eraikuntza osoa osatzen duten 48 sareek 70,000 GPU ordu behar dituzte entrenatzeko. Aldi bakoitzean, 1,000 tentsore (iragarpen) ezberdin sortzen dituzte kolektiboki.
Azpiegituren Ebaluazioa
Gainera, azpiegiturak eta begizta irekiko eta itxiko hardware-begizta-erremintak ebaluazio-tresnak sortu dituzte eskalan, berrikuntzaren abiadura azkartzeko, errendimenduaren hobekuntzak kontrolatzeko eta erregresioak geldiarazteko.
Beren flotaren ezaugarri anonimoen klipak erabiltzen dituzte eta proba-eszenatoki askotan sartzen dituzte. Idatzi haien benetako ingurunea simulatzen duen kodea, izugarrizko irudiak eta beste sentsore-datuak sortuz Autopilot programarako proba automatizatuetarako edo zuzeneko arazketarako erabiltzeko.
Nola aprobetxatzen ditu Teslak Big Data, Adimen Artifiziala eta Machine Learning?
Big Datu
Big data ez ditu Teslak soilik arazoak konpontzeko erabiltzen; kontsumitzaileen zoriontasuna areagotzeko ere erabiltzen da. Beren bezeroen sareko komunitateetatik informazioa eskuratzen dute, eta ondorengo fabrikazioa hobetzeko erabiltzen dute. Bezeroen elkarrekintza mota hau ez da ohikoa negozioetan.
Datu handiek Teslak kostuak aurrezteko, merkatu berriak aurkitzeko, kontsumitzaileak mesedez, produktu berriak sortzeko eta ibilgailuak hobetzeko egiten dituen ahaleginak onartzen dituzte.
Informazioa oso datu trinkoko mapak sortzeko erabiltzen da, gidariek neurriak hartzera behartzen dituzten arriskuen kokapena, errepide zati jakin batean trafiko-abiaduraren batez besteko igoera arte erakusten duten guztia.
Edge informatika auto bakoitzak oraintxe bertan zer ekintza egin behar duen zehazten du, hodeiko ikaskuntza automatikoa flota osoa entrenatzen duen bitartean.
Gainera, hirugarren erabaki-maila bat dago, eta horren bidez, automobilak Tesla inguruko ibilgailuekin konekta daitezke sareak eraikitzeko eta inguruko ezagutza partekatzeko.
Sare hauek ziurrenik beste fabrikatzaile batzuek egindako ibilgailuekin eta trafiko-kamerekin, lurreko sentsoreekin edo telefonoekin (adibidez, trafiko-kamerekin, lurreko sentsoreekin edo telefonoekin) auto autonomoak ohikoak diren etorkizun hurbileko mundu batean komunikatuko dira.
Adimen artifiziala
Beren kabuz gidatu ahal izateko, auto autonomoek etengabe ebaluatzen dituzte sentsoreen eta ikusmen automatikoaren kameren datuak. Ondoren, informazio horretatik abiatuta erabakiak hartzen dituzte.
AI erabiltzen dute bizikleta, oinezko eta autoen mugimenduak ulertzeko eta aurreikusteko. Ezagutza hori erabiliz, segundo zati bateko epaiak egin eta beren jarduerak azkar planifikatu ditzakete.
Kotxea orain dagoen erreian geratu behar da, ala aldatu behar da? Dagoen moduan jarraitu behar al du edo aurrean duten autoa aurreratzen du? Noiz moteldu edo bizkortu behar du autoak?
Autoak guztiz autonomoak izan daitezen, Teslak beharrezkoak diren datuak bildu behar ditu algoritmoak trebatzeko eta bere AI elikatzeko. Prestakuntza-datu gehiagok errendimendu hobea ekarriko du beti, eta Tesla gai honetan nabarmentzen da.
Teslak abantaila lehiakorra du, orain errepidean dauden ehunka mila Tesla ibilgailuen datu guztiak biltzen dituelako. Barneko eta kanpoko sentsoreek Teslak hainbat baldintzatan nola funtzionatzen duten kontrolatzen dute.
Gainera, gidariek nola jokatzen duten behatzen dute, hainbat egoeraren aurrean dituzten erreakzioak barne, eta bolantea edo aginte-panela zenbateraino ukitzen duten. Jarraipen sistema oso sofistikatua dute.
Esaterako, Teslak denboran une bat grabatzen du, datu-bilketan gehitzen du eta, ondoren, koloretako formak erabiltzen ditu sare neuronalak ikas dezakeen ingurunearen irudi abstraktua sortzeko.
Hori gertatzen da Tesla ibilgailu batek auto edo bizikleta baten portaerari buruz okerreko hipotesi bat egiten duenean.
Makina ikastea
Kontroletan gidariaren esku kokapenari buruzko informazioa jaso dezaketen barneko eta kanpoko sentsoreen erabilerarekin eta nola funtzionatzen jarraitzen duten, Tesla ikaskuntza automatikoak arrakastaz biltzen ditu bere ibilgailu guztietatik eta haien datu gako batzuk. gidariak.
Informazioa oso datu trinkoko mapak sortzeko ere erabiltzen da, errepidearen luzera jakin batean zehar trafiko-abiaduraren batez besteko igoeratik hasi eta arriskuen presentziaraino eta baita gidariei neurriak hartzera gonbidatzen dituztenak ere.
-ren parte den bitartean ertz informatikoa auto bakoitzak une honetan autoak zer ekintza egin behar duen zehazten du, Teslaren hodeian oinarritutako ikaskuntza automatikoa flota osoa entrenatzeaz arduratzen da.
Tokiko informazio eta informazio batzuk trukatzeko, automobilek inguruko beste Tesla ibilgailu batzuekin saretzeko gai dira.
Ondorioa
Tesla beti izan da edozein gauzatarako tresnarik indartsuena den datuak biltzeko eta aztertzen dituen negozioa. Ez zuten salbuespenik egin CPUak diseinatzerakoan.
Garapena ibilgailu autonomoak eta korporazioak datu estatistikoen azterketak ahalbidetu du gidatzeko modua guztiz aldatzea adimen artifiziala, datuen analisia, big data, ikaskuntza automatikoa, ordenagailu bidezko ikusmena, sare neuronalak, FSD txipa eta beste hainbat algoritmori esker.
Utzi erantzun bat