تسلا به عنوان نوری از اختراع در صحنه فناوری به سرعت در حال گسترش، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی (AI) برجسته است.
هوش مصنوعی هسته اصلی مشکل بلندپروازانه تسلا برای تسریع انتقال جهان به انرژی پایدار است که فراتر از تولید ساده خودروهای الکتریکی است.
وفاداری تسلا به هوش مصنوعی آنطور که شما تصور می کنید صرفاً یک طراحی جانبی نیست. در DNA هسته آنها ریشه دوانده است و بر همه چیز از رانندگی مستقل گرفته تا سیستم های عملیات انرژی تأثیر می گذارد.
تسلا با اعمال الگوریتمهای هوش مصنوعی لبهای برای دید و برنامهریزی، آنچه را که در بخش ماشینآلات و سایر زمینهها ممکن است تغییر میدهد.
فناوری تمام خودران (FSD) این شرکت، نمونه ای شیک از قابلیت هوش مصنوعی آن است. پدیدهای از سواد ماشینی و تجزیه و تحلیل دادهها که قرار است مسیرهای کوتاه و بلند ما را تغییر دهد.
به منظور به حداکثر رساندن مصرف انرژی در موتور خودروهای خود و سایر محصولات مانند تسلا پاوروال و سقف خورشیدی، هوش مصنوعی (AI) تسلا نیز نقش مهمی ایفا می کند.
این سوگیریهای هوشمند دادههای محیطی و الگوهای مصرف را با استفاده از هوش مصنوعی ارزیابی میکنند و تغییراتی را در زمان واقعی برای افزایش اثربخشی و پایداری ایجاد میکنند. همچنین، آزمایشهای هوش مصنوعی تسلا شامل رباتیک با ایجاد ربات تسلا میشود، که در نظر گرفته شده است تا شرایط بد، یکنواخت یا صرفاً غیر جالب را کنترل کند.
همچنین فرصتهای جدیدی را برای تجارت رباتهای فانی ایجاد میکند و دری را به روی روزی باز میکند که ماشینها ممکن است واقعاً به انسانها در بهبود کیفیت زندگی ما کمک کنند.
سنگ بنای هدف تسلا، هوش مصنوعی به عنوان ماشینی است که کسب و کار را به سمت آینده ای خودکارتر و پایدارتر هدایت می کند.
ساخت موتور خودروهای هوشمندتر تنها یکی از جنبه های توسعه اکوسیستم هوشمندتر است که سفر، انرژی و زندگی روزانه را ادغام می کند. با سرمایه گذاری قابل توجه در هوش مصنوعی،
تسلا نه تنها از باد پیشی میگیرد، بلکه به شکلدهی آن نیز کمک میکند و محدودیتهای فناوری را به خاطر جامعهای سبزتر و مولدتر از بین میبرد.
بنابراین، در این پست، هوش مصنوعی تسلا، خدمات محصولات، عملیات و موارد دیگر را بررسی خواهیم کرد.
هوش مصنوعی و رباتیک تسلا
هنگام پرداختن به ادغام از رباتیک و هوش مصنوعی (AI)، تسلا دائماً در صدر قرار می گیرد. آنها در محیط هوش مصنوعی به دلیل رویکرد منحصر به فرد خود، به ویژه در چشم انداز و برنامه ریزی، متمایز هستند.
تسلا آگاه است که استقلال کامل به یک سیستم هوش مصنوعی پیشرفته نیاز دارد که بتواند محیط اطراف را در زمان واقعی درک کند، چه در خودروها و چه در روبات های انسان نما.
به جای اینکه صرفاً به الگوریتمهای مبتنی بر قانون وابسته باشند، رویکرد آنها از هنجار فاصله میگیرد و به طور گسترده به آن متکی است. فراگیری ماشین برای آموزش سیستم های خود، به آنها اجازه می دهد در طول زمان توسعه و بهبود پیدا کنند.
فناوری کامل خودران (FSD) در قلب ابتکارات هوش مصنوعی تسلا قرار دارد. برای مدیریت شرایط پیچیده رانندگی، سیستم ما دادههای حسگر را با الگوریتمهای هوش مصنوعی ترکیب میکند.
با این حال، جاهطلبی هوش مصنوعی تسلا فراتر از بزرگراه است. آنها در حال توسعه ربات Tesla، یک ربات انسان نما خودگردان هستند که می تواند فعالیت هایی را انجام دهد که برای مردم خسته کننده، خطرناک یا فقط خسته کننده هستند.
این پیشرفت در رباتیک نتیجه پیشرفت های تسلا در بینایی و برنامه ریزی هوش مصنوعی است.
تسلا به دلیل تعهد همه جانبه اش به اکوسیستم هوش مصنوعی متمایز است. آنها سخت افزاری را ایجاد می کنند که الگوریتم های هوش مصنوعی را نیز تقویت می کند و حداکثر کارایی و یکپارچگی روان را تضمین می کند.
این شامل پردازنده های طراحی شده ویژه آنها برای استنتاج و آموزش هوش مصنوعی (AI) است که هم برای روبات ها و هم برای ماشین های بدون راننده ضروری است.
ربات تسلا
با انتشار ربات تسلا، تسلا بار دیگر توجه جهانیان را در زمینه نوآوری های فنی به خود جلب کرده است.
این فقط یک ربات نیست. این یک موجود انسان نما است که هم از نظر شکل و هم از نظر عملکرد شبیه یک فرد ساخته شده است.
تسلا بات، که به عنوان یک ارگانیسم دوپا و خودمختار طراحی شده است، گواه فلسفه آینده نگری این تجارت است.
تسلا میخواهد این ربات فعالیتهایی را انجام دهد که برای مردم خطرناک، تکراری یا خستهکننده هستند و از همان هوش مصنوعی پیشرفتهای استفاده میکند که ماشینهایش را هدایت میکند.
دنیایی را تصور کنید که در آن ربات ها وظایف خطرناک یا کارهای وقت گیر را انجام می دهند و ما را قادر می سازند تا در فعالیت های خلاقانه تر و ارزشمندتر شرکت کنیم.
با این حال، ساخت چنین رباتی سهم خود را از مشکلات دارد. برای ایجاد تعادل بین یک ماشین دو پا، اطمینان از این که می تواند از زمین های مختلف عبور کند و این امکان را فراهم می کند که بدون هیچ گونه سکسکه ای با دنیای واقعی ارتباط برقرار کند، به مهارت باورنکردنی نیاز دارد.
استراتژی تسلا برای غلبه بر این موانع مبتنی بر تجربه گسترده هوش مصنوعی، به ویژه در چشم انداز و برنامه ریزی است. نرم افزار ربات باید بتواند محیط خود را درک کند، سریع قضاوت کند و وظایف را به طور دقیق انجام دهد.
پیشرفت این شرکت در این زمینه با معرفی نمونه اولیه Helioptil غیر پیادهروی توسط تسلا و ارائه ویدیویی نمونه اولیه دیگر Optimus به نمایش گذاشته شد.
این ماشینها روزی را نشان میدهند که فناوری و مردم در کنار هم زندگی میکنند و مکمل یکدیگر هستند، نه تنها وظایف خود را انجام میدهند.
مدیر عامل رویایی تسلا، ایلان ماسک، حتی بیان کرده است که ربات تسلا به گونهای توسعه مییابد که انسانها به راحتی میتوانند بر آن سبقت بگیرند یا بر آن غلبه کنند و تضمین میکند که مسائل ایمنی برطرف میشوند.
تراشه های FSD و Dojo
سیلیکون طراحی شده سفارشی تسلا - تراشه های خودران کامل (FSD) و دوجو - چیزی است که واقعاً دستاوردهای این شرکت در هوش مصنوعی (AI) را تقویت می کند.
بیایید با شروع کنیم تراشه FSD، شگفتی مهندسی و مغز خودروهای خودران تسلا. افزونگی این تراشه که با نام Hardware 3 نیز شناخته می شود، تضمین می کند که هر خرابی سیستم عملکرد آن را مختل نخواهد کرد
دارای معماری کامل سیستم روی تراشه (SoC) با CPU، کارت گرافیک و پردازنده عصبی است و از دو تراشه برای ارجاع به نتایج استفاده می کند.
این پردازنده یکی از اجزای کلیدی فناوری خودران تسلا است زیرا می تواند 2.5 میلیارد پیکسل در ثانیه را پردازش کند.
بیایید در مورد سیلیکون توسعه یافته داخلی تسلا به نام تراشه Dojo صحبت کنیم که برای آموزش هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است.
تراشه Dojo با قابلیت محاسباتی 362 TeraFLOP با استفاده از فناوری 7 نانومتری ساخته شده است. این برای مدیریت حجم عظیم داده های ویدئویی ساخته شده است که ناوگان تسلا متشکل از بیش از یک میلیون وسیله نقلیه تولید می کند و از آن برای آموزش استفاده می کند. شبکه های عصبی.
یک کاشی آموزشی با پهنای باند 36 ترابایت در ثانیه به لطف طراحی تراشه امکان پذیر است که ارتباط روان بین چندین پردازنده را امکان پذیر می کند.
این امر به ویژه مهم است زیرا تسلا را قادر میسازد تا ابررایانه Dojo را بسازد، ماشینی که انتظار میرود از سد ExaFLOP فراتر رفته و به یکی از قویترین ابررایانههایی تبدیل شود که به طور خاص برای آموزش هوش مصنوعی ساخته شده است.
سیستم دوجو
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین به این دلیل دستخوش انقلاب شده اند سیستم دوجوی تسلا.
این ابرکامپیوتر از ابتدا ساخته شده است و شامل همه چیز از رابط های سفت افزار سیلیکونی گرفته تا API های نرم افزاری سطح بالا است که در نتیجه یک محیط روان و یکپارچه برای آموزش هوش مصنوعی ایجاد می کند.
اما چیزی که واقعاً دوجو را متمایز می کند، معماری آن است که به منظور پاسخگویی به نیازهای حلقه های تحویل، خنک کننده و کنترل با توان بالا ایجاد شده است.
این امر ضروری است زیرا مدلهای یادگیری ماشین - به ویژه شبکههای عصبی عمیق - به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارند که به نوبه خود گرمای زیادی تولید میکند.
تسلا به طور خلاقانه ای به این مسائل پرداخته است و تضمین می کند که سیستم هم قوی و هم موثر است.
طراحی مدولار Dojo مقیاس آن را ساده می کند، که برای مدیریت مجموعه داده های عظیمی که ناوگان وسایل نقلیه تسلا تولید می کند ضروری است. در رابطه با یادگیری ناوگان، Dojo برای این فرآیند نیز ضروری است.
سیستم Dojo از دادههای بیدرنگ جمعآوریشده از وسایل نقلیه تسلا که در جادهها کار میکنند برای آموزش و بهبود الگوریتمهای هوش مصنوعی که ماشینهای خودران کامل تسلا را هدایت میکنند، استفاده میکند.
شبکه های عصبی
تسلا بدون شک در استفاده از شبکه های عصبی در بخش خودرو پیشگام است. تسلا عمیق قطار می کند شبکه های عصبی استفاده از تحقیقات پیشرفته برای پرداختن به موضوعات مختلف، از ادراک گرفته تا کنترل.
شبکههای هر دوربین توسعهیافته توسط این کسبوکار برای تجزیه و تحلیل تصاویر خام برای تقسیمبندی معنایی، شناسایی شی و تخمین عمق تک چشمی در نظر گرفته شدهاند.
این امر مستلزم تشریح هر تصویر به اجزای سازنده آن، شناخت اشیا و درک ارتباطات فضایی آنهاست.
شبکه های دید پرنده یکی دیگر از ویژگی های متمایز رویکرد تسلا به شبکه های عصبی است. این شبکه ها از اطلاعات دوربین ها و حسگرهای مختلف برای تولید تصویری از زیرساخت ثابت و شبکه جاده ای استفاده می کنند.
درک موقعیتهای سخت رانندگی، از جمله مذاکره در تقاطعها یا طفره رفتن از موانع، به این بستگی دارد.
اطلاعات این شبکه ها از ناوگان تسلا متشکل از بیش از یک میلیون وسیله نقلیه جمع آوری شده است که انتخاب وسیع و متنوعی از موقعیت های آموزشی را ارائه می دهد.
با این حال، مشکلات به همین جا ختم نمی شود. آموزش شبکه های عصبی عظیم ضروری است که نیازمند تجهیزات و نرم افزارهای تخصصی است.
سیستم ابررایانه Dojo تسلا که دارای 70,000 واحد پردازش گرافیکی (GPU) است، نقش مهمی در این امر دارد.
این برای مقابله با منبع تغذیه، خنک کننده و حلقه های کنترل با توان بالا ساخته شده است و آموزش شبکه های عصبی را به سرعت و به طور موثر امکان پذیر می کند.
هدف نهایی همه این ابتکارات، ترویج یادگیری ماشینی به عنوان یک کل است، نه صرفاً محصولات خود تسلا.
تسلا زمانی را تصور میکند که میتوان با گشودن سیستم Dojo و شبکههای عصبی به روی جامعه فناوری بزرگتر، قدرت یادگیری ماشین را دموکراتیک کرد.
الگوریتم های خودمختاری
الگوریتم های خودمختار تسلاکه برای عبور دقیق از محیط واقعی ساخته شده اند، پایه و اساس قابلیت های خودران آن را تشکیل می دهند.
این سیستمها که ورودی چندین حسگر از جمله دوربینها و رادارها را برای قضاوت رانندگی در زمان واقعی ارزیابی میکنند، مبتنی بر شبکههای عصبی و مدلهای یادگیری ماشین هستند.
تولید دقیق و گسترده داده های حقیقت زمینی یکی از سخت ترین اجزای ساخت این الگوریتم ها است.
برای آموزش شبکه های عصبی، این مستلزم طبقه بندی میلیون ها عکس و قرائت حسگر است. این کار بسیار کار بر و پیچیده است زیرا داده ها باید به اندازه کافی متنوع باشند تا طیفی از سناریوهای رانندگی، انواع جاده ها و شرایط را پوشش دهند.
سیستم برنامه ریزی و تصمیم گیری یکی دیگر از عناصر حیاتی است که باید برای مدیریت عدم قطعیت ها در دنیای واقعی به اندازه کافی قوی باشد.
الگوریتمها باید برای مقابله با عدم قطعیت ساخته شوند، چه پیشبینی اقدامات سایر رانندگان یا قضاوتهای چند ثانیهای در سناریوهای اضطراری.
تسلا با ارتقای الگوریتمهای خود اغلب بسته به اطلاعات جمعآوریشده از ناوگان خودروهایش، با ایجاد یک حلقه بازخورد که توسعه مستمر را امکانپذیر میکند، با این مشکل مبارزه میکند.
اما تسلا به سادگی روی نرم افزار تمرکز نمی کند. برای اطمینان از عملکرد خوب این الگوریتم ها، به بهینه سازی سخت افزار نیز توجه دارد.
تراشه کامل خودران (FSD) و ابررایانه Dojo، دو پردازنده سفارشی طراحی شده این شرکت، قابلیت پردازش مورد نیاز برای انجام محاسبات پیچیده در زمان واقعی را ارائه می دهند.
مبانی کد و زیرساخت ارزیابی
پیشرفتهای پیشگامانه تسلا در رانندگی خودران بر پایه کد مستحکم و زیرساخت ارزیابی بسیار توسعه یافته ساخته شده است.
رویکرد تسلا به بهینهسازی کد منعکسکننده این تأکید بر تضمین بهترین توان عملیاتی، تأخیر، دقت و جبر است.
از آنجایی که تسلا نرمافزار Autopilot را از ابتدا ایجاد کرد، میتواند تعامل سختافزاری نزدیک را تضمین کند و در نتیجه یک سیستم روان و مؤثر ایجاد کند.
ایجاد بوت لودرهای فوقالعاده قابل اعتماد، اصلاح هستههای لینوکس و ایجاد کدهای سطح پایین موثر، همگی برای مدیریت حجم عظیمی از دادههای حسگر بدون کاهش سرعت ضروری هستند.
با این حال، کدنویسی تنها نگرانی نیست. یک عامل کلیدی در تقویت نوآوری در تسلا، زیرساخت ارزیابی است.
این زیرساخت، هم حلقه باز و هم حلقه بسته، برای تسریع سرعت توسعه، نظارت بر بهبود عملکرد و توقف هرگونه رگرسیون ایجاد شده است.
با استفاده از کلیپهای معمولی از ناوگان بزرگ تسلا، کسبوکار میتواند آنها را در مجموعههای آزمایشی جامع قرار دهد، و تضمین میکند که نرمافزار به طور مداوم در برابر رویدادهای دنیای واقعی ارزیابی میشود.
علاوه بر این، ابزارهای تسلا از تنظیمات دنیای واقعی تقلید میکنند و تصاویر و دادههای حسگر فوقالعاده واقعی را ارائه میکنند که برای اشکالزدایی و اشکالزدایی زنده ضروری هستند. تست خودکار.
نتیجه
همانطور که به سفر هوش مصنوعی تسلا نگاه می کنیم، واضح است که این تجارت نه تنها بر آینده حمل و نقل تأثیر می گذارد، بلکه پیشرفت های فوق العاده ای در رباتیک و یادگیری ماشین ایجاد می کند.
تسلا در حال تعیین استانداردهای جدیدی برای آنچه در رانندگی خودران و تعامل انسان و ربات با فناوریهای هوش مصنوعی (AI) خود، از جمله فناوری کامل خودران، ابررایانه Dojo و ربات تسلا، امکانپذیر است، تعیین میکند.
این تجارت به دلیل استراتژی جامع خود که نرم افزارهای پیشرفته را با سخت افزارهای ساخته شده ترکیب می کند، خود را به عنوان یک پیشگام در زمینه هوش مصنوعی تثبیت کرده است.
با این حال، پیامدهای تلاش های تسلا بسیار فراتر از صنایع خودروسازی و رباتیک است. مراقبتهای بهداشتی، تدارکات و حتی شهرهای هوشمند ممکن است بهواسطه فناوریهایی که اکنون در حال توسعه هستند، کاملاً دگرگون شوند.
تمایل ایلان ماسک برای در دسترس قرار دادن مهارتهای یادگیری ماشینی Dojo به عنوان یک سرویس و تعهد تسلا به بخشهای متنباز از نرمافزار خود میتواند دسترسی به هوش مصنوعی پیشرفته را دموکراتیک کند و نوآوری را در سراسر صنعت فناوری بزرگتر تحریک کند.
پاسخ دهید