Voit olettaa, että Tesla on tunnettu nimi autoteollisuudessa, kun ajattelet niitä. Tesla, sähköautojen edelläkävijä, on epäilemättä. He ovat kuitenkin teknologiayritys, mikä on heidän menestyksensä salaisuus.
Yksi niistä asioista, jotka ovat tehneet heidän yrityksestään menestyvän, on käyttö tekoäly teknologioita. Teslan ajoneuvojen täysi automatisointi on yksi yhtiön tämän hetken tärkeimmistä prioriteeteista, ja tämän tavoitteen saavuttamiseksi ne hyödyntävät tekoälyä ja sen monia komponentteja.
Ilmoittamalla sen saapumisesta vuoden 2021 alussa, Tesla aiheutti kohua niemimaalla. Elon Musk on melkein valmis perustamaan Intian Bangaloreen Tesla Intian tuotantokeskukseksi.
Intialaiset tekoälyasiantuntijat riemuitsivat, kun meemit ja tweetit koskivat sitä, kuinka paljon ylistetty "itseohjautuva auto" tulee toimimaan Intiassa.
Kokonainen tekoälyn aalto, joka lopulta hallitsee maapalloa, on vasta alkamassa.
Tässä viestissä tarkastellaan perusteellisesti, kuinka Tesla integroi tekoälyä järjestelmäänsä, mukaan lukien yksityiskohdat ja muut tiedot.
Joten miten tekoäly opettaa autonomista ajamista autoissa?
Autonomiset ajoneuvot analysoida jatkuvasti tietoja antureistaan ja konenäkökameroistaan voidakseen ajaa itsenäisesti. Sitten he käyttävät näitä tietoja päättääkseen, mitä tehdä seuraavaksi.
He käyttävät tekoälyä ymmärtääkseen ja ennustaakseen polkupyörien, jalankulkijoiden ja autojen seuraavia liikkeitä. He voivat käyttää näitä tietoja suunnitellakseen nopeasti toimiaan ja tehdäkseen päätöksiä sekunnin murto-osassa.
Pitäisikö auton jatkaa nykyisellä kaistallaan vai vaihtaa kaistaa? Pitäisikö sen jatkaa siitä missä se on vai ohittaa heidän edessään oleva auto? Milloin ajoneuvon pitäisi hidastaa tai kiihdyttää?
Teslan on kerättävä tarvittavat tiedot algoritmien kouluttamiseksi ja tekoälynsä syöttämiseksi, jotta autoista tulee täysin autonomisia. Parempi suorituskyky on aina seurausta suuremmasta harjoitustiedosta, ja Tesla loistaa tällä alueella.
Se, että Tesla kerää kaikki tietonsa sadoilta tuhansilta nyt liikkeellä olevilta Tesla-ajoneuvoilta, antaa heille kilpailuedun. Sekä sisäiset että ulkoiset anturit seuraavat Teslan käyttäytymistä erilaisissa olosuhteissa.
Ne myös keräävät tietoa kuljettajan käyttäytymisestä, mukaan lukien kuinka he reagoivat tietyissä olosuhteissa ja kuinka usein he koskettavat ohjauspyörää tai kojelautaa.
”Jäljitelmäoppiminen” on Teslan strategian nimi. Miljoonat todelliset kuljettajat ympäri maailmaa tekevät tuomioita, reagoivat ja liikkuvat, ja heidän algoritminsa oppivat näistä toimista. Kaikki nämä kilometrit johtavat uskomattoman hienostuneisiin autonomisiin ajoneuvoihin.
Heidän seurantajärjestelmänsä on todella edistynyt. Tesla esimerkiksi tallentaa hetken datavedoksen, lisää sen tietojoukkoon ja luo sitten uudelleen abstraktin esityksen maailmasta käyttämällä värikoodattuja muotoja, jotka neuroverkkomallien voi oppia. Näin tapahtuu, kun Tesla-ajoneuvo ennustaa auton tai polkupyörän käyttäytymisen väärin.
Muut itsenäisiä ajoneuvoja kehittävät yritykset luottavat synteettinen data, joka on huomattavasti vähemmän tehokasta kuin Teslan käyttämä todellisen maailman data tekoälyjensa kouluttamiseen (esimerkiksi videopelien, kuten Grand Theft Auton, ajokäyttäytymiseen).
Tutkimme nyt Teslan komponentteja, jotka hyödyntävät tekoälyä.
Teslan komponentit, jotka hyödyntävät tekoälyä
Kamera ja anturit
Vastuut, jotka Teslan on suoritettava, ovat melko hyvin tiedossa. Kaikki nämä toiminnot kaistantunnistuksesta jalankulkijoiden seurantaan suoritetaan reaaliajassa. Tesla toimi tästä syystä 8 kameran avulla. Lisäksi näiden useiden kameroiden läsnäolo varmistaa, että sokeaa aluetta ei ole ja että koko auton ympärillä oleva alue on peitetty.
Se on totta, mitä juuri luit! ei LIDAR Ei järjestelmää teräväpiirtokartoitusta varten. Tesla haluaa käyttää vain tietokonenäköä, koneoppiminenja kameran videosyötteitä automaattisen pilottimallin luomiseksi. Konvoluutiohermoverkkoja (CNN) käytetään sitten raakavideon analysointiin sen jäljittämiseksi ja havaita esineitä.
Teslan autopilotti on myös tutka- ja ultraäänianturit kameroiden lisäksi. Tutkaa käytetään havaitsemaan ja mittaamaan etäisyyttä ajoneuvojen ja muiden kohteiden välillä. Kuljettajan turvallisuuden optimoimiseksi ultraäänianturit toimivat myös passiivisten kohteiden läheisyyden tarkkailun mukaisesti.
Teslan laitteistoon integroidaan hermoverkkoja, jotta auton ympäristön ymmärtäminen ja autopilotin ominaisuudet saadaan mahdollisimman herkäksi.
Tesla FSD-siru -3
Teslan järjestelmissä on kaksi tekoälyprosessoria, jotka parantavat suorituskykyä ja turvallisuutta tiellä. Tesla-järjestelmä pyrkii olemaan virheetön. Vaikka yksi yksikkö epäonnistuu, auto voi silti toimia käyttämällä ylimääräisiä yksiköitä varavirta- ja tiedonsyöttölähteiden vuoksi.
Tesla käyttää näitä lisätoimenpiteitä varmistaakseen, että autot ovat hyvin varusteltuja välttääkseen törmäyksiä odottamattomien vikojen sattuessa. Vain ihmisaivot voi suorittaa enemmän toimintoja sekunnissa kuin uusi Teslan mikroprosessori (1 kvadriljoona operaatiota sekunnissa). Se on noin 21 kertaa tehokkaampi kuin aiemmin käytössä olleet Tesla Nvidian mikrosirut.
Tesla on epäilemättä markkinajohtaja täysin autonomisissa vetureissa, mutta se on vielä kaukana huippuluokan autopilottiauton valmistamisesta.
Tulevaisuudessa autosta, jolla on tässä esseessä hahmotellut ominaisuudet, tulee epäilemättä yleistä. Tesla on luonut omat huippuluokan tekoälyprosessorit ja hermoverkkoarkkitehtuurinsa.
Neuraaliverkkokoulutus
Malli on myös koulutettava neuroverkkojen jälkeen on luotu. Tiedämme, että Tesla on ottanut käyttöön laajan valikoiman kirjastoja ja työkaluja mahdollistaakseen huippuluokan tietokonenäkökyvyn.
pytorch, jonka Facebookin tekoälytutkimusosasto on luonut, on yksi tällainen kehys (FAIR). PyTorchia käyttää Teslan tekniikkapino kouluttaa syväoppimismallia.
On huomionarvoista, että Tesla ei luota karttoihin tai LIDARiin saavuttaakseen täydellisen autonomian. Kamerat ja puhdas tietokonenäkö ovat yksinomaan käytössä, ja kaikki tapahtuu reaaliajassa.
Tesla käyttää Pytorchia koulutukseen sekä erilaisiin aputoimintoihin, kuten automatisoitu työnkulku ajoitus, mallikynnysten kalibrointi, perusteellinen arviointi, passiivinen testaus, simulaatiotestit jne.
Tesla käyttää noin 70,000 48 GPU-tuntia kouluttaen 1,000 verkkoa, jotka tekevät 1000 XNUMX erillistä ennustetta. Tämä koulutus on jatkuvaa, ei vain kerran. Tiedämme, että tekoäly on iteratiivinen prosessi, joka etenee ajan myötä. Tämän seurauksena kaikki XNUMX erillistä ennustetta pysyvät tarkkoina eivätkä koskaan horju.
HydraNet
Keskeneräisiä töitä on kerrallaan noin 100, vaikka auto ei olisi liikkeessä ja on todennäköisimmin risteyksessä. Neuroverkon käyttö jokaiseen tehtävään on kallista ja tehotonta. Teslan ajoneuvojen tekoäly käsittelee reaaliajassa valtavia määriä tietoa.
Tämän seurauksena ResNet-50 jaettu runkoverkko, joka pystyy käsittelemään 1000 x 1000 kuvaa kerralla, toimii Computer Vision -työnkulun keskusyksikkönä.
Lähellä verkon yläosaa HydraNet-hermoverkkorakenne jakautuu useisiin haaroihin (tai päihin). Kun jokainen harjoitustietojen mikro-erä painotetaan eri tavalla useille päille, näitä päitä opetetaan itsenäisesti ja ne oppivat erilaisia asioita.
Tietenkin on useita tapauksia, joissa nämä HydraNetit työskentelevät yhdessä ajoneuvojen tekoälyn käsittelemiseksi. Jokaisen HydraNetin tietoja käytetään toistuvien ongelmien korjaamiseen.
Tehtävä voi esimerkiksi olla aktiivinen käsittelemään stop-merkkejä, toinen käsittelemään jalankulkijoita ja toinen tutkimaan liikennevaloja. Näitä erillisiä tehtäviä hoitaa yhteinen selkäranka.
HydraNet-arkkitehtuurin mukaan jokaiseen tehtävään tarvitaan vain pieni osa valtavasta hermoverkosta.
Tämä on melko samanlaista kuin siirtooppiminen, jossa eri lohkoja koulutetaan yhteistä lohkoa varten tiettyjä liittyviä tehtäviä varten. HydraNetien selkäranka on koulutettu moniin asioihin, kun taas päät opetetaan tiettyihin töihin.
Tämä vähentää mallin harjoittamiseen tarvittavaa aikaa ja nopeuttaa päättelyä.
Tesla Autopilot
Autopilotilla varustetut autot voivat ohjata, kiihdyttää ja pysähtyä itsenäisesti kaistalla. Se on rakennettu syvän neuroverkkokonseptien avulla. Se tarkkailee autoa ympäröivää aluetta kameroiden, ultraääniantureiden ja tutkan avulla.
Anturit ja kamerat saavat kuljettajat tietoisiksi ympäristöstään, ja nämä tiedot analysoidaan muutamassa millisekunnissa, jotta ajamisesta tulee turvallisempaa ja vähemmän stressaavaa.
Kirkkaassa, pimeässä ja erilaisissa sääolosuhteissa tutkaa käytetään tarkkailemaan ja arvioimaan autoja ympäröivää tilaa. Ultraviolettimenetelmät määrittävät joka tilanteessa läheisyyden ja passiivinen video tunnistaa lähellä olevat kohteet ja edistää turvallista ajoa.
Lisäksi autopilotti on suunniteltu auttamaan kuljettajaa, eikä se muuta Teslaa itseajavaksi ajoneuvoksi. On yleinen käytäntö varoittaa kuljettajia pitämään kätensä ratissa.
Sarja hälytyksiä pyörän ottamisesta laukeaa, jos et tee sitä. Jos jätetään huomiotta paljon kauemmin, auto alkaa hidastua ennen kuin se pysähtyy. Jarruttamalla, kääntämällä tai deaktivoimalla vakionopeudensäätimen vipua kuljettajat voivat aina ohittaa automaattiohjauksen toiminnot.
Lintuperspektiivi
Teslan laitteiston usein tulkitsemat kuvat saattavat vaatia lisämittoja. Lintuperspektiiviominaisuus helpottaa pidempien etäisyyksien mittaamista ja tarjoaa tarkemman esityksen ulkomaailmasta.
Se on visuaalinen valvontajärjestelmä, joka "renderöi" ylhäältä katsottuna auton pysäköinnin ja navigoinnin helpottamiseksi pienissä paikoissa. Ilman ontuvaa perustelua pysäköintimahdollisuuksistasi, voit nyt turvallisesti ottaa pyörän.
Teslan tulevaisuus
Jos etsit keskikokoista maastoautoa, jolla on laaja valikoima, 2022 Tesla-malli Y on loistava lähtökohta sähköautoille. Säännöllisten ohjelmistopäivitysten vuoksi Model Y muuttuu jatkuvasti, kuten monet muutkin Teslan tuotteet.
Turvallisuutta ja toimivuutta parantamalla nämä päivitykset tekevät autostasi hyödyllisemmän. Ihmisille, jotka tarvitsevat pitkiä matkoja perheen ja erilaisten matkatavaroiden kanssa, tilava runko ja pääsy Teslan Supercharger-verkkoon tekevät siitä upean valinnan.
Tesla on alusta alkaen hyötynyt nykyisen asiakaskuntansa tiedoista, ja sen työ autonomisten ajoneuvojen parissa on osa sen jatkuvaa tavoitetta asettaa tekoäly kaikkien toimintojensa ytimeen.
Tekoäly ja big data ovat jatkossakin Elon Musk ja hänen tiiminsä Teslan uskollisissa liittolaisissa, kun he siirtyvät uusimpiin aloitteisiinsa, mukaan lukien pyrkimyksensä muuttaa sähköverkkoa kodin aurinkopaneeleilla.
Yhteenveto
Tesla, yritys, joka on tunnustettu yhdeksi markkinoiden aggressiivisimmista innovoijista, on aina tehnyt tiedon keräämisestä ja analysoinnista tehokkaimman työkalunsa. He noudattivat samoja sääntöjä omien pelimerkkiensä luomisessa.
Liiketoiminta on kehittänyt autonomisia ajoneuvoja, joilla on mahdollisuus muuttaa täysin tapaamme ajaa autoja tekoälyn ja data-analyysin ansiosta.
Katsotaan kuinka hyvin alusta pitää lupauksensa ja kehittää liiketoimintaansa. Nähtäväksi jää näiden tekniikoiden hyödyntämisen jälkeen, mihin yritys aikoo tulevaisuudessa mennä autonomisten ajoneuvojen markkinoilla.
Jätä vastaus