Tesla se démarque comme une lumière d'invention sur la scène technologique en pleine expansion actuelle, en particulier dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA).
L'IA est au cœur des efforts ambitieux de Tesla visant à accélérer la transition mondiale vers une énergie durable, qui va au-delà de la simple fabrication de voitures électriques.
La fidélité de Tesla à l’intelligence artificielle n’est pas simplement une conception secondaire, comme on pourrait le supposer ; c'est ancré dans leur ADN fondamental et influence tout, de la conduite indépendante aux systèmes d'exploitation énergétique.
Tesla change ce qui est possible dans le secteur des machines ainsi que dans d'autres domaines en utilisant des algorithmes d'IA de pointe pour la vision et la planification.
La technologie de conduite entièrement autonome (FSD) de l'entreprise est une illustration élégante de ses capacités en matière d'IA. Un phénomène d’alphabétisation machine et d’analyse de données qui va transfigurer nos déplacements à courte et longue distance.
Afin de maximiser la consommation d'énergie de ses automobiles et d'autres produits tels que le Tesla Powerwall et le Solar Roof, l'intelligence artificielle (IA) de Tesla joue également un rôle important.
Ces biais intelligents évaluent les données environnementales et les modes de consommation à l’aide de l’IA, en effectuant des variations en temps réel pour améliorer l’efficacité et la durabilité. De plus, les essais d'IA de Tesla incluent la robotique avec la création du Tesla Bot, destiné à prendre en charge les conditionnements préoccupants, monotones ou tout simplement inintéressants.
Cela crée également de nouvelles ouvertures pour le commerce des robots mortels, ouvrant la porte à un jour où les machines pourront réellement aider les humains à améliorer la qualité de nos vies.
Pierre angulaire de l’objectif de Tesla, l’intelligence artificielle sert de machine qui conduit l’entreprise vers un avenir plus automatisé et plus durable.
Fabriquer des voitures plus intelligentes n’est qu’un aspect du développement d’un écosystème plus intelligent intégrant les déplacements, l’énergie et la vie diurne. En réalisant des investissements importants dans l'intelligence artificielle,
Tesla non seulement garde une longueur d'avance, mais contribue également à le façonner, en repoussant les limites de ce dont la technologie est capable pour le bien d'une société plus verte et plus productive.
Ainsi, dans cet article, nous examinerons Tesla AI, ses produits, ses services, ses opérations et bien plus encore.
L'IA et la robotique de Tesla
Lorsqu’on aborde la fusion de robotique et intelligence artificielle (IA), Tesla arrive constamment en tête. Ils se démarquent dans l’environnement de l’IA par leur approche unique, notamment en matière de vision et de planification.
Tesla est conscient qu’une autonomie totale nécessite un système d’IA sophistiqué capable de comprendre l’environnement en temps réel, qu’il s’agisse d’automobiles ou de robots humanoïdes.
Au lieu de s’appuyer simplement sur des algorithmes basés sur des règles, leur approche s’écarte de la norme et s’appuie largement sur machine learning pour former leurs systèmes, leur permettant de se développer et de s'améliorer au fil du temps.
La technologie Full Self-Driving (FSD) est au cœur des initiatives d’intelligence artificielle de Tesla. Pour gérer des circonstances de conduite complexes, notre système combine les données des capteurs avec des algorithmes d'IA.
Cependant, l’ambition de Tesla en matière d’IA va au-delà de l’autoroute. Ils développent le Tesla Bot, un robot humanoïde autonome capable de gérer des activités fastidieuses, dangereuses ou simplement ennuyeuses pour les gens.
Ces progrès en robotique sont le résultat des améliorations apportées par Tesla en matière de vision et de planification de l'intelligence artificielle.
Tesla se distingue par son dévouement global à l’écosystème de l’IA. Ils créent également le matériel qui alimente les algorithmes d’IA, garantissant des performances maximales et une intégration fluide.
Cela inclut leurs processeurs spécialement conçus pour l’inférence et la formation de l’intelligence artificielle (IA), qui sont essentiels à la fois pour les robots et les voitures sans conducteur.
Robot Tesla
Avec la sortie de l' Robot Tesla, Tesla a une fois de plus captivé l'attention du monde dans le domaine de l'innovation technique.
Ce n'est pas n'importe quel robot ; c'est une créature humanoïde conçue pour ressembler à une personne tant dans sa forme que dans sa fonction.
Le Tesla Bot, conçu comme un organisme bipède autonome, témoigne de la philosophie avant-gardiste de l’entreprise.
Tesla souhaite que ce robot effectue des activités dangereuses, répétitives ou tout simplement ennuyeuses pour les gens, en s'appuyant sur la même intelligence artificielle de pointe qui pilote ses automobiles.
Imaginez un monde dans lequel les robots effectuent des tâches dangereuses ou des corvées chronophages, nous permettant ainsi de nous lancer dans des activités plus innovantes et plus intéressantes.
Cependant, construire un tel robot présente son lot de difficultés. Il faut des compétences incroyables pour équilibrer une machine à deux pattes, s'assurer qu'elle peut traverser différents terrains et lui permettre d'interagir avec le monde réel sans aucun problème.
La stratégie de Tesla pour surmonter ces obstacles s'appuie sur sa vaste expérience en matière d'IA, notamment en matière de vision et de planification. Le logiciel du Bot doit être capable de comprendre son environnement, de porter des jugements rapides et d'effectuer ses tâches avec précision.
Les progrès de l'entreprise dans ce domaine ont été démontrés par l'introduction par Tesla du prototype non-marchant Helioptil et par une présentation vidéo d'un autre prototype, Optimus.
Ces machines représentent une époque où la technologie et les humains vivraient côte à côte et se compléteraient, au lieu de simplement accomplir des tâches.
Le PDG visionnaire de Tesla, Elon Musk, a même déclaré que le Tesla Bot serait développé de telle manière que les humains puissent facilement le dépasser ou le surmonter, garantissant ainsi que les problèmes de sécurité seront résolus.
Les puces FSD et Dojo
Le silicium conçu sur mesure par Tesla – les puces Full Self-Driving (FSD) et Dojo – est ce qui alimente réellement les réalisations de l'entreprise en matière d'intelligence artificielle (IA).
Commençons par le Puce FSD, une merveille d'ingénierie et le cerveau des voitures autonomes de Tesla. La redondance de cette puce, également connue sous le nom de Hardware 3, garantit que tout panne du système ne nuira pas à son fonctionnement.
Il dispose d'une architecture système sur puce (SoC) complète avec un processeur, une carte graphique et un processeur neuronal, et utilise deux puces pour comparer les résultats.
Le processeur est un élément clé de la technologie de conduite autonome de Tesla puisqu'il peut traiter un nombre incroyable de 2.5 milliards de pixels par seconde.
Changeons de sujet et parlons du silicium développé en interne par Tesla, appelé puce Dojo, destiné à la formation en IA.
La puce Dojo, avec ses 362 TeraFLOP de capacité informatique, a été créée en utilisant la technologie 7 nanomètres. Il est conçu pour gérer l'énorme volume de données vidéo que la flotte de Tesla, composée de plus d'un million de véhicules, génère et utilise pour former ses clients. les réseaux de neurones.
Une tuile de formation avec 36 To par seconde de bande passante est possible grâce à la conception de la puce, qui permet une communication fluide entre plusieurs processeurs.
Ceci est particulièrement important car cela permet à Tesla de construire le supercalculateur Dojo, une machine qui devrait dépasser la barrière ExaFLOP et devenir l'un des supercalculateurs les plus puissants créés spécifiquement pour la formation en IA.
Le système Dojo
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont connu une révolution en raison de Le système Dojo de Tesla.
Ce supercalculateur a été construit à partir de zéro et comprend tout, depuis les interfaces de micrologiciels sur silicium jusqu'aux API logicielles de haut niveau, ce qui donne lieu à un environnement fluide et intégré pour la formation en IA.
Mais ce qui distingue vraiment Dojo, c'est son architecture, qui a été créée afin de répondre aux exigences de boucles de distribution, de refroidissement et de contrôle de haute puissance.
Ceci est essentiel car les modèles d’apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones profonds, nécessitent beaucoup de puissance de calcul, ce qui produit beaucoup de chaleur.
Ces problèmes ont été résolus de manière créative par Tesla, garantissant que le système est à la fois solide et efficace.
La conception modulaire de Dojo facilite sa mise à l'échelle, ce qui est nécessaire pour gérer les énormes ensembles de données produits par la flotte de véhicules de Tesla. En ce qui concerne l'apprentissage de la flotte, Dojo est également essentiel pour ce processus.
Le système Dojo exploite les données en temps réel recueillies auprès des véhicules Tesla circulant sur la route pour former et améliorer les algorithmes d'IA qui pilotent les voitures entièrement autonomes de Tesla.
Les réseaux de neurones
Tesla est sans aucun doute un pionnier dans l'utilisation des réseaux de neurones dans le secteur automobile. Tesla s'entraîne en profondeur les réseaux de neurones utiliser la recherche de pointe pour aborder une variété de problèmes, de la perception au contrôle.
Les réseaux par caméra développés par l'entreprise sont destinés à l'analyse d'images brutes pour la segmentation sémantique, l'identification d'objets et l'estimation de la profondeur monoculaire.
Cela nécessite de disséquer chaque image en ses éléments constitutifs, de reconnaître les choses et de comprendre leurs connexions spatiales.
Les réseaux à vol d'oiseau constituent une autre caractéristique distinctive de l'approche de Tesla en matière de réseaux neuronaux. Ces réseaux utilisent les informations provenant de diverses caméras et capteurs pour produire une image descendante de l’infrastructure statique et du réseau routier.
Comprendre les situations de conduite difficiles, notamment négocier des carrefours ou éviter les obstacles, en dépend.
Les informations de ces réseaux sont collectées à partir de la flotte Tesla de plus d'un million de véhicules, offrant une sélection large et variée de situations de formation.
Mais les difficultés ne s’arrêtent pas là. Une formation massive aux réseaux neuronaux est nécessaire, ce qui nécessite du matériel et des logiciels spécialisés.
Le système de supercalculateur Dojo de Tesla, doté de 70,000 XNUMX unités de traitement graphique (GPU), joue un rôle crucial à cet égard.
Il est conçu pour gérer les boucles d’alimentation, de refroidissement et de contrôle à haute puissance, permettant ainsi d’entraîner les réseaux neuronaux rapidement et efficacement.
L'objectif ultime de toutes ces initiatives est de promouvoir l'apprentissage automatique dans son ensemble, et pas seulement les produits de Tesla.
Tesla imagine une époque où les pouvoirs de l’apprentissage automatique pourront être démocratisés en ouvrant le système Dojo et les réseaux neuronaux à la communauté technologique plus large.
Algorithmes d'autonomie
Les algorithmes autonomes de Tesla, conçus pour traverser avec précision l'environnement réel, constituent la base de ses capacités de conduite autonome.
Ces systèmes, qui évaluent les données de plusieurs capteurs, notamment des caméras et des radars, pour émettre des jugements de conduite en temps réel, sont basés sur des réseaux neuronaux et des modèles d'apprentissage automatique.
La génération de données de vérité terrain précises et étendues est l’un des éléments les plus difficiles de la construction de ces algorithmes.
Pour entraîner les réseaux neuronaux, cela implique de classer des millions d’images et de relevés de capteurs. Le travail est extrêmement laborieux et complexe puisque les données doivent être suffisamment diverses pour couvrir une gamme de scénarios de conduite, de types de routes et de circonstances.
Le système de planification et de prise de décision est un autre élément crucial qui doit être suffisamment solide pour gérer les incertitudes du monde actuel.
Les algorithmes doivent être conçus pour faire face à l'incertitude, qu'il s'agisse de prévoir les actions des autres conducteurs ou de porter des jugements en une fraction de seconde dans des scénarios d'urgence.
Tesla lutte contre cela en mettant à niveau ses algorithmes, souvent en fonction des informations recueillies auprès de sa flotte de véhicules, établissant ainsi une boucle de rétroaction qui permet un développement continu.
Mais Tesla ne se concentre pas uniquement sur les logiciels ; afin de s'assurer du bon fonctionnement de ces algorithmes, il prête également attention à l'optimisation du matériel.
La puce Full Self-Driving (FSD) et le supercalculateur Dojo, deux des processeurs conçus sur mesure par l'entreprise, offrent la capacité de traitement requise pour effectuer des calculs complexes en temps réel.
Fondements du code et infrastructure d’évaluation
Les développements révolutionnaires de Tesla en matière de conduite autonome reposent sur une base de code solide et une infrastructure d'évaluation hautement développée.
L'approche de Tesla en matière d'optimisation du code reflète cet accent mis sur la garantie du meilleur débit, latence, précision et déterminisme possibles.
Depuis que Tesla a créé le logiciel Autopilot à partir de zéro, il peut garantir une interaction matérielle étroite, ce qui donne lieu à un système fluide et efficace.
Créer des chargeurs de démarrage incroyablement fiables, modifier les noyaux Linux et créer un code de bas niveau efficace sont tous nécessaires pour gérer d'énormes volumes de données de capteurs sans sacrifier la vitesse.
Mais le codage n’est pas le seul souci. L’infrastructure d’évaluation est un facteur clé pour favoriser l’innovation chez Tesla.
Cette infrastructure, à la fois en boucle ouverte et en boucle fermée, est créée pour accélérer la vitesse de développement, surveiller les améliorations de performances et stopper toute régression.
En utilisant des extraits typiques de l'importante flotte de Tesla, l'entreprise peut les inclure dans des suites de tests complètes, garantissant ainsi que le logiciel est systématiquement évalué par rapport aux événements du monde réel.
De plus, les outils de Tesla imitent les paramètres du monde réel et fournissent des images et des données de capteur incroyablement réalistes, essentielles au débogage et à la mise en œuvre en direct. tests automatisés.
Conclusion
En regardant le parcours de Tesla en matière d'IA, il est clair que l'entreprise influence non seulement l'avenir des transports, mais qu'elle réalise également d'énormes progrès en matière de robotique et d'apprentissage automatique.
Tesla établit de nouvelles normes en matière de conduite autonome et d'interaction homme-robot grâce à ses technologies d'intelligence artificielle (IA), notamment sa technologie Full Self-Driving, le supercalculateur Dojo et le Tesla Bot.
L'entreprise s'est imposée comme pionnière dans le domaine de l'intelligence artificielle grâce à sa stratégie globale, qui combine des logiciels de pointe avec du matériel spécialement conçu.
Cependant, les implications des efforts de Tesla vont bien au-delà des secteurs automobile et robotique. Les soins de santé, la logistique et même les villes intelligentes pourraient tous être complètement transformés par les technologies en cours de développement.
Le désir d'Elon Musk de rendre les compétences d'apprentissage automatique de Dojo disponibles en tant que service et l'engagement de Tesla de rendre open source des parties de ses logiciels peuvent démocratiser l'accès à l'intelligence artificielle avancée, stimulant ainsi l'innovation dans l'ensemble de l'industrie technologique.
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