ટેસ્લા ખાસ કરીને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (એઆઈ)ના ક્ષેત્રમાં, આ ક્ષણના ઝડપથી વિસ્તરતા ટેક્નોલોજીના દ્રશ્યમાં આવિષ્કારના પ્રકાશ તરીકે બહાર આવે છે.
AI એ ટેસ્લાની મહત્વાકાંક્ષી મુશ્કેલીના મૂળમાં છે જેથી કરીને વિશ્વના ટકાઉ ઊર્જામાં સંક્રમણને ઝડપી બનાવવામાં આવે, જે ઇલેક્ટ્રિક કારના સરળ ઉત્પાદનથી આગળ વધે છે.
ટેસ્લાની આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પ્રત્યેની વફાદારી માત્ર એક બાજુની ડિઝાઇન નથી, જેમ તમે ધારો છો; તે તેમના મુખ્ય ડીએનએમાં સમાવિષ્ટ છે અને સ્વતંત્ર ડ્રાઇવિંગથી લઈને એનર્જી ઓપરેશન સિસ્ટમ્સ સુધીની દરેક વસ્તુને પ્રભાવિત કરે છે.
ટેસ્લા વિઝન અને પ્લાનિંગ માટે સ્લાઈસ-એજ AI અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને મશીન સેક્ટર તેમજ અન્ય ક્ષેત્રોમાં જે શક્ય છે તે બદલી રહ્યું છે.
કંપનીની સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ (FSD) ટેક્નોલોજી તેની AI ક્ષમતાનું સ્ટાઇલિશ ઉદાહરણ છે. મશીન સાક્ષરતા અને ડેટા એનાલિટિક્સની એક ઘટના જે આપણા ટૂંકા અને લાંબા-અંતરના બંને માર્ગોને રૂપાંતરિત કરવા માટે સેટ છે.
તેની મોટરકાર અને ટેસ્લા પાવરવોલ અને સોલર રૂફ બંનેમાં ઉર્જાનો મહત્તમ ઉપયોગ કરવા માટે, ટેસ્લાની આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) પણ નોંધપાત્ર ભાગ ભજવે છે.
આ બુદ્ધિશાળી પૂર્વગ્રહો AI નો ઉપયોગ કરીને પર્યાવરણીય ડેટા અને વપરાશ પેટર્નનું મૂલ્યાંકન કરે છે, અસરકારકતા અને ટકાઉપણું વધારવા માટે વાસ્તવિક સમયમાં વિવિધતા બનાવે છે. આ ઉપરાંત, ટેસ્લાના AI ટ્રાયલ્સમાં ટેસ્લા બોટની રચના સાથે રોબોટિક્સનો સમાવેશ થાય છે, જેનો હેતુ પાર્લસ, એકવિધ અથવા ફક્ત રસહીન કન્ડીશનીંગ લેવાનો છે.
તે નશ્વર-રોબોટ વાણિજ્ય માટે નવા મુખ પણ બનાવે છે, એક દિવસનો દરવાજો ખોલે છે જ્યારે મશીનો ખરેખર મનુષ્યોને આપણા જીવનની ગુણવત્તા સુધારવામાં મદદ કરી શકે છે.
ટેસ્લાના ઉદ્દેશ્યનો પાયાનો પથ્થર, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એ મશીન તરીકે કામ કરે છે જે વ્યવસાયને વધુ સ્વચાલિત અને ટકાઉ ભવિષ્ય તરફ લઈ જાય છે.
સ્માર્ટ મોટરકાર બનાવવી એ એક સ્માર્ટ ઇકોસિસ્ટમ વિકસાવવાનું માત્ર એક પાસું છે જે ટ્રિપ, એનર્જી અને રોજિંદા જીવનને એકીકૃત કરે છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તામાં નોંધપાત્ર રોકાણ કરીને,
ટેસ્લા માત્ર પવનથી આગળ જ નથી રહી પરંતુ તેને આકાર આપવામાં પણ મદદ કરી રહી છે, હરિયાળી, વધુ ઉત્પાદક સમાજ માટે ટેક્નોલોજી કઈ ક્ષમતા ધરાવે છે તેની મર્યાદાઓને આગળ ધપાવી રહી છે.
તેથી, આ પોસ્ટમાં, અમે ટેસ્લા AI, તેની ઉત્પાદનો સેવાઓ, કામગીરી અને ઘણું બધું જોઈશું.
ટેસ્લાનું AI અને રોબોટિક્સ
ના ફ્યુઝનને સંબોધતી વખતે રોબોટિક્સ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI), ટેસ્લા સતત ટોચ પર આવે છે. તેઓ AI વાતાવરણમાં તેમના અનોખા અભિગમને કારણે અલગ પડે છે, ખાસ કરીને દ્રષ્ટિ અને આયોજનમાં.
ટેસ્લા વાકેફ છે કે સંપૂર્ણ સ્વાયત્તતા માટે એક અત્યાધુનિક AI સિસ્ટમની જરૂર છે જે વાસ્તવિક સમયમાં આસપાસના વાતાવરણને સમજી શકે, પછી ભલે તે ઓટોમોબાઈલ હોય કે હ્યુમનૉઇડ રોબોટ્સ.
ફક્ત નિયમ-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સ પર આધાર રાખવાને બદલે, તેમનો અભિગમ ધોરણથી દૂર થઈ જાય છે અને તેના પર વ્યાપકપણે આધાર રાખે છે મશીન શિક્ષણ તેમની સિસ્ટમોને તાલીમ આપવા માટે, તેમને સમય સાથે વિકાસ અને સુધારવા માટે પરવાનગી આપે છે.
ફુલ સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ (FSD) ટેક્નોલોજી ટેસ્લાની આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પહેલના હાર્દમાં છે. જટિલ ડ્રાઇવિંગ સંજોગોનું સંચાલન કરવા માટે, અમારી સિસ્ટમ સેન્સર ડેટાને AI અલ્ગોરિધમ્સ સાથે જોડે છે.
જો કે, ટેસ્લાની AI મહત્વાકાંક્ષા હાઇવેથી આગળ વધે છે. તેઓ ટેસ્લા બોટ વિકસાવી રહ્યા છે, એક સ્વાયત્ત માનવીય રોબોટ જે લોકોને કંટાળાજનક, જોખમી અથવા માત્ર કંટાળાજનક હોય તેવી પ્રવૃત્તિઓને સંભાળી શકે છે.
રોબોટિક્સમાં આ પ્રગતિ ટેસ્લા દ્વારા દ્રષ્ટિ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિના આયોજનમાં થયેલા સુધારાનું પરિણામ છે.
ટેસ્લા AI ઇકોસિસ્ટમ પ્રત્યેના તેના સર્વગ્રાહી સમર્પણને કારણે અલગ છે. તેઓ હાર્ડવેર બનાવે છે જે AI એલ્ગોરિધમ્સને પણ શક્તિ આપે છે, મહત્તમ પ્રદર્શન અને સરળ એકીકરણની ખાતરી આપે છે.
આમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અનુમાન અને તાલીમ માટે તેમના ખાસ ડિઝાઇન કરેલા પ્રોસેસર્સનો સમાવેશ થાય છે, જે રોબોટ્સ અને ડ્રાઇવર વિનાની કાર બંને માટે જરૂરી છે.
ટેસ્લા બોટ
ના પ્રકાશન સાથે ટેસ્લા બોટ, ટેસ્લાએ ટેક્નિકલ ઇનોવેશનના ક્ષેત્રમાં ફરી એકવાર વિશ્વનું ધ્યાન ખેંચ્યું છે.
આ માત્ર કોઈ રોબોટ નથી; તે એક માનવીય પ્રાણી છે જે આકાર અને કાર્ય બંનેમાં વ્યક્તિ જેવું લાગે છે.
ટેસ્લા બોટ, જે દ્વિપક્ષીય, સ્વાયત્ત સજીવ તરીકે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું, તે વ્યવસાયની આગળ-વિચારની ફિલસૂફીનો પુરાવો છે.
ટેસ્લા ઇચ્છે છે કે આ રોબોટ એવી પ્રવૃત્તિઓ કરે જે કાં તો લોકો માટે જોખમી, પુનરાવર્તિત અથવા ફક્ત કંટાળાજનક હોય, તે જ અદ્યતન કૃત્રિમ બુદ્ધિ પર દોરે જે તેની ઓટોમોબાઇલ ચલાવે છે.
એવી દુનિયાની કલ્પના કરો જ્યાં રોબોટ્સ ખતરનાક કાર્યો કરે છે અથવા સમય માંગી લેતું કામ કરે છે, જે આપણને વધુ નવીન અને યોગ્ય પ્રવૃત્તિઓમાં જોડાવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
જો કે, આવા રોબોટનું નિર્માણ તેની મુશ્કેલીઓનો હિસ્સો રજૂ કરે છે. બે પગવાળા મશીનને સંતુલિત કરવા માટે અદ્ભુત કૌશલ્યની જરૂર પડે છે, ખાતરી કરો કે તે વિવિધ ભૂપ્રદેશોમાંથી પસાર થઈ શકે છે, અને કોઈપણ અડચણ વિના વાસ્તવિક દુનિયા સાથે સંપર્ક કરવાનું શક્ય બનાવે છે.
આ અવરોધોને દૂર કરવા માટે ટેસ્લાની વ્યૂહરચના તેના વિશાળ AI અનુભવ પર આધારિત છે, ખાસ કરીને દ્રષ્ટિ અને આયોજનમાં. બૉટનું સૉફ્ટવેર તેના વાતાવરણને સમજવામાં, ઝડપી નિર્ણય લેવા અને ફરજો ચોક્કસ રીતે નિભાવવામાં સક્ષમ હોવું જોઈએ.
આ ક્ષેત્રમાં કંપનીની પ્રગતિ ટેસ્લા દ્વારા નોન-વોકિંગ પ્રોટોટાઇપ હેલીઓપ્ટિલની રજૂઆત અને અન્ય પ્રોટોટાઇપ, ઓપ્ટીમસની વિડિયો પ્રસ્તુતિ દ્વારા દર્શાવવામાં આવી હતી.
આ મશીનો એવા દિવસનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જ્યારે ટેક્નોલોજી અને લોકો સાથે-સાથે જીવશે અને એકબીજાના પૂરક બનશે, એટલું જ નહીં, ફરજો પણ નિભાવશે.
ટેસ્લાના સ્વપ્નદ્રષ્ટા સીઇઓ, એલોન મસ્ક, એ પણ કહ્યું છે કે ટેસ્લા બોટ એવી રીતે વિકસાવવામાં આવશે કે માનવીઓ તેને સરળતાથી આગળ વધી શકે અથવા તેને દૂર કરી શકે, ખાતરી આપે છે કે સલામતીના મુદ્દાઓ સંબોધવામાં આવશે.
એફએસડી અને ડોજો ચિપ્સ
ટેસ્લાના કસ્ટમ-ડિઝાઇન કરેલ સિલિકોન-ધ ફુલ સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ (FSD) અને ડોજો ચિપ્સ-એ ખરેખર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) માં કંપનીની સિદ્ધિઓને શક્તિ આપે છે.
ચાલો સાથે શરૂ કરીએ FSD ચિપ, એન્જિનિયરિંગની અજાયબી અને ટેસ્લાની સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારનું મગજ. આ ચિપની રીડન્ડન્સી, જેને હાર્ડવેર 3 તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે કોઈપણ સિસ્ટમ ભંગાણ તેની કામગીરીને બગાડશે નહીં.
તે CPU, ગ્રાફિક્સ કાર્ડ અને ન્યુરલ પ્રોસેસર સાથે સંપૂર્ણ સિસ્ટમ-ઓન-એ-ચિપ (SoC) આર્કિટેક્ચર ધરાવે છે અને ક્રોસ-રેફરન્સ પરિણામો માટે બે ચિપ્સનો ઉપયોગ કરે છે.
પ્રોસેસર ટેસ્લાની સેલ્ફ-ડ્રાઈવિંગ ટેક્નોલોજીનો મુખ્ય ઘટક છે કારણ કે તે પ્રતિ સેકન્ડમાં આશ્ચર્યજનક 2.5 બિલિયન પિક્સેલ્સ પ્રક્રિયા કરી શકે છે.
ચાલો સ્વિચ કરીએ અને ટેસ્લાના આંતરિક રીતે વિકસિત સિલિકોન વિશે વાત કરીએ જેને ડોજો ચિપ કહેવાય છે, જે AI તાલીમ માટે બનાવાયેલ છે.
ડોજો ચિપ, તેની કમ્પ્યુટિંગ ક્ષમતાના 362 ટેરાફ્લોપ સાથે, 7-નેનોમીટર ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવી હતી. તે વિડિયો ડેટાના પ્રચંડ જથ્થાને સંચાલિત કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે જે ટેસ્લાના દસ લાખથી વધુ વાહનોનો કાફલો જનરેટ કરે છે અને તેનો ઉપયોગ તાલીમ આપવા માટે કરે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ.
બેન્ડવિડ્થ પ્રતિ સેકન્ડ 36TB સાથેની તાલીમ ટાઇલ શક્ય છે, ચિપની ડિઝાઇનને આભારી છે, જે ઘણા પ્રોસેસરોમાં સરળ સંચારને સક્ષમ કરે છે.
આ ખાસ કરીને નોંધપાત્ર છે કારણ કે તે ટેસ્લાને ડોજો સુપર કોમ્પ્યુટરનું નિર્માણ કરવા સક્ષમ બનાવે છે, એક એવું મશીન જે ExaFLOP અવરોધને વટાવી શકે છે અને ખાસ કરીને AI તાલીમ માટે બનાવેલ સૌથી શક્તિશાળી સુપર કોમ્પ્યુટરમાંનું એક બની જાય છે.
ડોજો સિસ્ટમ
આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગને કારણે ક્રાંતિ થઈ છે ટેસ્લાની ડોજો સિસ્ટમ.
આ સુપર કોમ્પ્યુટર ગ્રાઉન્ડ ઉપરથી બનાવવામાં આવ્યું હતું અને તેમાં સિલિકોન ફર્મવેર ઈન્ટરફેસથી લઈને હાઈ-લેવલ સોફ્ટવેર API સુધીની દરેક વસ્તુનો સમાવેશ થાય છે, જેના પરિણામે AI તાલીમ માટે પ્રવાહી, સંકલિત વાતાવરણ મળે છે.
પરંતુ જે ખરેખર ડોજોને અલગ પાડે છે તે તેનું આર્કિટેક્ચર છે, જે હાઇ-પાવર ડિલિવરી, કૂલિંગ અને કંટ્રોલ લૂપ્સની માંગને પહોંચી વળવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
આ આવશ્યક છે કારણ કે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ-ખાસ કરીને ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ-ઘણી બધી કમ્પ્યુટિંગ પાવરની માંગ કરે છે, જે બદલામાં ઘણી ગરમી ઉત્પન્ન કરે છે.
આ મુદ્દાઓને ટેસ્લા દ્વારા સર્જનાત્મક રીતે સંબોધવામાં આવ્યા છે, ખાતરી આપે છે કે સિસ્ટમ મજબૂત અને અસરકારક બંને છે.
ડોજોની મોડ્યુલર ડિઝાઇન તેને માપવામાં સરળ બનાવે છે, જે ટેસ્લાના વાહનોના કાફલા દ્વારા ઉત્પાદિત પ્રચંડ ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવા માટે જરૂરી છે. ફ્લીટ લર્નિંગના સંબંધમાં, ડોજો આ પ્રક્રિયા માટે પણ જરૂરી છે.
ડોજો સિસ્ટમ ટેસ્લાની સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારને ચલાવતા AI અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવા અને સુધારવા માટે રસ્તા પર કાર્યરત ટેસ્લા વાહનોમાંથી એકત્ર કરાયેલા રીઅલ-ટાઇમ ડેટાનો લાભ લે છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ
ઓટોમોટિવ સેક્ટરમાં ન્યુરલ નેટવર્કના ઉપયોગમાં ટેસ્લા નિઃશંકપણે અગ્રણી છે. ટેસ્લા ઊંડા ટ્રેન કરે છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ધારણાથી લઈને નિયંત્રણ સુધીના વિવિધ મુદ્દાઓને ઉકેલવા માટે અદ્યતન સંશોધનનો ઉપયોગ.
વ્યવસાય દ્વારા વિકસિત પ્રતિ-કેમેરા નેટવર્ક્સ સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને મોનોક્યુલર ઊંડાણ અંદાજ માટે કાચા ચિત્રોના વિશ્લેષણ માટે બનાવાયેલ છે.
આ માટે દરેક ઇમેજને તેના ઘટક ભાગોમાં વિચ્છેદ કરવાની, વસ્તુઓને ઓળખવાની અને તેમના અવકાશી જોડાણોને સમજવાની જરૂર છે.
બર્ડ-આઇ-વ્યૂ નેટવર્ક્સ એ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પ્રત્યે ટેસ્લાના અભિગમની બીજી વિશિષ્ટ વિશેષતા છે. આ નેટવર્ક્સ સ્ટેટિક ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને રોડ નેટવર્કની ટોપ-ડાઉન ઈમેજ બનાવવા માટે વિવિધ કેમેરા અને સેન્સર્સની માહિતીનો ઉપયોગ કરે છે.
મુશ્કેલ ડ્રાઇવિંગ પરિસ્થિતિઓને સમજવું, જેમાં જંકશનને વાટાઘાટ કરવી અથવા અવરોધોથી બચવું, આના પર નિર્ભર છે.
આ નેટવર્ક્સ માટેની માહિતી ટેસ્લાના દસ લાખથી વધુ વાહનોના કાફલામાંથી એકત્રિત કરવામાં આવી છે, જે પ્રશિક્ષણ પરિસ્થિતિઓની વિશાળ અને વૈવિધ્યસભર પસંદગી પ્રદાન કરે છે.
મુશ્કેલીઓ ત્યાં અટકતી નથી, તેમ છતાં. વિશાળ ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમ જરૂરી છે, જેમાં વિશિષ્ટ ગિયર અને સૉફ્ટવેરની આવશ્યકતા છે.
આમાં નિર્ણાયક ભાગ ટેસ્લાની ડોજો સુપર કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ દ્વારા ભજવવામાં આવે છે, જેમાં 70,000 ગ્રાફિકલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPUs) છે.
તે ઉચ્ચ-પાવર સપ્લાય, ઠંડક અને નિયંત્રણ લૂપ્સ સાથે વ્યવહાર કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે, જે ન્યુરલ નેટવર્કને ઝડપથી અને અસરકારક રીતે તાલીમ આપવાનું શક્ય બનાવે છે.
આ તમામ પહેલોનો અંતિમ ઉદ્દેશ્ય માત્ર ટેસ્લાના પોતાના ઉત્પાદનો નહીં, સમગ્ર રીતે મશીન લર્નિંગને પ્રોત્સાહન આપવાનો છે.
ટેસ્લા એવા સમયની કલ્પના કરે છે જ્યારે ડોજો સિસ્ટમ અને ન્યુરલ નેટવર્કને મોટા ટેક સમુદાય માટે ખોલીને મશીન લર્નિંગની શક્તિઓનું લોકશાહીકરણ કરી શકાય છે.
સ્વાયત્તતા અલ્ગોરિધમ્સ
ટેસ્લાના સ્વાયત્ત અલ્ગોરિધમ્સ, જે વાસ્તવિક પર્યાવરણને ચોક્કસ રીતે પસાર કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યા છે, જે તેની સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ક્ષમતાઓનો પાયો બનાવે છે.
આ સિસ્ટમો, જે કેમેરા અને રડાર સહિતના કેટલાક સેન્સરમાંથી ઇનપુટનું મૂલ્યાંકન કરે છે, જે વાસ્તવિક સમયમાં ડ્રાઇવિંગનો નિર્ણય કરે છે, તે ન્યુરલ નેટવર્ક અને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ પર આધારિત છે.
ચોક્કસ, વ્યાપક ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ ડેટાનું જનરેશન એ આ અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવાના સૌથી મુશ્કેલ ઘટકોમાંનું એક છે.
ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે, આમાં લાખો ચિત્રો અને સેન્સર રીડિંગ્સનું વર્ગીકરણ કરવામાં આવે છે. કાર્ય અત્યંત શ્રમ-સઘન અને જટિલ છે કારણ કે ડ્રાઇવિંગના દૃશ્યો, રસ્તાના પ્રકારો અને સંજોગોની શ્રેણીને આવરી લેવા માટે ડેટા પર્યાપ્ત વૈવિધ્યસભર હોવા જોઈએ.
આયોજન અને નિર્ણય લેવાની પ્રણાલી એ અન્ય નિર્ણાયક તત્વ છે જે વાસ્તવિક વિશ્વમાં અનિશ્ચિતતાઓને સંચાલિત કરવા માટે પૂરતી મજબૂત હોવી જોઈએ.
અનિશ્ચિતતાનો સામનો કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવાની જરૂર છે, પછી ભલે તે અન્ય ડ્રાઇવરોની ક્રિયાઓની આગાહી કરતી હોય અથવા કટોકટીની પરિસ્થિતિઓમાં સ્પ્લિટ-સેકન્ડ ચુકાદાઓ કરતી હોય.
ટેસ્લા તેના વાહનોના કાફલામાંથી એકત્ર કરાયેલી માહિતીના આધારે તેના અલ્ગોરિધમ્સને અપગ્રેડ કરીને, પ્રતિસાદ લૂપ સ્થાપિત કરીને તેનો સામનો કરે છે જે સતત વિકાસને સક્ષમ કરે છે.
પરંતુ ટેસ્લા ફક્ત સોફ્ટવેર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતું નથી; આ અલ્ગોરિધમ્સ સારી રીતે કાર્ય કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે, તે હાર્ડવેર ઓપ્ટિમાઇઝેશન પર પણ ધ્યાન આપે છે.
ફુલ સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ (FSD) ચિપ અને ડોજો સુપર કોમ્પ્યુટર, કંપનીના બે કસ્ટમ-ડિઝાઇન પ્રોસેસર, વાસ્તવિક સમયમાં જટિલ ગણતરીઓ કરવા માટે જરૂરી પ્રોસેસિંગ ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે.
કોડ ફાઉન્ડેશન્સ અને મૂલ્યાંકન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર
સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગમાં ટેસ્લાની ગ્રાઉન્ડ બ્રેકિંગ ડેવલપમેન્ટ નક્કર કોડ બેઝ અને અત્યંત વિકસિત આકારણી ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર બનેલી છે.
કોડ ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે ટેસ્લાનો અભિગમ શ્રેષ્ઠ શક્ય થ્રુપુટ, લેટન્સી, ચોકસાઈ અને નિશ્ચયવાદને સુનિશ્ચિત કરવા પરના આ ભારને પ્રતિબિંબિત કરે છે.
ટેસ્લાએ ગ્રાઉન્ડ ઉપરથી ઓટોપાયલટ સોફ્ટવેર બનાવ્યું હોવાથી, તે નજીકના હાર્ડવેર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની ખાતરી આપી શકે છે, જેના પરિણામે એક સરળ અને અસરકારક સિસ્ટમ છે.
અવિશ્વસનીય રીતે ભરોસાપાત્ર બુટલોડર્સ બનાવવા, Linux કર્નલોને સંશોધિત કરવા, અને અસરકારક નિમ્ન-સ્તરનો કોડ બનાવવો એ બધું ઝડપને બલિદાન આપ્યા વિના સેન્સર ડેટાના વિશાળ વોલ્યુમનું સંચાલન કરવા માટે જરૂરી છે.
જો કે, કોડિંગ એ એકમાત્ર ચિંતા નથી. ટેસ્લામાં નવીનતાને પ્રોત્સાહન આપવાનું મુખ્ય પરિબળ મૂલ્યાંકન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર છે.
આ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર, ઓપન-લૂપ અને ક્લોઝ્ડ-લૂપ બંને, વિકાસની ઝડપને ઝડપી બનાવવા, પ્રદર્શન સુધારણાઓનું નિરીક્ષણ કરવા અને કોઈપણ રીગ્રેસનને રોકવા માટે બનાવવામાં આવ્યું છે.
ટેસ્લાના મોટા કાફલામાંથી લાક્ષણિક ક્લિપ્સનો ઉપયોગ કરીને, વ્યવસાય તેમને વ્યાપક પરીક્ષણ સ્યુટ્સમાં સમાવી શકે છે, ખાતરી આપે છે કે સોફ્ટવેરનું વાસ્તવિક-વિશ્વની ઘટનાઓ સામે સતત મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે.
વધુમાં, ટેસ્લાના ટૂલ્સ વાસ્તવિક દુનિયાની સેટિંગ્સનું અનુકરણ કરે છે અને અવિશ્વસનીય રીતે વાસ્તવિક છબીઓ અને સેન્સર ડેટા પ્રદાન કરે છે જે લાઇવ ડિબગીંગ માટે જરૂરી છે અને સ્વચાલિત પરીક્ષણ.
ઉપસંહાર
જેમ આપણે ટેસ્લાની AI સફર પર પાછા નજર કરીએ છીએ, તે સ્પષ્ટ છે કે વ્યવસાય માત્ર પરિવહનના ભાવિને જ પ્રભાવિત કરી રહ્યો નથી પરંતુ રોબોટિક્સ અને મશીન લર્નિંગમાં પણ જબરદસ્ત પ્રગતિ કરી રહ્યો છે.
ટેસ્લા તેની આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ટેક્નોલોજીઓ સાથે સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ અને માનવ-રોબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા બંનેમાં શક્ય છે તે માટે નવા ધોરણો સેટ કરી રહી છે, જેમાં તેની સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ તકનીક, ડોજો સુપર કોમ્પ્યુટર અને ટેસ્લા બોટનો સમાવેશ થાય છે.
વ્યવસાયે તેની વ્યાપક વ્યૂહરચનાને કારણે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્ષેત્રે પોતાની જાતને એક અગ્રણી તરીકે સ્થાપિત કરી છે, જે ખાસ કરીને બનાવેલા હાર્ડવેર સાથે અદ્યતન સોફ્ટવેરને જોડે છે.
જો કે, ટેસ્લાના પ્રયત્નોની અસરો કાર અને રોબોટિક્સ ઉદ્યોગોથી ઘણી આગળ છે. હેલ્થકેર, લોજિસ્ટિક્સ અને સ્માર્ટ સિટી પણ હવે વિકાસ હેઠળની ટેક્નોલોજીઓ દ્વારા સંપૂર્ણપણે રૂપાંતરિત થઈ શકે છે.
ડોજોના મશીન લર્નિંગ કૌશલ્યોને સેવા તરીકે ઉપલબ્ધ કરાવવાની એલોન મસ્કની ઇચ્છા અને તેના સોફ્ટવેરના ઓપન-સોર્સ ભાગો માટે ટેસ્લાની પ્રતિજ્ઞા અદ્યતન કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની ઍક્સેસને લોકશાહી બનાવી શકે છે, જે સમગ્ર મોટા ટેક ઉદ્યોગમાં નવીનતાને ઉત્તેજન આપે છે.
એક જવાબ છોડો