ટેસ્લા એ અમેરિકન વાહન ઉત્પાદન કંપની છે જેની સ્થાપના કરવામાં આવી છે એલોન મસ્ક 2003 છે.
કંપની તેની ઈલેક્ટ્રિક કાર અને સોલર પેનલ અને લિથિયમ-આયન બેટરી એનર્જી સ્ટોરેજમાં વિશેષતા માટે જાણીતી છે.
ટેસ્લા કાર સુપર-ચાર્જિંગ, કીકાર્ડ એક્સેસ અને ઓટોપાયલટ મોડ સહિત ઘણી ક્રાંતિકારી સુવિધાઓ સાથે આવે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) અને માંથી વિચારોને કારણે ઓટોપાયલટ મોડ શક્ય બન્યું છે ટેસ્લાનું અદ્યતન ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર.
ચાલો ટેસ્લા ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચરની વિગતવાર ચર્ચા કરીએ.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ શું છે?
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, અથવા NN, એલ્ગોરિધમ્સની શ્રેણી છે જેનું જૈવિક પ્રવૃત્તિ પછી મોડલ કરવામાં આવ્યું છે. માનવ મગજ. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ગાંઠો ધરાવે છે, જેને ન્યુરોન્સ પણ કહેવાય છે. વર્ટિકલ નોડ્સના સંગ્રહને સ્તરો તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
દરેક સ્તરમાં ગાંઠો હોય છે, જેને ન્યુરોન્સ પણ કહેવાય છે, જ્યાં ગણતરીઓ થાય છે. નીચે બતાવ્યા પ્રમાણે એક સ્તરના ગાંઠો ટ્રાન્સમિશન લાઇન દ્વારા બીજા સ્તર સાથે જોડાયેલા છે.
નીચેના રેખાકૃતિમાં, વર્તુળો ગાંઠોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને ગાંઠોનો ઊભી સંગ્રહ સ્તરોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આ મોડેલમાં ત્રણ સ્તરો છે.
તેઓ કેવી રીતે શીખે છે?
ડેટા એક સમયે મોડેલની એક એન્ટિટીને લેબલ સાથે આપવામાં આવે છે. ડેટા ભાગોમાં વિભાજિત થાય છે અને મોડેલના દરેક નોડમાંથી પસાર થાય છે.
ગાંઠો આ હિસ્સા પર ગાણિતિક ક્રિયાઓ કરે છે. એક સ્તરમાં ગણતરીઓની શ્રેણી પછી, ડેટા બીજા સ્તર પર જાય છે અને તેથી વધુ.
એકવાર પૂર્ણ થઈ ગયા પછી, અમારું મોડેલ આઉટપુટ સ્તર પર ડેટા લેબલની આગાહી કરે છે. મોડેલ પછી આ અનુમાનિત મૂલ્યની વાસ્તવિક લેબલ મૂલ્ય સાથે સરખામણી કરવા આગળ વધે છે.
જો મૂલ્યો મેળ ખાય છે, તો અમારું મોડેલ આગલું ઇનપુટ લેશે પરંતુ જો મૂલ્યો અલગ હશે તો મોડેલ બંને મૂલ્યો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કરશે, જેને નુકશાન કહેવાય છે, અને આગલી વખતે મેચિંગ લેબલ્સ બનાવવા માટે નોડ ગણતરીઓને સમાયોજિત કરશે.
ટેસ્લાનું ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચર
ટેસ્લા ધારણાથી લઈને નિયંત્રણ સુધીની સમસ્યાઓ પર ઊંડા ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે અદ્યતન સંશોધનનો ઉપયોગ કરે છે.
ટેસ્લાના પ્રતિ-કેમેરા નેટવર્ક્સ સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન અને કરવા માટે કાચી છબીઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. મોનોક્યુલર ઊંડાઈ અંદાજ.
ડેટાસેટ્સ
ન્યુરલ નેટવર્ક્સને કાચી ઈમેજો પર તાલીમ આપવામાં આવે છે જે બર્ડ-આઈ-વ્યૂ નેટવર્ક કેમેરામાંથી લીધેલા વિડિયોમાંથી કાઢવામાં આવે છે જે રોડ લેઆઉટ, સ્ટેટિક ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને 3D ઑબ્જેક્ટને સીધા જ ટોપ-ડાઉન વ્યૂમાં આઉટપુટ કરે છે.
ડેટા ઇમેજનું લેબલ વગરનું છે અને સમગ્ર વિશ્વમાં ઘણાં વિવિધ દૃશ્યોને આવરી લે છે અને વાસ્તવિક સમયમાં XNUMX લાખ વાહનોનો સમાવેશ થાય છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
નેટવર્કમાં 70,000 ગ્રાફિકલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPU)નો સમાવેશ થાય છે, જે 48 ઊંડા શિક્ષણ મોડેલો
કેમેરા અને સેન્સર સહિત કારના હાર્ડવેર ઘટકો, આ મોડલ્સના નેટવર્કમાંથી પસાર થતો અસુરક્ષિત ડેટા પ્રદાન કરે છે.
આપેલા ડેટામાંથી કાર પર્યાવરણમાં સંભવિત વસ્તુઓ વિશે શીખે છે, જેમ કે રાહદારી, વૃક્ષ વગેરે.
આર્કિટેક્ચરમાં બે AI ચિપ્સનો પણ સમાવેશ થાય છે જે સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ કરે છે ઊંડા શિક્ષણ. આ ચિપ્સ કાર માટે વાસ્તવિક સમયના નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે, જેમ કે ડ્રાઇવિંગ કરતી વખતે ક્યારે અને કેવી રીતે વળવું.
ન્યુરલ નેટવર્ક આર્કિટેક્ચરમાં ઘણા શક્તિશાળી ઉપકરણો અને વિભાવનાઓ શામેલ છે જે તેના કાર્યમાં ફાળો આપે છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:
FSD ચિપ
સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ (એફએસડી) ચિપ્સ એ AI અનુમાન ચિપ્સ છે જે ટેસ્લાના ઓટોપાયલટ સોફ્ટવેરને ચલાવે છે. આ ચિપ્સને માઇક્રો-આર્કિટેક્ચરલ સુધારાઓ સાથે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે જે મહત્તમ સિલિકોન પ્રદર્શન-પ્રતિ-વોટને સ્ક્વિઝ કરે છે.
AI ની કાર્યક્ષમતા અને પ્રદર્શનને ચકાસવા માટે મજબૂત પરીક્ષણો અને સ્કોરબોર્ડ લખતી વખતે FSDs ફ્લોર-પ્લાનિંગ, સમય અને શક્તિ વિશ્લેષણનો અમલ કરે છે.
ડોજો ચિપ્સ અને સિસ્ટમ્સ
દોજો ટેસ્લાની સુપર કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ છે જે હાઇ-પાવર ડિલિવરી અને ઠંડક માટે અદ્યતન ટેકનોલોજી સાથે મુશ્કેલ સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરે છે.
ડોજો ચિપ્સમાં એઆઈનો સમાવેશ થાય છે જે આ સિસ્ટમોને શક્તિ આપે છે અને દરેક ગ્રેન્યુલારિટી પર મહત્તમ પ્રદર્શન, થ્રુપુટ અને બેન્ડવિડ્થ માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે.
એકસાથે, ચિપ્સ અને સિસ્ટમોનો ઉપયોગ ટેસ્લાના NN માટે પાવર અને પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે થાય છે.
સ્વાયત્તતા અલ્ગોરિધમ્સ
ઓટોનોમી એલ્ગોરિધમ્સ એ મુખ્ય અલ્ગોરિધમ્સ છે જે વિશ્વની ઉચ્ચ-વફાદારી રજૂઆત બનાવીને અને આપેલ જગ્યામાં માર્ગનું આયોજન કરીને કારને ચલાવે છે.
માટે ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપો આવી રજૂઆતોની આગાહી કરવા માટે, ટેસ્લા એલ્ગોરિધમિક રીતે કારના સેન્સરમાંથી અવકાશ અને સમયની માહિતીને સંયોજિત કરીને સચોટ અને મોટા પાયે ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ ડેટા બનાવે છે.
આ અલ્ગોરિધમ્સ એક મજબૂત આયોજન અને નિર્ણય લેવાની સિસ્ટમ બનાવવા માટે અદ્યતન તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે જે અનિશ્ચિતતા હેઠળ જટિલ વાસ્તવિક-વિશ્વ પરિસ્થિતિઓમાં કાર્ય કરે છે.
મૂલ્યાંકન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર
ટેસ્લાના મૂલ્યાંકન ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં ઓપન-લૂપ, ક્લોઝ્ડ-લૂપ અને હાર્ડવેર-ઇન-ધ-લૂપ મૂલ્યાંકન સાધનો અને સ્કેલ પર ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો સમાવેશ થાય છે.
આ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર એઆઈને પ્રદર્શન સુધારણાઓને ટ્રેક કરવા અને રીગ્રેસન અટકાવવા માટે પરવાનગી આપે છે.
ટેસ્લાના NN ની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ
- કેમેરા, અલ્ટ્રાસોનિક સેન્સર અને રડાર પર્યાવરણને સમજે છે
- રડાર કારની આસપાસનું અંતર માપે છે
- અલ્ટ્રાવાયોલેટ તકનીકો નિકટતાને માપે છે અને નિષ્ક્રિય વિડિઓ કારની આસપાસની વસ્તુઓને ઓળખે છે
- ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કના સિદ્ધાંતો પર બનેલી બે AI ચિપ્સનો ઉપયોગ કરે છે
- AI ચિપ્સ 6 બિલિયન ટ્રાંઝિસ્ટર બનાવે છે
- Nvidia ચિપ્સ કરતાં 21 ગણી ઝડપી
- AI ચિપ્સમાં 32 મેગાબાઇટ્સ હાઇ-સ્પીડ SRAM મેમરી છે
- 48 ડીપ લર્નિંગ મોડલનો સમાવેશ થાય છે
- 70,000 ગ્રાફિકલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPUs) સમાવે છે
- દરેક ટાઈમસ્ટેપ પર 1000 અલગ ટેન્સર (અનુમાન) આઉટપુટ કરે છે
ઉપસંહાર
ટેસ્લાની અદ્યતન ધાર ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને AI આર્કિટેક્ચરે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારના વિચારને વાસ્તવિકતા બનાવી છે.
અગ્રણી AI-આધારિત ઓટોમોબાઈલ ઉત્પાદકની આ સફળતા તેના એડવાન્સનું પરિણામ છે FSD ચિપ્સ, Dojo ચિપ્સ, સ્વાયત્તતા અલ્ગોરિધમ્સ, મૂલ્યાંકન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર, અને વધુ.
જો તમે AI, ડીપ લર્નિંગ અને નવીનતમ તકનીકી વલણો વિશે વધુ જાણવા માંગતા હો, તો અમારા અન્ય રસપ્રદ લેખો તપાસો.
એક જવાબ છોડો