સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI)ના પરિણામે આ દુનિયા બદલાઈ શકે છે. અર્ધ-સ્વાયત્ત પ્રણાલીઓમાં સુધારાના સંદર્ભમાં, ટેસ્લા તેનો ભારે ઉપયોગ કરી રહી છે.
વધુમાં, એલોન મસ્ક ભારપૂર્વક જણાવે છે કે તે આખરે અન્ય ક્ષેત્રોમાં લાગુ કરવામાં આવશે. તેની સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ તકનીક અને ઓટોપાયલટ સિસ્ટમ માટે,
ટેસ્લા કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરે છે, મશીન શિક્ષણ, અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (FSD).
આ ભાગમાં, અમે ચર્ચા કરીશું કે ટેસ્લાને ટેક ફર્મ શું બનાવે છે અને તે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર વિકસાવવા માટે AI, કમ્પ્યુટર વિઝન, મોટા ડેટા અને અન્ય તકનીકોનો કેવી રીતે ઉપયોગ કરે છે. ચાલો શરુ કરીએ.
અમે પહેલા તપાસ કરીશું કે કેવી રીતે ટેસ્લા ટેક કંપની છે.
શા માટે ટેસ્લાને ટેક કંપની ગણવામાં આવે છે?
ટેસ્લા નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં સોફ્ટવેરનું ઉત્પાદન કરે છે. ટેસ્લાની વિશિષ્ટ ઇન્ફોટેનમેન્ટ સિસ્ટમ, વપરાશકર્તા ઈન્ટરફેસ, અને સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ કાર્યો બધા સોફ્ટવેર પર આધારિત છે.
જ્યારે અન્ય ઓટોમેકર્સ હવે ઓવર-ધ-એર અપગ્રેડ સાથે પ્રયોગ કરવાનું શરૂ કરી રહ્યા છે, ટેસ્લા વર્ષોથી તે કરી રહી છે. ટેસ્લાના કર્મચારીઓએ ટેસ્લા ઓટોમોબાઈલ માટે ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ બનાવી છે અને સતત સુધારી રહ્યા છે.
ટેસ્લા સોલાર પેનલ્સ, રૂફટોપ સોલાર ટાઇલ્સ, વિવિધ પ્રકારની બેટરીઓ, ચાર્જિંગ સ્ટેશન્સ, કમ્પ્યુટર્સ અને મુખ્ય કમ્પ્યુટર ઘટકો (ટેસ્લા કાર માટે) સહિત અન્ય વિવિધ તકનીકી ઉત્પાદનોનું પણ ઉત્પાદન કરે છે.
નોકિયા અને બ્લેકબેરી બંને પાસે સોફ્ટવેર હોવા છતાં, આઇફોનમાં બંનેનું સંતુલિત સંયોજન હતું, જેના કારણે તેણે મોબાઇલ ફોનના વ્યવસાય પર વિજય મેળવ્યો અને હાલમાં અમે અમારા ફોનનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરીએ છીએ તેમાં ફેરફાર કર્યો.
આ ટેસ્લા કાર બિઝનેસ માટે કરી રહી છે. ટેસ્લા એ વાહનો છે, હા (અને એસયુવી અને ટૂંક સમયમાં પિકઅપ ટ્રક, સેમી ટ્રક અને એટીવી). પરંતુ આ વાહનો રોજિંદા વપરાશ માટેના સોફ્ટવેરને સમાવિષ્ટ કરે છે જે ટેસ્લા દ્વારા આંતરિક રીતે બનાવવામાં આવ્યું હતું અથવા ટેસ્લાની સિસ્ટમમાં સમાવિષ્ટ કરવામાં આવ્યું હતું.
જ્યારે તમે પાર્ક કરો છો, ત્યારે ટેસ્લાએ TRAX, Caraoke અને અસંખ્ય રમતો (અને કદાચ કોઈ દિવસ પરિવહનમાં હોય ત્યારે) સહિત મનોરંજનની પસંદગીઓ રજૂ કરી છે. સુરક્ષા સિસ્ટમ સેન્ટ્રી મોડ, જે ટેસ્લા હાર્ડવેર અને સોફ્ટવેરને જોડે છે, તેણે તોડફોડ જેવા ગુનાઓને ઉકેલવામાં કાયદાના અમલીકરણને મદદ કરી છે. તમારો સ્માર્ટફોન તમારી ટેસ્લાની ચાવી તરીકે કામ કરે છે.
તમારા ફોનનો ઉપયોગ કરીને, તમે તમારા ટેસ્લાને તમારી પાસે આવવા માટે કૉલ કરી શકો છો. વધારામાં, જો ટેસ્લાની અનન્ય સેન્ટ્રી મોડ ટેક્નોલોજીને કારણે કોઈ નોંધપાત્ર ઘટના હશે તો કાર તમારા ફોનને સૂચિત કરશે.
ટેસ્લા તે ટેસ્લા ડ્રાઇવરોની વાસ્તવિક ડ્રાઇવિંગ આદતો પર એકત્રિત કરેલા ડેટાનો ઉપયોગ કરશે (ડેટા ભેગી કરવી એ ટેકનો મુખ્ય તત્વ છે, ખાસ કરીને જ્યારે તે આના જેવું સીધું હોય અને બજાર સંશોધન સર્વેક્ષણો દ્વારા કરવામાં ન આવે), ટેસ્લાનો વીમો પણ એક વિસ્તરણ હશે. તકનીકી બાજુની.
ઓટોપાયલટ માટે ટેસ્લા કઈ ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરે છે?
તેઓ રોબોટ્સ અને કાર જેવા મશીનોમાં મોટા પાયે સ્વાયત્તતા બનાવે છે અને તેનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ દલીલ કરે છે કે એકમાત્ર પદ્ધતિ જે સંપૂર્ણ રીતે વ્યાપક જવાબ આપી શકે છે સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ અને તે ઉપરાંત આયોજન અને દ્રષ્ટિ માટે અત્યાધુનિક AI પર આધાર રાખે છે, જે અનુમાન માટે અસરકારક હાર્ડવેર દ્વારા પૂરક છે.
ટેસ્લા એફએસડી ચિપ
ટેસ્લા સિસ્ટમો ઉન્નત પ્રદર્શન અને માર્ગ સલામતી માટે બે AI પ્રોસેસર સાથે આવે છે. ટેસ્લા સિસ્ટમનો હેતુ ભૂલ-મુક્ત કામગીરી તરફ છે. બેકઅપ પાવર અને ડેટા ઇનપુટ સ્ત્રોતોને કારણે, જો એક યુનિટમાં ખામી સર્જાય તો પણ કાર ચાલવાનું ચાલુ રાખી શકે છે.
ટેસ્લા આ વધારાની સાવચેતીઓ લે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે અણધારી નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં ક્રેશને રોકવા માટે વાહનો સારી રીતે તૈયાર છે.
નવા ટેસ્લા માઇક્રોપ્રોસેસર કરતાં પ્રતિ સેકન્ડે વધુ કામગીરી કરી શકે તેવું એકમાત્ર ઉપકરણ માનવ મગજ છે (1 ક્વાડ્રિલિયન ઓપરેશન્સ પ્રતિ સેકન્ડ). તે અગાઉ ઉપયોગમાં લેવાતી ટેસ્લા એનવીડિયા માઈક્રોચિપ્સ કરતાં લગભગ 21 ગણી વધુ શક્તિશાળી છે.
સિલિકોન પરફોર્મન્સ-પ્રતિ-વોટને મહત્તમ કરતી વખતે દરેક નાના આર્કિટેક્ચરલ અને માઇક્રો-આર્કિટેક્ચરલ એન્હાન્સમેન્ટને ધ્યાનમાં રાખીને, તેમના સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ સોફ્ટવેરને પાવર આપવા માટે AI અનુમાન પ્રોસેસર્સ બનાવો.
તેમ છતાં, ટેસ્લા સંપૂર્ણપણે સ્વાયત્ત લોકોમોટિવ્સ માટે બજારમાં નિઃશંકપણે નેતૃત્વ કરે છે, તે હજુ પણ અદ્યતન ઓટોપાયલટ વાહન વિકસાવવાથી ઘણો લાંબો રસ્તો છે.
ટેસ્લા ડોજો ચિપ
ટેસ્લાએ BF1/CFP362 માં 16 TFLOPs પાવર સાથેનું નવું પ્રોસેસર Tesla D8નું અનાવરણ કર્યું જે ખાસ કરીને આ માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું. કૃત્રિમ બુદ્ધિ. તાજેતરમાં એક દરમિયાન આ વાતનો ખુલાસો થયો હતો ટેસ્લા AI દિવસની રજૂઆત.
કાર્યકારી એકમોના નેટવર્કને કનેક્ટ કરીને એક વિશાળ ચિપ બનાવવામાં આવે છે જેને કાર્યકારી એકમોનું નેટવર્ક કહેવાય છે, જેમાં ટેસ્લા ડી1 કુલ 354 તાલીમ ગાંઠો ઉમેરે છે. દરેક ફંક્શનલ યુનિટમાં ક્વોડ-કોર, 64-બીટ ISA CPU સાથે બેસ્પોક, લિંક ટ્રાવર્સલ, બ્રોડકાસ્ટ અને ટ્રાન્સપોઝિશન માટે વિશિષ્ટ ડિઝાઇન હોય છે. સુપરસ્કેલર અમલીકરણનો ઉપયોગ આ CPU (4-વાઇડ સ્કેલર અને 2-વાઇડ વેક્ટર પાઇપલાઇન્સ) દ્વારા થાય છે.
આ નવું ટેસ્લા સિલિકોન NVIDIA A100 એક્સિલરેટરમાં મળેલા GA100 GPU કરતાં નાનું છે, જેનું કદ 826 mm ચોરસ છે. તે 7nm પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે, એકંદરે 50,000 મિલિયન ટ્રાંઝિસ્ટર ધરાવે છે, અને 645 mm ચોરસ વિસ્તાર ધરાવે છે.
ટેસ્લા દાવો કરે છે કે તેની ડોજો ચિપ વર્તમાન સિસ્ટમો કરતાં ચાર ગણી ઝડપી કમ્પ્યુટર વિઝન ડેટા પર પ્રક્રિયા કરશે, જે કંપનીને તેની સ્વ-ડ્રાઇવિંગ સિસ્ટમને સંપૂર્ણપણે સ્વચાલિત કરવામાં સક્ષમ બનાવશે.
જો કે, બે સૌથી પડકારજનક તકનીકી પરાક્રમો, જેમ કે ટાઇલ-ટુ-ટાઇલ ઇન્ટરકનેક્ટ અને સોફ્ટવેર, ટેસ્લા દ્વારા હજુ સુધી પૂર્ણ કરવામાં આવ્યા નથી.
ટોપ-ગ્રેડ નેટવર્કિંગ સ્વીચો કોઈપણ ટાઇલની બાહ્ય બેન્ડવિડ્થ સાથે સ્પર્ધા કરી શકતા નથી. આ કરવા માટે, ટેસ્લાએ અનન્ય ઇન્ટરકનેક્ટ્સ બનાવ્યાં.
ડોજો સિસ્ટમ
Dojo સિસ્ટમ બનાવો, ઉચ્ચ-સ્તરના સોફ્ટવેર API થી તેને સિલિકોન ફર્મવેર ઇન્ટરફેસ સુધી નિયંત્રિત કરવા માટે. પડકારજનક પરિસ્થિતિઓને ઉકેલવા માટે અત્યાધુનિક હાઇ-પાવર ડિલિવરી અને કૂલિંગ ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરો અને સ્કેલેબલ કંટ્રોલ લૂપ્સ અને મોનિટરિંગ સૉફ્ટવેર બનાવો.
ટેસ્લા ડેટાસેન્ટર્સમાં ઉપયોગ માટે મશીન લર્નિંગ કમ્પ્યુટની આગામી પેઢીને વિકસાવવા માટે તેમની મિકેનિકલ, થર્મલ અને ઇલેક્ટ્રિકલ એન્જિનિયરિંગ ટીમોની સંપૂર્ણ કુશળતાનો ઉપયોગ કરો. એકમાત્ર પ્રતિબંધ તમારી કલ્પના છે.
ના દરેક ઘટક સાથે કામ કરો સિસ્ટમ ડિઝાઇન. એક પબ્લિક-ફેસિંગ API વિકસાવો જે Dojoને કોઈપણ માટે સુલભ બનાવશે, અને તેમના પ્રચંડ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ વર્કલોડ પહોંચાડવા માટે ટેસ્લા ફ્લીટ લર્નિંગ સાથે સહયોગ કરશે.
સ્વાયત્તતા અલ્ગોરિધમ્સ
ઓટોમોબાઈલનું સંચાલન કરતા મુખ્ય અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે તે જગ્યામાં ઉચ્ચ-વફાદારીનું વિશ્વ મોડેલ બનાવો અને ટ્રેજેક્ટોરીનો પ્લોટ બનાવો.
કારના સેન્સરમાંથી દરેક સ્થળ અને સમયના ડેટાને એકત્ર કરીને, એક અલ્ગોરિધમ ચોક્કસ અને વ્યાપક ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ ડેટા પ્રદાન કરી શકે છે જેનો ઉપયોગ તાલીમ આપવા માટે થઈ શકે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ આ રજૂઆતોની અપેક્ષા રાખવા માટે.
તેઓ અદ્યતન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને મજબૂત આયોજન અને નિર્ણય લેવાની સિસ્ટમ બનાવે છે જે અનિશ્ચિતતા સાથે પડકારરૂપ વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યોમાં કાર્ય કરી શકે છે.
સમગ્ર ટેસ્લા કાફલાના સ્તરે એલ્ગોરિધમ્સનું વિશ્લેષણ ફાયદાકારક છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ
ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કને અત્યાધુનિક સંશોધનનો ઉપયોગ કરીને ધારણાથી લઈને નિયંત્રણ સુધીના મુદ્દાઓ પર તાલીમ આપી શકાય છે. સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને મોનોક્યુલર ઊંડાણ અંદાજને પૂર્ણ કરવા માટે, તેમના પ્રતિ-કેમેરા નેટવર્ક્સ કાચા ચિત્રોની તપાસ કરે છે.
તેમના બર્ડ્સ-આઈ-વ્યૂ નેટવર્ક્સ રોડ લેઆઉટ, સ્ટેટિક ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને 3D ઑબ્જેક્ટ્સનો ટોપ-ડાઉન પરિપ્રેક્ષ્ય જનરેટ કરવા માટે તમામ કેમેરાના ફૂટેજનો ઉપયોગ કરે છે.
તેમના નેટવર્કને તેમની લગભગ 1M કારના કાફલામાંથી સતત ડેટા આપવામાં આવે છે, જેમાં વિશ્વના સૌથી જટિલ અને વૈવિધ્યસભર સંજોગોનો સમાવેશ થાય છે.
48 નેટવર્ક કે જે ઓટોપાયલોટ ન્યુરલ નેટવર્કની સંપૂર્ણ રચના બનાવે છે તેને તાલીમ આપવા માટે 70,000 GPU કલાકની જરૂર છે. દરેક ટાઈમસ્ટેપ પર, તેઓ સામૂહિક રીતે 1,000 વિવિધ ટેન્સર (અનુમાન) ઉત્પન્ન કરે છે.
ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર મૂલ્યાંકન
તેઓએ ઇનોવેશનની ઝડપને ઝડપી બનાવવા, કાર્યક્ષમતાના ઉન્નતીકરણને મોનિટર કરવા અને રીગ્રેસન રોકવા માટે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને ઓપન- અને ક્લોઝ્ડ-લૂપ હાર્ડવેર-ઇન-ધ-લૂપ એસેસમેન્ટ ટૂલ્સ પણ બનાવ્યા છે.
તેઓ તેમના કાફલાની અનામી લાક્ષણિક ક્લિપ્સનો ઉપયોગ કરે છે અને તેમને ઘણા પરીક્ષણ દૃશ્યોમાં સમાવિષ્ટ કરે છે. કોડ લખો કે જે તેમના વાસ્તવિક વાતાવરણનું અનુકરણ કરે છે, તેમના ઓટોપાયલોટ પ્રોગ્રામ માટે અદ્ભુત જીવંત વિઝ્યુઅલ અને અન્ય સેન્સર ડેટા જનરેટ કરે છે જેનો ઉપયોગ સ્વચાલિત પરીક્ષણ અથવા લાઇવ ડિબગિંગ માટે થાય છે.
ટેસ્લા બિગ ડેટા, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગનો લાભ કેવી રીતે લે છે?
મોટી માહિતી
મોટા ડેટાનો ઉપયોગ માત્ર ટેસ્લા દ્વારા સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે થતો નથી; તેનો ઉપયોગ ગ્રાહકોની ખુશી વધારવા માટે પણ થાય છે. તેઓ તેમના ગ્રાહકોના ઑનલાઇન સમુદાયો પાસેથી માહિતી મેળવે છે, અને તેઓ તેનો ઉપયોગ તેમના અનુગામી ઉત્પાદનને વધારવા માટે કરે છે. આ પ્રકારની ક્લાયંટની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા વ્યવસાયમાં સાંભળવામાં આવતી નથી.
બિગ ડેટા ટેસ્લાના ખર્ચ બચાવવા, નવા બજારો શોધવા, ગ્રાહકોને ખુશ કરવા, નવા ઉત્પાદનો બનાવવા અને તેના વાહનોને વધારવાના પ્રયાસોને સમર્થન આપે છે.
માહિતીનો ઉપયોગ અત્યંત ડેટા-ગાઢ નકશા બનાવવા માટે થાય છે જે જોખમોના સ્થાનમાંથી કંઈપણ બતાવે છે જે ડ્રાઇવરોને રસ્તાના ચોક્કસ વિસ્તાર પર ટ્રાફિકની ઝડપમાં સરેરાશ વધારો કરવા માટે પગલાં લેવા દબાણ કરે છે.
એજ કમ્પ્યુટિંગ નિર્ધારિત કરે છે કે દરેક વ્યક્તિગત કારે અત્યારે કઈ કાર્યવાહી કરવી જોઈએ, જ્યારે ક્લાઉડમાં મશીન લર્નિંગ સમગ્ર કાફલાને તાલીમ આપે છે.
વધુમાં, નિર્ણય લેવાનું ત્રીજું સ્તર છે, જેમાં ઓટોમોબાઈલ પાડોશી ટેસ્લા વાહનો સાથે નેટવર્ક બનાવવા અને વિસ્તાર વિશે જ્ઞાન શેર કરવા માટે જોડાઈ શકે છે.
આ નેટવર્ક્સ કદાચ અન્ય ઉત્પાદકો દ્વારા બનાવેલા વાહનો તેમજ ટ્રાફિક કેમેરા, ગ્રાઉન્ડ-બેઝ્ડ સેન્સર અથવા ફોન જેવી અન્ય સિસ્ટમો સાથે નજીકના ભવિષ્યની દુનિયામાં જ્યાં સ્વાયત્ત કાર સામાન્ય છે તેની સાથે પણ વાતચીત કરશે.
કૃત્રિમ બુદ્ધિ
પોતાની રીતે વાહન ચલાવવા માટે સક્ષમ થવા માટે, સ્વાયત્ત કાર તેમના સેન્સર અને મશીન વિઝન કેમેરામાંથી ડેટાનું સતત મૂલ્યાંકન કરે છે. પછી તેઓ આ માહિતીના આધારે નિર્ણયો લે છે.
તેઓ સાયકલ, રાહદારીઓ અને કારની હિલચાલને સમજવા અને અનુમાન કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ આ જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને સ્પ્લિટ-સેકન્ડ ચુકાદાઓ કરી શકે છે અને ઝડપથી તેમની પ્રવૃત્તિઓનું આયોજન કરી શકે છે.
કાર અત્યારે જે લેનમાં છે તેમાં જ રહેવી જોઈએ કે પછી તેને બદલવી જોઈએ? જેમ છે તેમ ચાલતું રહેવું જોઈએ કે તેમની સામે કારને ઓવરટેક કરવી જોઈએ? કાર ક્યારે ધીમી કે વેગ આપવી જોઈએ?
કારને સંપૂર્ણ સ્વાયત્ત બનાવવા માટે, ટેસ્લાએ એલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવા અને તેના AI ને ફીડ કરવા માટે જરૂરી ડેટા એકત્રિત કરવો આવશ્યક છે. વધુ તાલીમ ડેટા હંમેશા બહેતર પ્રદર્શન તરફ દોરી જશે, અને ટેસ્લા આ સંદર્ભમાં શ્રેષ્ઠ છે.
ટેસ્લા સ્પર્ધાત્મક ધાર ધરાવે છે કારણ કે તે તેના તમામ ડેટાને હજારો ટેસ્લા વાહનોમાંથી એકત્રિત કરે છે જે હવે રસ્તા પર છે. ટેસ્લાસ વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેના પર આંતરિક અને બાહ્ય સેન્સર ટેબ રાખે છે.
વધુમાં, તેઓ અવલોકન કરે છે કે ડ્રાઇવરો કેવી રીતે વર્તે છે, જેમાં વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં તેમની પ્રતિક્રિયાઓ અને તેઓ સ્ટીયરિંગ વ્હીલ અથવા ડેશબોર્ડને કેટલી વાર સ્પર્શ કરે છે. તેમની પાસે ખૂબ જ અત્યાધુનિક ટ્રેકિંગ સિસ્ટમ છે.
દાખલા તરીકે, ટેસ્લા સમયસર એક ત્વરિત રેકોર્ડ કરે છે, તેને ડેટા સંગ્રહમાં ઉમેરે છે અને પછી પર્યાવરણની અમૂર્ત છબી બનાવવા માટે રંગીન સ્વરૂપોનો ઉપયોગ કરે છે જેમાંથી ન્યુરલ નેટવર્ક શીખી શકે છે.
આ ત્યારે થાય છે જ્યારે ટેસ્લા વાહન કાર અથવા સાયકલ કેવી રીતે વર્તે છે તે વિશે અચોક્કસ ધારણા કરે છે.
મશીન લર્નિંગ
આંતરિક અને બાહ્ય સેન્સરના ઉપયોગ સાથે જે નિયંત્રણો પર ડ્રાઇવરના હાથના સ્થાન વિશેની માહિતી પણ મેળવી શકે છે અને તે કેવી રીતે ચાલુ રહે છે, ટેસ્લા મશીન લર્નિંગ સફળતાપૂર્વક તેના તમામ વાહનો તેમજ તેમના કેટલાક મુખ્ય ડેટાને ક્રાઉડસોર્સ કરે છે. ડ્રાઇવરો
માહિતીનો ઉપયોગ ખૂબ જ ડેટા-ગાઢ નકશા બનાવવા માટે પણ કરવામાં આવે છે જે રસ્તાની ચોક્કસ લંબાઈ દરમિયાન ટ્રાફિકની ઝડપમાં સરેરાશ વધારોથી લઈને જોખમોની હાજરી અને ડ્રાઈવરોને પગલાં લેવા માટે પ્રોમ્પ્ટ કરે છે તે બધું દર્શાવે છે.
જ્યારે ભાગ ધાર કમ્પ્યુટિંગ દરેક વ્યક્તિગત કાર પર નિર્ધારિત કરે છે કે કારને અત્યારે શું પગલાં લેવાનું છે, ટેસ્લાનું ક્લાઉડ-આધારિત મશીન લર્નિંગ સમગ્ર કાફલાને તાલીમ આપવા માટે જવાબદાર છે.
કેટલીક સ્થાનિક આંતરદૃષ્ટિ અને માહિતીની આપ-લે કરવા માટે, ઓટોમોબાઈલ નજીકના અમુક અન્ય ટેસ્લા વાહનો સાથે નેટવર્ક કરવામાં સક્ષમ છે.
ઉપસંહાર
ટેસ્લા હંમેશા એક એવો વ્યવસાય રહ્યો છે જે ડેટા એકત્રીકરણ અને વિશ્લેષણનું ઉત્પાદન કરે છે જે તે જે પણ કરે છે તેના માટે સૌથી શક્તિશાળી સાધન છે. તેઓએ તેમના CPU ને ડિઝાઇન કરતી વખતે કોઈ અપવાદ કર્યા નથી.
નો વિકાસ સ્વાયત્ત વાહનો અને કોર્પોરેશન દ્વારા આંકડાકીય માહિતીના વિશ્લેષણથી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, ડેટા એનાલિસિસ, બિગ ડેટા, મશીન લર્નિંગ, કોમ્પ્યુટર વિઝન, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, એફએસડી ચિપ અને અન્ય ઘણા અલ્ગોરિધમ્સને કારણે અમે જે રીતે વાહન ચલાવીએ છીએ તેને સંપૂર્ણપણે બદલવાનું શક્ય બન્યું છે.
એક જવાબ છોડો