जब आप उनके बारे में सोचते हैं तो आप मान सकते हैं कि टेस्ला ऑटोमोबाइल उद्योग में एक जाना-माना नाम है। इलेक्ट्रिक ऑटोमोबाइल में अग्रणी टेस्ला निस्संदेह है। हालांकि, वे एक तकनीकी फर्म हैं, जो उनकी सफलता का रहस्य है।
जिन चीजों ने उनके व्यवसाय को सफल बनाया है उनमें से एक का उपयोग है कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियां। टेस्ला के वाहनों का पूर्ण स्वचालन कंपनी की वर्तमान सर्वोच्च प्राथमिकताओं में से एक है, और इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, वे एआई और इसके कई घटकों का उपयोग कर रहे हैं।
2021 की शुरुआत में इसके आगमन की घोषणा करते हुए, टेस्ला उपमहाद्वीप में हलचल मचा दी। एलोन मस्क भारत के बैंगलोर को टेस्ला इंडिया के मैन्युफैक्चरिंग हब के रूप में स्थापित करने के लिए लगभग तैयार है।
भारत में एआई विशेषज्ञों ने मेमों और ट्वीट्स के रूप में उत्साहित किया कि भारत में "सेल्फ-ड्राइविंग कारों" की कितनी प्रशंसा की जाएगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक पूरी लहर जो अंततः विश्व पर राज करेगी, अभी शुरू हो रही है।
यह पोस्ट गहराई से जांच करेगी कि कैसे टेस्ला एआई को अपने सिस्टम में एकीकृत कर रहा है, जिसमें विशिष्ट और अन्य जानकारी शामिल है।
तो, एआई कारों में स्वायत्त ड्राइविंग कैसे सिखाता है?
स्वायत्त वाहन स्वतंत्र रूप से ड्राइव करने में सक्षम होने के लिए लगातार अपने सेंसर और मशीन विजन कैमरों से डेटा का विश्लेषण करें। फिर वे इस डेटा का उपयोग यह तय करने के लिए करते हैं कि आगे क्या करना है।
वे साइकिल, पैदल चलने वालों और ऑटो की अगली चाल को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए एआई को नियोजित करते हैं। वे इस जानकारी का उपयोग अपने कार्यों की शीघ्र योजना बनाने और विभाजित-सेकंड निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं।
क्या ऑटोमोबाइल को अपनी वर्तमान लेन में चलते रहना चाहिए या उसे लेन बदलनी चाहिए? क्या इसे वहीं जारी रखना चाहिए जहां वह है या उनके सामने से वाहन पास करना चाहिए? वाहन को कब धीमा या तेज करना चाहिए?
कारों को पूरी तरह से स्वायत्त बनाने के लिए टेस्ला को एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और अपने एआई को खिलाने के लिए उपयुक्त डेटा इकट्ठा करना होगा। बेहतर प्रदर्शन हमेशा अधिक प्रशिक्षण डेटा का परिणाम होगा, और टेस्ला इस क्षेत्र में चमकता है।
तथ्य यह है कि टेस्ला अपने सभी डेटा को सैकड़ों हजारों टेस्ला वाहनों से इकट्ठा करती है जो अब सड़क पर हैं, उन्हें प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है। आंतरिक और बाहरी दोनों सेंसर ट्रैक करते हैं कि टेस्ला विभिन्न परिस्थितियों में कैसे व्यवहार करते हैं।
वे ड्राइवर के व्यवहार के बारे में भी जानकारी इकट्ठा करते हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि वे कुछ परिस्थितियों में कैसे प्रतिक्रिया देते हैं और कितनी बार वे स्टीयरिंग व्हील या डैशबोर्ड को छूते हैं।
"नकली सीखना" टेस्ला की रणनीति का नाम है। दुनिया भर में लाखों वास्तविक ड्राइवर निर्णय लेते हैं, प्रतिक्रिया देते हैं और आगे बढ़ते हैं, और उनके एल्गोरिदम उन कार्यों से सीखते हैं। उन सभी किलोमीटर का परिणाम अविश्वसनीय रूप से परिष्कृत स्वायत्त वाहनों में होता है।
उनका ट्रैकिंग सिस्टम वास्तव में उन्नत है। उदाहरण के लिए, टेस्ला पल का एक डेटा स्नैपशॉट संग्रहीत करता है, इसे डेटा सेट में जोड़ता है और फिर रंग-कोडित आकृतियों का उपयोग करके दुनिया के एक अमूर्त प्रतिनिधित्व को फिर से बनाता है तंत्रिका नेटवर्क से सीख सकते हैं। ऐसा तब होता है जब टेस्ला वाहन कार या साइकिल के व्यवहार की गलत भविष्यवाणी करता है।
स्वायत्त वाहन विकसित करने वाले अन्य व्यवसाय निर्भर करते हैं सिंथेटिक डेटा, जो टेस्ला द्वारा अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वास्तविक दुनिया के डेटा की तुलना में काफी कम प्रभावी है (उदाहरण के लिए, ग्रैंड थेफ्ट ऑटो जैसे वीडियो गेम से ड्राइविंग व्यवहार)।
अब हम टेस्ला के उन घटकों की जांच करेंगे जो एआई का लाभ उठाते हैं।
टेस्ला घटक जो एआई का लाभ उठाते हैं
कैमरा और सेंसर
टेस्ला को जिन जिम्मेदारियों को पूरा करना होगा, वे बहुत प्रसिद्ध हैं। ये सभी ऑपरेशन, लेन की पहचान से लेकर पैदल यात्री ट्रैकिंग तक, वास्तविक समय में किए जाते हैं। टेस्ला ने इस वजह से 8 कैमरों की मदद से ऑपरेशन किया। इसके अतिरिक्त, इतने सारे कैमरों की उपस्थिति यह सुनिश्चित करती है कि कोई अंधा क्षेत्र नहीं है और कार के चारों ओर का पूरा क्षेत्र कवर किया गया है।
यह सच है कि आपने अभी क्या पढ़ा है! कोई LIDAR उच्च परिभाषा मानचित्रण के लिए कोई प्रणाली नहीं। टेस्ला सिर्फ कंप्यूटर विज़न का उपयोग करना चाहती है, यंत्र अधिगम, और कैमरा वीडियो ऑटो-पायलट मॉडल बनाने के लिए फ़ीड करता है। कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क्स (सीएनएन) का उपयोग कच्चे वीडियो का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है ताकि ट्रैक किया जा सके और वस्तुओं का पता लगाएं.
टेस्ला ऑटोपायलट कैमरों के अलावा रडार और अल्ट्रासोनिक सेंसर भी हैं। रडार का उपयोग वाहनों और अन्य वस्तुओं के बीच की दूरी का पता लगाने और मापने के लिए किया जाता है। चालक सुरक्षा को अनुकूलित करने के लिए, अल्ट्रासोनिक सेंसर निष्क्रिय वस्तुओं के साथ निकटता की निगरानी के अनुसार भी कार्य करते हैं।
कार के परिवेश को समझने और ऑटोपायलट क्षमताओं को यथासंभव उत्तरदायी बनाने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क को टेस्ला हार्डवेयर के साथ एकीकृत किया गया है।
टेस्ला एफएसडी चिप -3
सड़कों पर बेहतर प्रदर्शन और सुरक्षा के लिए, टेस्ला सिस्टम में दो एआई प्रोसेसर शामिल हैं। टेस्ला प्रणाली त्रुटि मुक्त होने का प्रयास करती है। भले ही एक इकाई विफल हो जाए, बैकअप पावर और डेटा इनपुट स्रोतों के कारण ऑटोमोबाइल अतिरिक्त इकाइयों का उपयोग करके अभी भी कार्य कर सकता है।
टेस्ला इन अतिरिक्त उपायों का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करती है कि अप्रत्याशित विफलता की स्थिति में टकराव से बचने के लिए कारें अच्छी तरह से सुसज्जित हैं। केवल मानव मस्तिष्क नए टेस्ला माइक्रोप्रोसेसर (प्रति सेकंड 1 क्वाड्रिलियन ऑपरेशन) की तुलना में प्रति सेकंड अधिक संचालन निष्पादित कर सकता है। यह टेस्ला एनवीडिया माइक्रोचिप्स की तुलना में लगभग 21 गुना अधिक शक्तिशाली है जो पहले उपयोग में थे।
Tएस्ला निस्संदेह पूरी तरह से स्वायत्त इंजनों के लिए एक मार्केट लीडर है, लेकिन यह अभी भी एक अत्याधुनिक ऑटोपायलट कार के उत्पादन से एक लंबा रास्ता तय करना है।
भविष्य में, इस निबंध में उल्लिखित गुणों वाला एक ऑटोमोबाइल निस्संदेह आम हो जाएगा। टेस्ला ने अपना अत्याधुनिक एआई प्रोसेसर और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर बनाया है।
तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण
मॉडल को तंत्रिका नेटवर्क के बाद भी प्रशिक्षित किया जाना चाहिए निर्मित किया जा चुका है। हम जानते हैं कि टेस्ला ने अत्याधुनिक कंप्यूटर दृष्टि क्षमताओं की अनुमति देने के लिए पुस्तकालयों और उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला स्थापित की है।
पाइटरॉच, जिसे Facebook के AI अनुसंधान विभाग द्वारा बनाया गया था, ऐसा ही एक ढांचा (FAIR) है। PyTorch का उपयोग द्वारा किया जाता है टेस्ला टेक स्टैक गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए।
यह उल्लेखनीय है कि टेस्ला पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करने के लिए नक्शे या LIDAR पर निर्भर नहीं है। कैमरे और शुद्ध कंप्यूटर दृष्टि का विशेष रूप से उपयोग किया जाता है, और सब कुछ वास्तविक समय में किया जाता है।
टेस्ला पाइटोरच को प्रशिक्षण के साथ-साथ विभिन्न सहायक गतिविधियों के लिए नियुक्त करती है जैसे स्वचालित वर्कफ़्लो शेड्यूलिंग, मॉडल थ्रेसहोल्ड का अंशांकन, संपूर्ण मूल्यांकन, निष्क्रिय परीक्षण, सिमुलेशन परीक्षण, आदि।
टेस्ला लगभग 70,000 GPU घंटे 48 नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में खर्च करता है जो 1,000 अलग-अलग भविष्यवाणियां करते हैं। यह प्रशिक्षण सिर्फ एक बार नहीं, बल्कि चल रहा है। हम जानते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जो समय के साथ आगे बढ़ती है। नतीजतन, सभी 1000 अलग-अलग पूर्वानुमान सटीक रहते हैं और कभी लड़खड़ाते नहीं हैं।
हाइड्रानेट
किसी भी समय लगभग 100 कार्य प्रगति पर हैं, तब भी जब कोई कार नहीं चल रही हो और सबसे अधिक संभावना चौराहे पर हो। प्रत्येक कार्य के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना महंगा और अप्रभावी है। टेस्ला वाहनों में एआई द्वारा वास्तविक समय में भारी मात्रा में जानकारी संसाधित की जाती है।
नतीजतन, ResNet-50 साझा बैकबोन, जो एक बार में 1000 x 1000 चित्रों को संसाधित कर सकता है, कंप्यूटर विज़न वर्कफ़्लो के लिए केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई के रूप में कार्य करता है।
नेटवर्क के शीर्ष के पास, हाइड्रानेट तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन कई शाखाओं (या प्रमुखों) में विभाजित होता है। प्रशिक्षण डेटा के प्रत्येक माइक्रो-बैच को कई प्रमुखों के लिए अलग-अलग भारित करके, इन प्रमुखों को स्वतंत्र रूप से पढ़ाया जाता है और अलग-अलग चीजें सीखते हैं।
बेशक, वाहनों के एआई को प्रोसेस करने के लिए इन हाइड्रानेट्स के एक साथ काम करने के कई उदाहरण हैं। प्रत्येक हाइड्रानेट की जानकारी का उपयोग आवर्ती समस्याओं के समाधान के लिए किया जाता है।
उदाहरण के लिए, एक कार्य स्टॉप संकेतों को संभालने के लिए सक्रिय हो सकता है, दूसरा पैदल चलने वालों से निपटने के लिए, और दूसरा ट्रैफिक सिग्नल की जांच करने के लिए सक्रिय हो सकता है। ये विशिष्ट कर्तव्य सभी एक सामान्य रीढ़ द्वारा संचालित होते हैं।
हाइड्रानेट आर्किटेक्चर के अनुसार, इन कार्यों में से प्रत्येक के लिए विशाल तंत्रिका नेटवर्क के केवल एक छोटे से अंश की आवश्यकता होती है।
यह सीखने के हस्तांतरण के समान है, जहां कुछ संबंधित कार्यों के लिए एक सामान्य ब्लॉक के लिए अलग-अलग ब्लॉकों को प्रशिक्षित किया जाता है। हाइड्रानेट्स की रीढ़ को कई तरह की चीजों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जबकि प्रमुखों को विशेष नौकरियों पर पढ़ाया जाता है।
यह मॉडल को प्रशिक्षित करने और अनुमान को गति देने के लिए आवश्यक समय की मात्रा को कम करता है।
टेस्ला ऑटोपायलट
ऑटोपायलट क्षमताओं वाली कारें एक लेन में स्वायत्त रूप से चल सकती हैं, गति कर सकती हैं और रुक सकती हैं। इसका निर्माण गहरे तंत्रिका नेटवर्क अवधारणाओं का उपयोग करके किया गया है। यह कैमरे, अल्ट्रासोनिक सेंसर और रडार का उपयोग करके कार के आसपास के क्षेत्र का निरीक्षण करता है।
ड्राइवरों को सेंसर और कैमरों द्वारा उनके परिवेश से अवगत कराया जाता है, और ड्राइविंग को सुरक्षित और कम तनावपूर्ण बनाने में सहायता के लिए मिलीसेकंड के मामले में इस जानकारी का विश्लेषण किया जाता है।
उज्ज्वल, अंधेरे और विभिन्न मौसम परिस्थितियों में, रडार का उपयोग वाहनों के आस-पास के स्थान को देखने और अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। हर स्थिति में, पराबैंगनी विधियां निकटता निर्धारित करती हैं, और निष्क्रिय वीडियो आस-पास की वस्तुओं की पहचान करता है और सुरक्षित ड्राइविंग को बढ़ावा देता है।
इसके अतिरिक्त, ऑटोपायलट को ड्राइवर की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है और यह टेस्ला को सेल्फ-ड्राइविंग वाहन में नहीं बदलता है। ड्राइवरों को पहिया पर हाथ रखने के लिए चेतावनी देना आम बात है।
यदि आप ऐसा नहीं करते हैं तो पहिया लेने के लिए अलर्ट की एक श्रृंखला चालू हो जाती है। यदि अधिक समय तक अनदेखा किया जाता है, तो वाहन रुकने से पहले धीमा होने लगता है। ब्रेक लगाना, मोड़ना, या क्रूज नियंत्रण डंठल को निष्क्रिय करके, ड्राइवर हमेशा ऑटोपायलट कार्यों को ओवरराइड कर सकते हैं।
विहंगम दृश्य
टेस्ला हार्डवेयर जिन तस्वीरों की व्याख्या करता है, उन्हें अक्सर अतिरिक्त आयामों की आवश्यकता हो सकती है। बर्ड्स आई व्यू फीचर दूर की दूरी को मापना आसान बनाता है और बाहरी दुनिया का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
यह एक दृश्य निगरानी प्रणाली है जो पार्किंग को सरल बनाने और छोटे स्थानों को नेविगेट करने में आसान बनाने के लिए कार की एक शीर्ष दृश्य छवि "रेंडर" करती है। अपनी पार्किंग क्षमताओं के बारे में लंगड़ा औचित्य प्रदान किए बिना, अब आप सुरक्षित रूप से पहिया ले सकते हैं।
टेस्ला का भविष्य
अगर आप एक मजबूत रेंज वाली मध्यम आकार की एसयूवी की तलाश कर रहे हैं, तो 2022 टेस्ला मॉडल वाई ईवीएस के लिए एक शानदार शुरुआती बिंदु है। नियमित सॉफ़्टवेयर अपग्रेड के कारण, मॉडल Y लगातार बदल रहा है, बहुत कुछ टेस्ला के अन्य उत्पादों की तरह।
सुरक्षा और कार्यक्षमता को बढ़ाकर, ये अपग्रेड आपके ऑटोमोबाइल को अधिक उपयोगी बनाने में मदद करते हैं। जिन लोगों को परिवार और विभिन्न सामानों के साथ लंबी दूरी की यात्रा करने की आवश्यकता होती है, उनके लिए विशाल शरीर और टेस्ला के सुपरचार्जर नेटवर्क तक पहुंच इसे एक शानदार विकल्प बनाती है।
अपनी शुरुआत के बाद से, टेस्ला को अपने वर्तमान ग्राहक आधार से डेटा से लाभ हुआ है, और स्वायत्त वाहनों पर इसका काम एआई को अपने सभी कार्यों के मूल में रखने की चल रही महत्वाकांक्षा का एक हिस्सा है।
एआई और बिग डेटा टेस्ला के वफादार सहयोगियों में एलोन मस्क और उनकी टीम बने रहेंगे क्योंकि वे अपने घरेलू सौर ऊर्जा पैनलों के साथ इलेक्ट्रिक ग्रिड को बदलने की अपनी आकांक्षाओं सहित अपनी नवीनतम पहल में आगे बढ़ते हैं।
निष्कर्ष
टेस्ला, एक कंपनी जिसे बाजार के सबसे आक्रामक नवोन्मेषकों में से एक के रूप में पहचाना जाता है, ने हमेशा डेटा संग्रह और विश्लेषण को अपना सबसे शक्तिशाली उपकरण बनाया है। जब वे अपने स्वयं के चिप्स बनाने की बात करते हैं तो उन्होंने उन्हीं नियमों का पालन किया।
व्यवसाय ने स्वायत्त वाहन विकसित किए हैं जो पूरी तरह से बदलने की क्षमता रखते हैं कि हम कृत्रिम बुद्धि और डेटा विश्लेषण के लिए ऑटोमोबाइल कैसे चलाते हैं।
आइए देखें कि प्लेटफॉर्म अपने वादों को कितनी अच्छी तरह पूरा करता है और अपने व्यवसाय को विकसित करता है। कंपनी भविष्य में स्वायत्त वाहनों के लिए बाजार में कहां जाएगी, यह इन तकनीकों का उपयोग करने के बाद देखा जाना बाकी है।
एक जवाब लिखें