Tesla ističe se kao svjetlo izuma na tehnološkoj sceni koja se trenutno brzo širi, posebno u području umjetne inteligencije (AI).
AI je srž Teslinog ambicioznog truda da ubrza prijelaz svijeta na održivu energiju, što nadilazi jednostavnu proizvodnju električnih automobila.
Teslina vjernost umjetnoj inteligenciji nije samo sporedni dizajn, kao što biste pretpostavili; ukorijenjeno je u njihovoj srži DNK i utječe na sve, od samostalne vožnje do energetskih radnih sustava.
Tesla mijenja ono što je moguće u sektoru strojeva, kao iu drugim poljima, upotrebom AI algoritama za viziju i planiranje.
Tvrtkina potpuno samoupravljajuća (FSD) tehnologija je elegantna ilustracija njezine AI sposobnosti. Fenomen strojne pismenosti i analitike podataka koji će preobraziti naše kratke i međugradske putove.
Kako bi se maksimiziralo korištenje energije u automobilima i drugim proizvodima kao što su Tesla Powerwall i Solar Roof, Teslina umjetna inteligencija (AI) također igra značajnu ulogu.
Ove inteligentne pristranosti procjenjuju podatke o okolišu i obrasce potrošnje pomoću umjetne inteligencije, čineći varijacije u stvarnom vremenu kako bi se poboljšala učinkovitost i održivost. također, Teslina ispitivanja umjetne inteligencije uključuju robotiku sa stvaranjem Tesla Bot-a, koji je namijenjen preuzimanju paričnog, monotonog ili jednostavno nezanimljivog uvjetovanja.
Također stvara nove mogućnosti za trgovinu između smrtnika i robota, otvarajući vrata danu kada bi strojevi mogli stvarno pomoći ljudima da poboljšaju kvalitetu naših života.
Kamen temeljac Tesline svrhe, umjetna inteligencija služi kao stroj koji pokreće poslovanje prema automatiziranijoj i održivijoj budućnosti.
Izrada pametnijih automobila samo je jedan aspekt razvoja pametnijeg ekosustava koji integrira putovanja, energiju i dnevni život. Značajnim ulaganjem u umjetnu inteligenciju,
Tesla ne samo da drži korak ispred vjetra, već i pomaže u njegovom oblikovanju, pomičući granice onoga što je tehnologija sposobna za dobrobit zelenijeg, produktivnijeg društva.
Stoga ćemo u ovom postu pogledati Tesla AI, njegove proizvode, usluge, operacije i još mnogo toga.
Teslina umjetna inteligencija i robotika
Prilikom rješavanja fuzije od robotika i umjetna inteligencija (AI), Tesla stalno izlazi na prvo mjesto. Ističu se u AI okruženju zbog svog jedinstvenog pristupa, posebice u viziji i planiranju.
Tesla je svjestan da puna autonomija zahtijeva sofisticirani AI sustav koji može shvatiti okolinu u stvarnom vremenu, bilo da se radi o automobilima ili humanoidnim robotima.
Umjesto da jednostavno ovisi o algoritmima temeljenim na pravilima, njihov pristup odstupa od norme i uvelike se oslanja na stroj za učenje trenirati svoje sustave, omogućujući im da se razvijaju i poboljšavaju tijekom vremena.
Tehnologija pune samostalne vožnje (FSD) u srcu je Teslinih inicijativa za umjetnu inteligenciju. Za upravljanje složenim okolnostima vožnje, naš sustav kombinira podatke senzora s algoritmima umjetne inteligencije.
Međutim, Teslina AI ambicija nadilazi autocestu. Oni razvijaju Tesla Bot, autonomnog humanoidnog robota koji se može nositi s aktivnostima koje su ljudima zamorne, opasne ili jednostavno dosadne.
Ovaj napredak u robotici rezultat je Teslinih poboljšanja vida i planiranja umjetne inteligencije.
Tesla se izdvaja po svojoj sveobuhvatnoj posvećenosti ekosustavu umjetne inteligencije. Oni stvaraju hardver koji također pokreće AI algoritme, osiguravajući maksimalnu izvedbu i glatku integraciju.
To uključuje njihove posebno dizajnirane procesore za zaključivanje i obuku umjetne inteligencije (AI), koji su ključni i za robote i za automobile bez vozača.
Tesla bot
S izdavanjem Tesla bot, Tesla je ponovno zaokupila pozornost svijeta na polju tehničkih inovacija.
Ovo nije bilo koji robot; to je humanoidno stvorenje koje je stvoreno da nalikuje osobi i oblikom i funkcijom.
Tesla Bot, koji je dizajniran kao dvonožni, autonomni organizam, dokaz je filozofije poslovanja koja razmišlja unaprijed.
Tesla želi da ovaj robot obavlja aktivnosti koje su ili opasne, repetitivne ili jednostavno dosadne ljudima, oslanjajući se na istu vrhunsku umjetnu inteligenciju koja pokreće njegove automobile.
Zamislite svijet u kojem roboti obavljaju opasne zadatke ili dugotrajne poslove, omogućujući nam da se uključimo u inovativnije i vrijednije aktivnosti.
Međutim, izgradnja takvog robota predstavlja svoj dio poteškoća. Potrebna je nevjerojatna vještina za balansiranje dvonožnog stroja, osiguravanje da može ići preko različitih terena i omogućavanje njegove interakcije sa stvarnim svijetom bez ikakvog štucanja.
Teslina strategija za prevladavanje ovih prepreka temelji se na njegovom golemom iskustvu s umjetnom inteligencijom, posebice u viziji i planiranju. Botov softver mora moći razumjeti svoje okruženje, brzo prosuđivati i precizno izvršavati dužnosti.
Napredak tvrtke na ovom polju pokazao je Teslino predstavljanje nehodajućeg prototipa Helioptil i video prezentacija drugog prototipa, Optimusa.
Ovi strojevi predstavljaju dan kada će tehnologija i ljudi živjeti jedni pored drugih i nadopunjavati jedni druge, a ne samo izvršavati dužnosti.
Teslin vizionarski izvršni direktor, Elon Musk, čak je izjavio da će Tesla Bot biti razvijen na takav način da ga ljudi mogu lako nadmašiti ili nadvladati, jamčeći da će sigurnosna pitanja biti riješena.
FSD i Dojo čips
Teslin posebno dizajnirani silicij – Full Self-Driving (FSD) i Dojo čipovi – ono je što stvarno pokreće postignuća tvrtke u umjetnoj inteligenciji (AI).
Počnimo s FSD čip, čudo inženjerstva i mozak Teslinih samovozećih automobila. Redundancija ovog čipa, također poznatog kao Hardware 3, osigurava da bilo koji slom sustava neće ugroziti njegov rad.
Ima potpunu arhitekturu sustava na čipu (SoC) s CPU-om, grafičkom karticom i neuronskim procesorom te koristi dva čipa za unakrsne reference rezultata.
Procesor je ključna komponenta Tesline samoupravne tehnologije budući da može obraditi nevjerojatnih 2.5 milijardi piksela u sekundi.
Zamijenimo se i razgovarajmo o Teslinom interno razvijenom siliciju nazvanom Dojo čip, koji je namijenjen obuci umjetne inteligencije.
Čip Dojo, sa svojih 362 TeraFLOP-a računalne sposobnosti, stvoren je korištenjem 7-nanometarske tehnologije. Napravljen je za upravljanje ogromnom količinom video podataka koje Teslina flota od više od milijun vozila stvara i koristi za obuku svojih neuronske mreže.
Pločica za obuku s propusnošću od 36 TB po sekundi moguća je zahvaljujući dizajnu čipa koji omogućuje glatku komunikaciju između nekoliko procesora.
Ovo je posebno značajno budući da omogućuje Tesli da konstruira Dojo superračunalo, stroj za koji se očekuje da će nadmašiti ExaFLOP barijeru i postati jedno od najmoćnijih superračunala stvorenih posebno za AI obuku.
Dojo sustav
Umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje doživjeli su revoluciju zbog Teslin Dojo sustav.
Ovo superračunalo izgrađeno je od temelja i uključuje sve, od silikonskih firmware sučelja do softverskih API-ja visoke razine, što rezultira fluidnim, integriranim okruženjem za obuku umjetne inteligencije.
Ali ono što uistinu razlikuje Dojo je njegova arhitektura, koja je stvorena kako bi zadovoljila zahtjeve za isporuku velike snage, hlađenje i upravljačke petlje.
To je bitno jer modeli strojnog učenja — posebice duboke neuronske mreže — zahtijevaju mnogo računalne snage, što zauzvrat proizvodi mnogo topline.
Tesla se kreativno pozabavio ovim problemima, jamčeći da je sustav jak i učinkovit.
Modularni dizajn tvrtke Dojo olakšava skaliranje, što je neophodno za rukovanje golemim skupovima podataka koje proizvodi Teslina flota vozila. U odnosu na učenje flote, Dojo je bitan i za ovaj proces.
Sustav Dojo koristi podatke u stvarnom vremenu prikupljene od Teslinih vozila koja voze na cesti za treniranje i poboljšanje AI algoritama koji pokreću Tesline potpuno samovozeće automobile.
Neuronske mreže
Tesla je bez sumnje pionir u korištenju neuronskih mreža u automobilskom sektoru. Tesla trenira duboko neuronske mreže koristeći vrhunska istraživanja za rješavanje raznih problema, od percepcije do kontrole.
Mreže po kamerama koje je razvilo poduzeće namijenjene su analizi neobrađenih slika za semantičku segmentaciju, identifikaciju objekata i procjenu monokularne dubine.
To zahtijeva rastavljanje svake slike na sastavne dijelove, prepoznavanje stvari i razumijevanje njihovih prostornih veza.
Mreže iz ptičje perspektive još su jedna posebnost Teslinog pristupa neuronskim mrežama. Ove mreže koriste informacije s raznih kamera i senzora za izradu slike odozgo prema dolje statične infrastrukture i cestovne mreže.
Razumijevanje teških situacija u vožnji, uključujući prelazak na križanja ili izbjegavanje prepreka, ovisi o tome.
Informacije za ove mreže prikupljaju se iz Tesline flote od više od milijun vozila, nudeći velik i raznolik izbor situacija za obuku.
Teškoće tu ne prestaju. Nužna je ogromna obuka neuronskih mreža, što zahtijeva specijaliziranu opremu i softver.
Presudnu ulogu u tome ima Teslin superkompjuterski sustav Dojo koji ima 70,000 grafičkih procesorskih jedinica (GPU).
Napravljen je za rad s petljama za napajanje, hlađenje i kontrolu velike snage, što omogućuje brzo i učinkovito treniranje neuronskih mreža.
Krajnji cilj svih ovih inicijativa je promicanje strojnog učenja u cjelini, a ne samo Teslinih vlastitih proizvoda.
Tesla zamišlja vrijeme u kojem se moći strojnog učenja mogu demokratizirati otvaranjem Dojo sustava i neuronskih mreža široj tehnološkoj zajednici.
Algoritmi autonomije
Teslini autonomni algoritmi, koji su napravljeni da točno prelaze stvarni okoliš, čine temelj njegovih sposobnosti samostalne vožnje.
Ovi sustavi, koji procjenjuju unose s nekoliko senzora, uključujući kamere i radare, kako bi donijeli prosudbe o vožnji u stvarnom vremenu, temelje se na neuronskim mrežama i modelima strojnog učenja.
Generiranje preciznih, opsežnih temeljnih istinitih podataka jedna je od najtežih komponenti konstruiranja ovih algoritama.
Za treniranje neuronskih mreža potrebno je klasificirati milijune slika i očitanja senzora. Posao je izuzetno naporan i kompliciran budući da podaci moraju biti dovoljno raznoliki da pokriju niz scenarija vožnje, vrsta cesta i okolnosti.
Sustav planiranja i donošenja odluka još je jedan ključni element koji mora biti dovoljno jak da upravlja neizvjesnostima u stvarnom svijetu.
Algoritmi moraju biti izgrađeni da se nose s neizvjesnošću, bilo da se radi o predviđanju postupaka drugih vozača ili donošenju procjena u djeliću sekunde u hitnim slučajevima.
Tesla se protiv toga bori nadogradnjom svojih algoritama često ovisno o informacijama prikupljenim iz svoje flote vozila, uspostavljajući povratnu petlju koja omogućuje kontinuirani razvoj.
Ali Tesla se ne koncentrira samo na softver; kako bi se osiguralo dobro funkcioniranje ovih algoritama, također se obraća pozornost na optimizaciju hardvera.
Full Self-Driving (FSD) čip i superračunalo Dojo, dva posebno dizajnirana procesora tvrtke, nude sposobnost obrade potrebnu za provođenje zamršenih izračuna u stvarnom vremenu.
Temelji kodeksa i infrastruktura evaluacije
Teslin revolucionarni razvoj u autonomnoj vožnji izgrađen je na čvrstoj bazi koda i visoko razvijenoj infrastrukturi za procjenu.
Teslin pristup optimizaciji koda odražava ovaj naglasak na osiguravanju najbolje moguće propusnosti, latencije, točnosti i determinizma.
Budući da je Tesla kreirao softver Autopilot od temelja, on može jamčiti blisku interakciju hardvera, što rezultira glatkim i učinkovitim sustavom.
Stvaranje nevjerojatno pouzdanih programa za podizanje sustava, modificiranje Linux kernela i stvaranje učinkovitog koda niske razine, sve je to potrebno za upravljanje golemim količinama senzorskih podataka bez žrtvovanja brzine.
Međutim, kodiranje nije jedina briga. Ključni čimbenik u poticanju inovacija u Tesli je infrastruktura za evaluaciju.
Ova infrastruktura, i otvorena i zatvorena petlja, stvorena je za ubrzavanje brzine razvoja, praćenje poboljšanja performansi i zaustavljanje svih regresija.
Koristeći tipične isječke iz Tesline velike flote, tvrtka ih može uključiti u sveobuhvatne pakete testova, jamčeći da se softver dosljedno procjenjuje u odnosu na događaje iz stvarnog svijeta.
Dodatno, Teslini alati oponašaju postavke iz stvarnog svijeta i daju nevjerojatno realistične slike i podatke senzora koji su bitni za debugging uživo i automatizirano ispitivanje.
Zaključak
Kad se osvrnemo na Teslino putovanje umjetnom inteligencijom, jasno je da posao ne utječe samo na budućnost transporta, već također ostvaruje golem napredak u robotici i strojnom učenju.
Tesla postavlja nove standarde za ono što je moguće u autonomnoj vožnji i interakciji čovjeka i robota sa svojim tehnologijama umjetne inteligencije (AI), uključujući tehnologiju pune samostalne vožnje, superračunalo Dojo i Tesla Bot.
Tvrtka se etablirala kao pionir u području umjetne inteligencije zbog svoje sveobuhvatne strategije koja kombinira vrhunski softver s posebno izrađenim hardverom.
Međutim, implikacije Teslinih napora idu mnogo dalje od industrije automobila i robotike. Zdravstvo, logistika, pa čak i pametni gradovi mogli bi biti potpuno transformirani tehnologijama koje su sada u razvoju.
Želja Elona Muska da Dojoove vještine strojnog učenja učini dostupnima kao uslugu i Teslino obećanje da će otvoriti dijelove svog softvera mogu demokratizirati pristup naprednoj umjetnoj inteligenciji, potičući inovacije u široj tehnološkoj industriji.
Ostavi odgovor