Potresti presumere che Tesla sia un nome ben noto nell'industria automobilistica quando pensi a loro. Tesla, un pioniere delle automobili elettriche, lo è senza dubbio. Tuttavia, sono un'azienda tecnologica, che è il segreto del loro successo.
Una delle cose che hanno reso la loro attività di successo è l'uso di intelligenza artificiale tecnologie. L'automazione completa dei veicoli di Tesla è una delle attuali priorità principali dell'azienda e, per raggiungere questo obiettivo, utilizza l'IA e i suoi numerosi componenti.
Annunciando il suo arrivo all'inizio del 2021, Tesla ha creato scalpore nel subcontinente. Elon Musk è quasi pronto a stabilire Bangalore, in India, come hub di produzione di Tesla India.
Gli esperti di intelligenza artificiale in India hanno applaudito mentre i meme e i tweet su come le tanto elogiate "auto a guida autonoma" opereranno in India.
Un'intera ondata di intelligenza artificiale che alla fine dominerà il globo è appena iniziata.
Questo post esaminerà in modo approfondito come Tesla sta integrando l'IA nel suo sistema, comprese le specifiche e altre informazioni.
Quindi, in che modo l'IA insegna la guida autonoma in auto?
Veicoli autonomi analizzare continuamente i dati dai loro sensori e telecamere di visione artificiale per poter guidare in modo indipendente. Quindi utilizzano questi dati per decidere cosa fare dopo.
Usano l'IA per comprendere e prevedere le prossime mosse di biciclette, pedoni e automobili. Possono utilizzare queste informazioni per pianificare rapidamente le loro azioni e prendere decisioni in una frazione di secondo.
L'automobile dovrebbe continuare nella sua attuale corsia o dovrebbe cambiare corsia? Dovrebbe continuare dov'è o passare l'automobile davanti a loro? Quando il veicolo deve decelerare o accelerare?
Tesla deve raccogliere i dati appropriati per addestrare gli algoritmi e alimentare le sue IA al fine di rendere le auto completamente autonome. Prestazioni migliori risulteranno sempre da più dati di allenamento e Tesla brilla in questo settore.
Il fatto che Tesla raccolga tutti i suoi dati dalle centinaia di migliaia di veicoli Tesla che sono ora in circolazione offre loro un vantaggio competitivo. Sia i sensori interni che quelli esterni tengono traccia del comportamento delle Tesla in una varietà di circostanze.
Raccolgono anche informazioni sul comportamento del conducente, incluso il modo in cui rispondono a determinate circostanze e la frequenza con cui toccano il volante o il cruscotto.
“Imitation learning” è il nome della strategia di Tesla. Milioni di conducenti reali in tutto il mondo esprimono giudizi, rispondono e si muovono e i loro algoritmi imparano da queste azioni. Tutti quei chilometri si traducono in veicoli autonomi incredibilmente sofisticati.
Il loro sistema di tracciamento è davvero avanzato. Ad esempio, Tesla memorizza un'istantanea dei dati del momento, la aggiunge al set di dati e quindi ricrea una rappresentazione astratta del mondo utilizzando forme codificate a colori che rete neurale può imparare da. Ciò accade quando un veicolo Tesla prevede in modo errato il comportamento di un'auto o di una bicicletta.
Altre aziende che sviluppano veicoli autonomi fanno affidamento dati sintetici, che è significativamente meno efficace dei dati del mondo reale utilizzati da Tesla per addestrare le sue IA (ad esempio, il comportamento di guida di videogiochi come Grand Theft Auto).
Esamineremo ora i componenti Tesla che sfruttano l'IA.
Componenti Tesla che sfruttano l'IA
Fotocamera e sensori
Le responsabilità che Tesla deve portare a termine sono abbastanza note. Tutte queste operazioni, dall'identificazione della corsia al tracciamento dei pedoni, vengono eseguite in tempo reale. Tesla ha operato con l'aiuto di 8 telecamere per questo motivo. Inoltre, la presenza di così tante telecamere assicura che non vi sia alcuna zona cieca e che l'intera area intorno all'auto sia coperta.
È vero quello che hai appena letto! no LIDAR Nessun sistema per la mappatura ad alta definizione. Tesla vuole usare solo la visione artificiale, machine learninge feed video della videocamera per creare il modello di pilota automatico. Le reti neurali convoluzionali (CNN) vengono quindi utilizzate per analizzare il video non elaborato al fine di tracciare e rilevare oggetti.
Autopilota Tesla ha anche sensori radar e ultrasonici oltre alle telecamere. Il radar viene utilizzato per rilevare e misurare la separazione tra veicoli e altri oggetti. Per ottimizzare la sicurezza del conducente, i sensori a ultrasuoni funzionano anche in base al monitoraggio della vicinanza con oggetti passivi.
Per comprendere l'ambiente circostante l'auto e rendere le capacità del pilota automatico il più reattive possibile, le reti neurali sono integrate con l'hardware Tesla.
Chip FSD Tesla -3
Per migliorare le prestazioni e la sicurezza sulle strade, i sistemi Tesla includono due processori AI. Il sistema Tesla si sforza di essere privo di errori. Anche se un'unità si guasta, l'automobile può comunque funzionare utilizzando le unità aggiuntive grazie all'alimentazione di backup e alle fonti di input dei dati.
Tesla utilizza queste misure extra per assicurarsi che le auto siano ben attrezzate per evitare collisioni in caso di guasto imprevisto. Solo il cervello umano può eseguire più operazioni al secondo rispetto al nuovo microprocessore Tesla (1 quadrilione di operazioni al secondo). Questo è circa 21 volte più potente dei microchip Tesla Nvidia precedentemente in uso.
Tesla è senza dubbio un leader di mercato per le locomotive completamente autonome, ma è ancora lontana dalla produzione di un'auto con pilota automatico all'avanguardia.
In futuro, un'automobile con le qualità che abbiamo delineato in questo saggio diventerà senza dubbio un luogo comune. Tesla ha creato i propri processori di intelligenza artificiale all'avanguardia e l'architettura di rete neurale.
Formazione sulla rete neurale
Il modello deve anche essere addestrato dopo le reti neurali è stato creato. Siamo consapevoli che Tesla ha messo a punto un'ampia gamma di librerie e strumenti per consentire capacità di visione artificiale all'avanguardia.
Pitorcia, che è stato creato dal dipartimento di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook, è uno di questi framework (FAIR). PyTorch è utilizzato da Stack tecnologico Tesla per formare il modello di deep learning.
È interessante notare che Tesla non fa affidamento su mappe o LIDAR per ottenere la completa autonomia. Le telecamere e la pura visione artificiale vengono utilizzate esclusivamente e tutto viene eseguito in tempo reale.
Tesla impiega Pytorch per l'addestramento e per varie attività ausiliarie come flusso di lavoro automatizzato programmazione, calibrazione delle soglie del modello, valutazione approfondita, test passivi, test di simulazione, ecc.
Tesla impiega circa 70,000 ore di GPU per addestrare 48 reti che fanno 1,000 previsioni distinte. Questa formazione è in corso, non solo una volta. Siamo consapevoli che l'intelligenza artificiale è un processo iterativo che avanza nel tempo. Di conseguenza, tutte le 1000 previsioni separate rimangono accurate e non vacillano mai.
Hydra Net
Ci sono circa 100 lavori in corso in un dato momento, anche quando un'auto non è in movimento ed è molto probabile che si trovi a un bivio. L'utilizzo di una rete neurale per ogni attività è costoso e inefficace. Enormi quantità di informazioni vengono elaborate in tempo reale dall'IA dei veicoli Tesla.
Di conseguenza, la dorsale condivisa ResNet-50, in grado di elaborare 1000 x 1000 immagini contemporaneamente, funge da unità di elaborazione centrale per il flusso di lavoro di Computer Vision.
Vicino alla parte superiore della rete, il design della rete neurale HydraNet si divide in diversi rami (o teste). Facendo in modo che ogni micro-lotto di dati di allenamento sia pesato in modo diverso per le molte teste, queste teste vengono insegnate in modo indipendente e imparano cose distinte.
Naturalmente, ci sono diversi casi di questi HydraNet che lavorano insieme per elaborare l'IA per i veicoli. Ciascuna informazione di HydraNet viene utilizzata per rimediare a problemi ricorrenti.
Ad esempio, un'attività può essere attiva per gestire i segnali di stop, un'altra per occuparsi dei pedoni e un'altra ancora per esaminare i segnali stradali. Questi compiti distinti sono tutti gestiti da una spina dorsale comune.
Secondo l'architettura HydraNet, per ciascuna di queste attività è necessaria solo una piccola parte dell'enorme rete neurale.
Questo è abbastanza simile al trasferimento di apprendimento, in cui vengono addestrati blocchi distinti per un blocco comune per determinati compiti correlati. Le dorsali di HydraNets vengono addestrate su una varietà di cose, mentre le teste vengono insegnate su lavori particolari.
Ciò riduce la quantità di tempo necessaria per addestrare il modello e accelera l'inferenza.
Autopilota Tesla
Le auto con capacità di pilota automatico possono sterzare, accelerare e fermarsi autonomamente in una corsia. È costruito utilizzando concetti di rete neurale profonda. Osserva l'area circostante l'auto utilizzando telecamere, sensori a ultrasuoni e radar.
I conducenti vengono informati dell'ambiente circostante dai sensori e dalle telecamere e queste informazioni vengono analizzate in pochi millisecondi per rendere la guida più sicura e meno stressante.
In condizioni meteorologiche luminose, buie e varie, il radar viene utilizzato per osservare e stimare lo spazio circostante le automobili. In ogni situazione, i metodi ultravioletti determinano la vicinanza e il video passivo identifica gli oggetti nelle vicinanze e promuove una guida sicura.
Inoltre, il pilota automatico è progettato per aiutare il guidatore e non trasforma una Tesla in un veicolo a guida autonoma. È prassi comune avvertire i conducenti di tenere le mani sul volante.
In caso contrario, vengono attivati una serie di avvisi per prendere il volante. Se ignorata molto più a lungo, l'automobile inizia a rallentare prima di fermarsi. Frenando, girando o disattivando la leva del controllo automatico della velocità, i conducenti possono sempre escludere le funzioni dell'autopilota.
Vista a volo d'uccello
Le immagini che l'hardware Tesla interpreta spesso potrebbero richiedere dimensioni extra. La funzione Bird's Eye View semplifica la misurazione di distanze maggiori e offre una rappresentazione più accurata del mondo esterno.
Si tratta di un sistema di monitoraggio visivo che "rende" un'immagine dall'alto di un'auto per semplificare il parcheggio e la navigazione in piccoli luoghi. Senza dover fornire una giustificazione zoppa sulle tue capacità di parcheggio, ora puoi tranquillamente prendere il volante.
Futuro di Tesla
Se stai cercando un SUV di medie dimensioni con un'ampia gamma, il Modello Tesla 2022 è un fantastico punto di partenza per i veicoli elettrici. A causa dei regolari aggiornamenti del software, la Model Y è in continua evoluzione, proprio come molti altri prodotti Tesla.
Migliorando la sicurezza e la funzionalità, questi aggiornamenti aiutano la tua automobile a essere più utile. Per le persone che hanno bisogno di percorrere lunghe distanze con la famiglia e bagagli vari, il corpo spazioso e l'accesso alla rete Supercharger di Tesla lo rendono una scelta meravigliosa.
Fin dall'inizio, Tesla ha beneficiato dei dati della sua attuale base di clienti e il suo lavoro sui veicoli autonomi fa parte della sua continua ambizione di porre l'IA al centro di tutte le sue operazioni.
L'intelligenza artificiale e i big data continueranno a essere Elon Musk e il suo team presso i fedeli alleati di Tesla mentre si muovono verso le loro nuove iniziative, comprese le loro aspirazioni a trasformare la rete elettrica con i loro pannelli solari domestici.
Conclusione
Tesla, un'azienda riconosciuta come uno degli innovatori più aggressivi del mercato, ha sempre fatto della raccolta e dell'analisi dei dati il suo strumento più potente. Hanno seguito le stesse regole quando si è trattato di creare le proprie fiches.
L'azienda ha sviluppato veicoli autonomi che hanno il potenziale per cambiare completamente il modo in cui guidiamo le automobili grazie all'intelligenza artificiale e all'analisi dei dati.
Vediamo quanto bene la piattaforma mantiene le sue promesse e sviluppa il suo business. Dopo aver sfruttato queste tecnologie, resta da vedere dove andrà l'azienda nel mercato dei veicoli autonomi in futuro.
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