テスラのことを考えると、自動車業界ではよく知られた名前であると思われるかもしれません。 テスラは間違いなく電気自動車の先駆者です。 しかし、彼らはテクノロジー企業であり、それが成功の秘訣です。
彼らのビジネスを成功に導いたものの XNUMX つは、 人工知能 テクノロジー。 テスラ車の完全自動化は同社の現在の最優先事項の XNUMX つであり、この目標を達成するために AI とその多くのコンポーネントを活用しています。
2021 年の初めに登場すると発表することで、 テスラ 亜大陸に波紋を巻き起こした。 イーロン・マスク氏は、インドのバンガロールをテスラ・インドの製造拠点として設立する準備がほぼ整っている。
大いに賞賛されている「自動運転車」がインドでどのように動作するかに関するミームやツイートが続くと、インドの AI 専門家らは歓声を上げた。
最終的には地球を支配することになる人工知能の波全体が、まだ始まったばかりです。
この投稿では、Tesla が AI を自社システムにどのように統合しているのか、詳細やその他の情報も含めて詳しく調査します。
では、AI はどのように自動車の自動運転を教えているのでしょうか?
自動運転車 センサーやマシンビジョンカメラからのデータを継続的に分析して、独立して運転できるようにします。 次に、このデータを利用して、次に何をすべきかを決定します。
AI を活用して、自転車、歩行者、自動車の次の動きを理解して予測します。 この情報を使用して、行動を迅速に計画し、瞬時の意思決定を行うことができます。
自動車は現在の車線を走行し続けるべきでしょうか、それとも車線を変更すべきでしょうか? このまま進むべきでしょうか、それとも目の前の自動車を追い越すべきでしょうか? 車両はいつ減速または加速すべきでしょうか?
テスラは自動車を完全に自動運転にするために、アルゴリズムをトレーニングし、AI に供給するために適切なデータを収集する必要があります。 より良いパフォーマンスは常により多くのトレーニング データから得られ、Tesla はこの分野で優れています。
テスラが現在走行している数十万台のテスラ車からすべてのデータをクラウドソーシングしているという事実は、テスラに競争上の優位性を与えています。 内部センサーと外部センサーの両方が、さまざまな状況でテスラがどのように動作するかを追跡します。
また、ドライバーが特定の状況にどのように反応するか、ステアリングホイールやダッシュボードに触れる頻度など、ドライバーの行動に関する情報も収集します。
「模倣学習」はテスラの戦略の名前です。 世界中の何百万人もの実際のドライバーが判断し、反応し、移動し、アルゴリズムがそれらの行動から学習します。 これらのキロメートルすべてが、信じられないほど洗練された自動運転車を生み出します。
彼らの追跡システムは本当に先進的です。 たとえば、テスラはその瞬間のデータ スナップショットを保存し、それをデータ セットに追加して、色分けされた形状を使用して世界の抽象的な表現を再作成します。 ニューラルネットワーク から学ぶことができます。 これは、テスラ車が車や自転車の動作を誤って予測した場合に発生します。
自動運転車を開発している他の企業が依存している 合成データこれは、テスラが AI をトレーニングするために使用する現実世界のデータ (たとえば、グランド セフト オートのようなビデオ ゲームの運転行動など) よりも大幅に効果が低くなります。
ここでは、AI を活用する Tesla コンポーネントを検討します。
AIを活用したTeslaコンポーネント
カメラとセンサー
テスラが果たさなければならない責任はかなりよく知られています。 車線の識別から歩行者の追跡に至るまで、これらの操作はすべてリアルタイムで実行されます。 このため、テスラは 8 台のカメラの助けを借りて動作しました。 さらに、これだけ多くのカメラが設置されているため、死角がなく、車の周囲全体が確実にカバーされます。
あなたが今読んだことは真実です! LIDAR なし 高解像度マッピングのためのシステムなし。 テスラはコンピュータービジョンのみを使用したいと考えていますが、 機械学習、およびカメラ ビデオ フィードを使用して自動操縦モデルを作成します。 その後、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して未処理のビデオを分析し、追跡して追跡します。 オブジェクトを検出する.
テスラ自動操縦 カメラの他にレーダーセンサーや超音波センサーも搭載しています。 レーダーは、車両と他の物体との間の距離を検出および測定するために使用されます。 ドライバーの安全性を最適化するために、超音波センサーは受動的物体との接近を監視することにも応じて機能します。
車の周囲の状況を理解し、自動操縦機能の応答性を可能な限り高めるために、ニューラル ネットワークが Tesla ハードウェアと統合されています。
テスラ FSD チップ -3
路上でのパフォーマンスと安全性を向上させるために、Tesla システムには XNUMX つの AI プロセッサが搭載されています。 Tesla システムはエラーのないように努めています。 XNUMX 台のユニットが故障した場合でも、バックアップ電源とデータ入力ソースがあるため、自動車は追加のユニットを使用して引き続き機能します。
テスラはこれらの特別な手段を使用して、予期せぬ故障が発生した場合に衝突を回避するために車が十分に装備されていることを確認します。 のみ 人間の脳 新しい Tesla マイクロプロセッサ (1 秒あたり 21 兆回の操作) よりも多くの操作を XNUMX 秒あたりに実行できます。 これは、以前に使用されていたテスラ Nvidia マイクロチップの約 XNUMX 倍強力です。
Tesla が完全自律型機関車の市場リーダーであることは間違いありませんが、最先端の自動操縦車の製造にはまだ遠いです。
将来的には、このエッセイで概説したような品質を備えた自動車が間違いなく一般的になるでしょう。 テスラは独自の最先端の AI プロセッサーとニューラル ネットワーク アーキテクチャを開発しました。
ニューラルネットワークトレーニング
モデルはニューラル ネットワークの後にトレーニングする必要もあります。 が作成されました。 Tesla が最先端のコンピューター ビジョン機能を可能にするために、幅広いライブラリやツールを導入していることは承知しています。
ピトーチFacebook の AI 研究部門によって作成された は、そのようなフレームワーク (FAIR) の XNUMX つです。 PyTorch は テスラの技術スタック ディープ ラーニング モデルをトレーニングします。
Teslaが完全な自律性を実現するために地図やLIDARに依存していないことは注目に値します。 カメラと純粋なコンピューター ビジョンのみが使用され、すべてがリアルタイムで行われます。
Tesla は、トレーニングだけでなく、次のようなさまざまな補助アクティビティにも Pytorch を採用しています。 自動化されたワークフロー スケジューリング、モデルしきい値の調整、徹底的な評価、パッシブテスト、シミュレーションテストなど。
Tesla は、70,000 の異なる予測を行う 48 のネットワークのトレーニングに約 1,000 GPU 時間を費やしています。 この訓練は一度だけではなく継続的に行われます。 私たちは、人工知能が時間の経過とともに進歩する反復的なプロセスであることを認識しています。 その結果、1000 件の個別の予測はすべて正確なままであり、決して揺らぐことはありません。
ハイドラネット
車が動いていないときや交差点にいる可能性が高いときでも、常に約 100 件の仕事が進行中です。 すべてのタスクにニューラル ネットワークを使用すると、コストがかかり、非効率的になります。 テスラ車の AI によって大量の情報がリアルタイムで処理されます。
その結果、50 x 1000 の画像を一度に処理できる ResNet-1000 共有バックボーンが、Computer Vision ワークフローの中央処理装置として機能します。
ネットワークの上部近くで、HydraNet ニューラル ネットワーク設計はいくつかのブランチ (またはヘッド) に分割されます。 トレーニング データの各マイクロバッチに多くのヘッドに対して異なる重み付けを持たせることで、これらのヘッドは独立して教えられ、異なることを学習します。
もちろん、これらの HydraNet が連携して車両の AI を処理する例がいくつかあります。 各 HydraNet の情報は、再発する問題を解決するために利用されます。
たとえば、あるタスクは一時停止標識を処理するためにアクティブになり、別のタスクは歩行者に対処するために、さらに別のタスクは信号を調べるためにアクティブになります。 これらの異なる職務はすべて、共通のバックボーンによって運営されています。
HydraNet アーキテクチャによれば、これらのタスクのそれぞれに必要なのは、巨大なニューラル ネットワークのほんの一部だけです。
これは転移学習に非常に似ており、特定の関連タスクの共通ブロックに対して個別のブロックがトレーニングされます。 HydraNet のバックボーンはさまざまなことについて訓練されますが、ヘッドは特定のジョブについて訓練されます。
これにより、モデルのトレーニングに必要な時間が短縮され、推論が高速化されます。
テスラオートパイロット
自動操縦機能を備えた車は、車線内で自律的に操縦、加速、停止できます。 ディープ ニューラル ネットワークの概念を使用して構築されています。 カメラ、超音波センサー、レーダーを使用して車両の周囲を監視します。
ドライバーはセンサーとカメラによって周囲の状況を認識し、この情報は数ミリ秒で分析され、運転がより安全でストレスが軽減されるように支援されます。
明るいとき、暗いとき、さまざまな気象状況において、レーダは自動車の周囲の空間を観察し、推定するために活用されます。 あらゆる状況において、紫外線方式で接近度を判断し、パッシブビデオで近くの物体を特定し、安全運転を促進します。
さらに、オートパイロットはドライバーを支援するように設計されており、テスラを自動運転車に変えるものではありません。 ドライバーにハンドルから手を離さないように警告するのが一般的です。
ハンドルを握らないと、ハンドルを握るための一連のアラートがトリガーされます。 さらに無視すると、自動車は停止する前に速度を落とし始めます。 ドライバーは、ブレーキをかけたり、方向転換したり、クルーズ コントロール ストークを無効にしたりすることで、いつでも自動操縦機能を無効にすることができます。
鳥瞰図
Tesla ハードウェアが解釈する画像には、多くの場合、追加の寸法が必要になる場合があります。 Bird's Eye View 機能により、より遠くの距離を測定しやすくなり、外界をより正確に表現できます。
これは、駐車を簡単にし、狭い場所の移動を容易にするために、車の上面画像を「レンダリング」する視覚監視システムです。 自分の駐車能力について下手な理由を提示する必要がなく、安全にハンドルを握ることができるようになりました。
テスラの未来
航続距離の長い中型 SUV をお探しなら、 2022年テスラモデルY EV の素晴らしい出発点です。 テスラの他の製品と同様に、モデル Y は定期的なソフトウェア アップグレードにより常に変化しています。
安全性と機能性を高めることで、クルマをさらに便利に。 家族やさまざまな荷物を積んで長距離を移動する必要がある人にとって、広々としたボディとテスラのスーパーチャージャーネットワークへのアクセスは素晴らしい選択肢になります。
テスラは創業以来、現在の顧客ベースからのデータの恩恵を受けており、自動運転車への取り組みは、AI をすべての業務の中核に据えるという継続的な野心の一環となっています。
テスラが家庭用太陽光発電パネルで電力網を変革するという野望を含む最新の取り組みに移行する中、AIとビッグデータは今後もテスラの忠実な同盟者であるイーロン・マスク氏と彼のチームであり続けるだろう。
まとめ
市場で最も積極的なイノベーターの XNUMX つとして認識されている企業である Tesla は、常にデータ収集と分析を最も強力なツールとしてきました。 彼らは独自のチップを作成する際にも同じルールに従いました。
この企業は、人工知能とデータ分析のおかげで、自動車の運転方法を完全に変える可能性を秘めた自動運転車を開発しました。
プラットフォームがどれだけ約束を守り、ビジネスを発展させているかを見てみましょう。 これらの技術を活用した後、同社が自動運転車市場で将来どこに向かうのかはまだ分からない。
コメントを残す