Tesla არის ამერიკული ავტომობილების მწარმოებელი კომპანია, რომელიც დაარსდა ELON მუშკი წელს 2003.
კომპანია ცნობილია თავისი ელექტრო მანქანებით და სპეციალობით მზის პანელებით და ლითიუმ-იონური ბატარეების ენერგიის შესანახად.
Tesla-ს მანქანებს გააჩნიათ მრავალი რევოლუციური ფუნქცია, მათ შორის სუპერ დამუხტვა, გასაღების ბარათის წვდომა და ავტოპილოტის რეჟიმი.
ავტოპილოტის რეჟიმი შესაძლებელი გახდა ხელოვნური ინტელექტის (AI) იდეების გამო და ტესლას მოწინავე ნერვული ქსელის არქიტექტურა.
მოდი დეტალურად განვიხილოთ ტესლას ნერვული ქსელის არქიტექტურა.
რა არის ნერვული ქსელები?
ნერვული ქსელები, ან NN, არის ალგორითმების სერია, რომელიც მოდელირებულია ბიოლოგიური აქტივობის მიხედვით. ადამიანის ტვინი. Ნეირონული ქსელები შედგება კვანძებისგან, რომლებსაც ასევე უწოდებენ ნეირონებს. ვერტიკალური კვანძების კოლექცია ცნობილია როგორც ფენები.
თითოეული ფენა შედგება კვანძებისგან, რომლებსაც ასევე უწოდებენ ნეირონებს, სადაც ხდება გამოთვლები. ერთი ფენის კვანძები უკავშირდება შემდეგ ფენას გადამცემი ხაზების მეშვეობით, როგორც ეს ქვემოთ ჩანს.
შემდეგ დიაგრამაზე წრეები წარმოადგენს კვანძებს, ხოლო კვანძების ვერტიკალური კოლექცია წარმოადგენს ფენებს. ამ მოდელში სამი ფენაა.
როგორ სწავლობენ?
მონაცემები მიეწოდება მოდელს თითო სუბიექტს ეტიკეტთან ერთად. მონაცემები იშლება ნაწილებად და გადის მოდელის თითოეულ კვანძში.
კვანძები ახორციელებენ მათემატიკურ მოქმედებებს ამ ნაწილებზე. ერთ ფენაში გამოთვლების სერიის შემდეგ, მონაცემები გადადის შემდეგ ფენაზე და ასე შემდეგ.
დასრულების შემდეგ, ჩვენი მოდელი პროგნოზირებს მონაცემთა ეტიკეტს გამომავალი ფენაზე. შემდეგ მოდელი აგრძელებს ამ წინასწარმეტყველური მნიშვნელობის შედარებას ეტიკეტის ფაქტობრივ მნიშვნელობასთან.
თუ მნიშვნელობები ემთხვევა, ჩვენი მოდელი მიიღებს შემდეგ შეყვანას, მაგრამ თუ მნიშვნელობები განსხვავდება, მოდელი გამოთვლის განსხვავებას ორივე მნიშვნელობას შორის, რომელსაც ეწოდება დაკარგვა, და დაარეგულირებს კვანძის გამოთვლებს, რათა გამოიმუშაოს შესაბამისი ეტიკეტები შემდეგ ჯერზე.
ტესლას ნერვული ქსელის არქიტექტურა
ტესლა იყენებს უახლეს კვლევებს ღრმა ნერვული ქსელების მოსამზადებლად პრობლემების შესახებ, დაწყებული აღქმიდან კონტროლამდე.
ტესლას თითო კამერის ქსელები აანალიზებენ ნედლეულ სურათებს სემანტიკური სეგმენტაციის, ობიექტების ამოცნობისა და მონოკულარული სიღრმის შეფასება.
მონაცემთა ნაკრები
ნერვული ქსელები გაწვრთნილი არიან ნედლეულ სურათებზე, რომლებიც ამოღებულია ჩიტების თვალთვალის ქსელური კამერებიდან გადაღებული ვიდეოებიდან, რომლებიც ასახავს გზის განლაგებას, სტატიკური ინფრასტრუქტურას და 3D ობიექტებს პირდაპირ ზემოდან ქვემოდან.
მონაცემების სურათები არ არის მარკირებული და მოიცავს უამრავ მრავალფეროვან სცენარს მთელს მსოფლიოში და შედგება ერთი მილიონი მანქანისგან რეალურ დროში.
როგორ მუშაობს?
ქსელი შედგება 70,000 გრაფიკული დამუშავების ერთეულისგან (GPU), რომელიც ატარებს 48 ღრმა სწავლება მოდელები.
მანქანის ტექნიკის კომპონენტები, მათ შორის კამერები და სენსორები, უზრუნველყოფენ უკონტროლო მონაცემებს, რომლებიც გადადის ამ მოდელების ქსელში.
მოცემული მონაცემებიდან მანქანა იგებს გარემოში არსებულ შესაძლო ობიექტებს, როგორიცაა ფეხით მოსიარულე, ხე და ა.შ.
არქიტექტურა ასევე შედგება ორი AI ჩიპისგან, რომლებიც იყენებენ პრინციპებს ღრმა სწავლება. ეს ჩიპები გვეხმარება მანქანისთვის რეალურ დროში გადაწყვეტილების მიღებაში, მაგალითად, როდის და როგორ უნდა მოტრიალდეს მართვის დროს.
ნერვული ქსელის არქიტექტურა მოიცავს ბევრ მძლავრ მოწყობილობას და კონცეფციას, რომლებიც ხელს უწყობენ მის მუშაობას, მათ შორის:
FSD ჩიპი
სრული თვითმართვა (FSD) ჩიპები არის ხელოვნური ინტელექტის დასკვნის ჩიპები, რომლებიც მუშაობენ Tesla-ს ავტოპილოტის პროგრამულ უზრუნველყოფას. ეს ჩიპები შექმნილია მიკრო-არქიტექტურული გაუმჯობესებებით, რომლებიც ახდენენ სილიკონის მაქსიმალურ შესრულებას ვატზე.
FSD-ები ახორციელებენ იატაკის დაგეგმვას, დროისა და სიმძლავრის ანალიზს, ხოლო წერენ მძლავრ ტესტებსა და დაფებს ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციონირებისა და მუშაობის შესამოწმებლად.
დოჯოს ჩიპები და სისტემები
დოჯო არის Tesla-ს სუპერ კომპიუტერული სისტემა, რომელიც წყვეტს რთულ პრობლემებს მოწინავე ტექნოლოგიით მაღალი სიმძლავრის მიწოდებისა და გაგრილებისთვის.
Dojo Chips მოიცავს AI-ს, რომელიც აძლიერებს ამ სისტემებს და შექმნილია მაქსიმალური მუშაობისთვის, გამტარუნარიანობისთვის და გამტარუნარიანობისთვის ყველა გრანულარობისთვის.
ჩიპები და სისტემები ერთად გამოიყენება ტესლას NN-ის სიმძლავრისა და მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის.
ავტონომიის ალგორითმები
ავტონომიის ალგორითმები არის ძირითადი ალგორითმები, რომლებიც მართავენ მანქანას სამყაროს მაღალი სიზუსტით წარმოდგენის შექმნით და მოცემულ სივრცეში ტრაექტორიების დაგეგმვით.
დან მატარებელი ნერვული ქსელები ასეთი წარმოდგენების პროგნოზირებისთვის, ტესლა ალგორითმულად ქმნის ზუსტ და ფართომასშტაბიან მიწის სიმართლის მონაცემებს მანქანის სენსორების ინფორმაციის გაერთიანებით სივრცეში და დროში.
ეს ალგორითმები იყენებენ მოწინავე ტექნიკას მტკიცე დაგეგმვისა და გადაწყვეტილების მიღების სისტემის შესაქმნელად, რომელიც მოქმედებს რთულ რეალურ სიტუაციებში გაურკვევლობის პირობებში.
შეფასების ინფრასტრუქტურა
Tesla-ს შეფასების ინფრასტრუქტურა მოიცავს ღია მარყუჟის, დახურულ მარყუჟს და ტექნიკის შეფასების ინსტრუმენტებს და ინფრასტრუქტურას მასშტაბით.
ეს ინფრასტრუქტურა საშუალებას აძლევს AI-ს თვალყური ადევნოს მუშაობის გაუმჯობესებას და თავიდან აიცილოს რეგრესი.
Tesla-ს NN-ის ძირითადი მახასიათებლები
- კამერები, ულტრაბგერითი სენსორები და რადარი აღიქვამენ გარემოს
- რადარი ზომავს მანძილს მანქანის გარშემო
- ულტრაიისფერი ტექნიკა ზომავს სიახლოვეს და პასიური ვიდეო ცნობს ობიექტებს მანქანის გარშემო
- იყენებს ორ AI ჩიპს, რომლებიც აგებულია ღრმა ნერვული ქსელების პრინციპებზე
- ხელოვნური ინტელექტის ჩიპი, რომელიც შედგება 6 მილიარდი ტრანზისტორისგან
- 21-ჯერ უფრო სწრაფი ვიდრე Nvidia ჩიპები
- AI ჩიპებს აქვთ 32 მეგაბაიტი მაღალსიჩქარიანი SRAM მეხსიერება
- შედგება 48 ღრმა სწავლის მოდელისგან
- შეიცავს 70,000 გრაფიკულ დამუშავების ერთეულს (GPU)
- გამოსცემს 1000 განსხვავებულ ტენსორს (პროგნოზს) თითოეულ დროში
დასკვნა
Tesla-ს უახლესი Ნეირონული ქსელები და ხელოვნური ინტელექტის არქიტექტურამ თვითმართვადი მანქანების იდეა რეალობად აქცია.
AI-ზე დაფუძნებული წამყვანი ავტომობილების მწარმოებლის ეს წარმატება მისი მოწინავეების შედეგია FSD ჩიპები, დოჯოს ჩიპები, ავტონომიის ალგორითმები, შეფასების ინფრასტრუქტურა და სხვა.
თუ გსურთ გაიგოთ მეტი ხელოვნური ინტელექტის, ღრმა სწავლისა და უახლესი ტექნოლოგიების ტენდენციების შესახებ, იხილეთ ჩვენი სხვა საინტერესო სტატიები.
დატოვე პასუხი