Tesla - негізін қалаған американдық көлік өндіруші компания Элон Маск 2003 жылы.
Компания өзінің электромобильдерімен және күн панельдері мен литий-ионды аккумуляторлық батареялардың энергиясын сақтауға маманданғанымен танымал.
Tesla автомобильдері көптеген революциялық мүмкіндіктермен келеді, соның ішінде супер зарядтау, кілт картасына қол жеткізу және автопилот режимі.
Автопилот режимі жасанды интеллект (AI) және идеяларының арқасында мүмкін болды Tesla компаниясының жетілдірілген нейрондық желі архитектурасы.
Tesla Neural Network архитектурасын егжей-тегжейлі талқылайық.
Нейрондық желілер дегеніміз не?
Нейрондық желілер немесе NN - бұл биологиялық белсенділіктен кейін үлгіленген алгоритмдер сериясы. адамның миы. Нейрондық желілер нейрондар деп те аталатын түйіндерден тұрады. Тік түйіндердің жинағы қабаттар ретінде белгілі.
Әрбір қабат есептеулер орындалатын нейрондар деп аталатын түйіндерден тұрады. Бір қабаттың түйіндері төменде көрсетілгендей тасымалдау желілері арқылы келесі қабатқа қосылады.
Келесі диаграммада шеңберлер түйіндерді, ал түйіндердің тік жинағы қабаттарды көрсетеді. Бұл модельде үш қабат бар.
Олар қалай үйренеді?
Деректер үлгіге белгімен бірге бір уақытта бір нысан беріледі. Деректер бөліктерге бөлінеді және үлгінің әрбір түйіні арқылы өтеді.
Түйіндер осы бөліктерге математикалық операцияларды орындайды. Бір қабаттағы бірнеше есептеулерден кейін деректер келесі қабатқа өтеді және т.б.
Аяқтағаннан кейін, біздің модель шығыс қабатындағы деректер белгісін болжайды. Модель осы болжамды мәнді нақты белгі мәнімен салыстыруды жалғастырады.
Мәндер сәйкес келсе, біздің модель келесі енгізуді қабылдайды, бірақ мәндер әртүрлі болса, модель жоғалту деп аталатын екі мәннің арасындағы айырмашылықты есептейді және келесі жолы сәйкес белгілерді жасау үшін түйін есептеулерін реттейді.
Тесланың нейрондық желі архитектурасы
Tesla қабылдаудан басқаруға дейінгі мәселелер бойынша терең нейрондық желілерді үйрету үшін озық зерттеулерді пайдаланады.
Tesla компаниясының әр камералық желілері семантикалық сегментацияны, нысанды анықтауды орындау үшін өңделмеген кескіндерді талдайды және монокулярлық тереңдікті бағалау.
Деректер жиындары
Нейрондық желілер жол орналасуын, статикалық инфрақұрылымды және 3D нысандарын тікелей жоғарыдан төмен көріністе шығаратын құстардың көзімен қарайтын желілік камералардан алынған бейнелерден алынған өңделмеген кескіндерге үйретіледі.
Деректер кескіндері таңбаланбаған және бүкіл әлем бойынша көптеген әртүрлі сценарийлерді қамтиды және нақты уақытта бір миллион көліктен тұрады.
Бұл қалай жұмыс істейді?
Желі 70,000 48 графикалық өңдеу блогынан (GPU) тұрады, олар XNUMX терең білім алу модельдер.
Автокөліктің аппараттық құрамдас бөліктері, соның ішінде камералар мен сенсорлар, осы үлгілердің желісі арқылы өтетін бақыланбайтын деректерді қамтамасыз етеді.
Көлік берілген деректерден жаяу жүргінші, ағаш және т.б. сияқты қоршаған ортадағы мүмкін болатын объектілер туралы біледі.
Архитектура сонымен қатар принциптерін пайдаланатын екі AI чипінен тұрады терең білім алу. Бұл чиптер көлік жүргізу кезінде қашан және қалай бұрылу керектігі сияқты нақты уақыттағы шешім қабылдауға көмектеседі.
Нейрондық желі архитектурасы оның жұмысына ықпал ететін көптеген қуатты құрылғылар мен концепцияларды қамтиды, соның ішінде:
FSD чипі
Толық өздігінен жүру (FSD) чиптер - Tesla автопилоттық бағдарламалық құралын басқаратын AI қорытынды микросхемалар. Бұл чиптер бір ваттқа кремнийдің максималды өнімділігін төмендететін микро архитектуралық жақсартулармен жасалған.
FSD құрылғылары AI функционалдығы мен өнімділігін тексеру үшін сенімді сынақтар мен көрсеткіштер тақталарын жазу кезінде еденді жоспарлауды, уақытты және қуатты талдауды жүзеге асырады.
Dojo чиптері және жүйелері
Дожо жоғары қуатты жеткізу және салқындату үшін озық технологиямен қиын мәселелерді шешетін Tesla супер компьютерлік жүйесі.
Dojo чиптері осы жүйелерді қуаттайтын AI қамтиды және әрбір түйіршіктілікте максималды өнімділікке, өткізу қабілетіне және өткізу қабілеттілігіне арналған.
Бірге чиптер мен жүйелер Tesla NN үшін қуат пен өнімділікті оңтайландыру үшін пайдаланылады.
Автономия алгоритмдері
Автономиялық алгоритмдер - бұл әлемнің жоғары дәлдіктегі көрінісін жасау және берілген кеңістіктегі траекторияларды жоспарлау арқылы автомобильді басқаратын негізгі алгоритмдер.
Кімге нейрондық желілерді жаттықтыру мұндай көріністерді болжау үшін Tesla алгоритмдік түрде кеңістік пен уақыт бойынша автомобиль сенсорларынан алынған ақпаратты біріктіру арқылы дәл және ауқымды шындық деректерін жасайды.
Бұл алгоритмдер белгісіздік жағдайында күрделі нақты жағдайларда жұмыс істейтін сенімді жоспарлау және шешім қабылдау жүйесін құру үшін озық әдістерді пайдаланады.
Бағалау инфрақұрылымы
Tesla бағалау инфрақұрылымы ауқымдағы ашық циклді, жабық циклді және аппараттық құралдарды бағалау құралдарын және инфрақұрылымды қамтиды.
Бұл инфрақұрылым AI-ға өнімділікті жақсартуды бақылауға және регрессиялардың алдын алуға мүмкіндік береді.
Tesla NN негізгі ерекшеліктері
- Камералар, ультрадыбыстық сенсорлар және радар қоршаған ортаны қабылдайды
- Радар көліктің айналасындағы қашықтықты өлшейді
- Ультракүлгін әдістер жақындықты өлшейді және пассивті бейне көлік айналасындағы заттарды таниды
- Терең нейрондық желілер принциптеріне негізделген екі AI чиптерін пайдаланады
- 6 миллиард транзистордан тұратын AI чиптері
- Nvidia чиптерінен 21 есе жылдам
- AI чиптерінде 32 мегабайт жоғары жылдамдықты SRAM жады бар
- 48 Deep Learning моделінен тұрады
- Құрамында 70,000 XNUMX графикалық өңдеу бірлігі (GPU)
- Әрбір уақыт қадамында 1000 ерекше тензорды (болжамдарды) шығарады
қорытынды
Тесланың озық үлгісі Нейрондық желілер және AI архитектурасы өздігінен жүретін автомобильдер идеясын шындыққа айналдырды.
Жетекші AI негізіндегі автомобиль өндірушінің бұл жетістігі оның жетілдірілгендігінің нәтижесі FSD чиптері, Dojo чиптері, автономия алгоритмдері, бағалау инфрақұрылымы және т.б.
AI, Deep Learning және соңғы технология трендтері туралы көбірек білгіңіз келсе, басқа да қызықты мақалаларымызды қараңыз.
пікір қалдыру