ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ ಪ್ರಪಂಚವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (AI) ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಅರೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಟೆಸ್ಲಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.
ಜೊತೆಗೆ, ಎಲೋನ್ ಮಸ್ಕ್ ಅವರು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಆಟೋಪೈಲಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ,
ಟೆಸ್ಲಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (FSD).
ಈ ತುಣುಕಿನಲ್ಲಿ, ಟೆಸ್ಲಾವನ್ನು ಟೆಕ್ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು AI, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆರಂಭಿಸೋಣ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಹೇಗೆ ಟೆಕ್ ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಟೆಸ್ಲಾವನ್ನು ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿ ಎಂದು ಏಕೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಟೆಸ್ಲಾ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಟೆಸ್ಲಾದ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮನರಂಜನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್, ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.
ಇತರ ವಾಹನ ತಯಾರಕರು ಈಗ ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಟೆಸ್ಲಾ ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಟೆಸ್ಲಾ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಟೆಸ್ಲಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಟೆಸ್ಲಾವು ಸೌರ ಫಲಕಗಳು, ಮೇಲ್ಛಾವಣಿಯ ಸೌರ ಅಂಚುಗಳು, ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು, ಚಾರ್ಜಿಂಗ್ ಸ್ಟೇಷನ್ಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಘಟಕಗಳು (ಟೆಸ್ಲಾ ಕಾರುಗಳಿಗೆ) ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ತಾಂತ್ರಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಹ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
Nokia ಮತ್ತು Blackberry ಎರಡೂ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಐಫೋನ್ ಎರಡರ ಸಮತೋಲಿತ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅದು ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ವಶಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರಸ್ತುತ ನಮ್ಮ ಫೋನ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿತು.
ಟೆಸ್ಲಾ ಕಾರು ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದು ಇದನ್ನೇ. ಟೆಸ್ಲಾಗಳು ವಾಹನಗಳು, ಹೌದು (ಮತ್ತು SUVಗಳು ಮತ್ತು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಪಿಕಪ್ ಟ್ರಕ್ಗಳು, ಸೆಮಿ-ಟ್ರಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ATVಗಳು). ಆದರೆ ಈ ವಾಹನಗಳು ದೈನಂದಿನ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಟೆಸ್ಲಾ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಟೆಸ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ನೀವು ನಿಲುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ, ಟೆಸ್ಲಾ TRAX, ಕ್ಯಾರೋಕೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಆಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಮನರಂಜನಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ (ಮತ್ತು ಒಂದು ದಿನ ಸಾಗಣೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ). ಟೆಸ್ಲಾ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸೆಂಟ್ರಿ ಮೋಡ್, ವಿಧ್ವಂಸಕತೆಯಂತಹ ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು ಜಾರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಲಾ ಕೀ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ಬಳಸಿ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಿಗೆ ಬರಲು ನಿಮ್ಮ ಟೆಸ್ಲಾಗೆ ನೀವು ಕರೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸೆಂಟ್ರಿ ಮೋಡ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಘಟನೆಯಿದ್ದಲ್ಲಿ ಕಾರು ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಡ್ರೈವರ್ಗಳ ನೈಜ ಚಾಲನಾ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೆಸ್ಲಾ ಬಳಸುವುದರಿಂದ (ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಡದಿರುವಾಗ), ಟೆಸ್ಲಾ ವಿಮೆ ಕೂಡ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕಡೆಯಿಂದ.
ಆಟೋಪೈಲಟ್ಗಾಗಿ ಟೆಸ್ಲಾ ಯಾವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ?
ಅವರು ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರುಗಳಂತಹ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮಗ್ರ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೂ ಮೀರಿದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಯಂತ್ರಾಂಶದಿಂದ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ FSD ಚಿಪ್
ಟೆಸ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಎರಡು AI ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಟೆಸ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯತ್ತ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಪವರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೂಲಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಒಂದು ಘಟಕವು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದರೂ ಸಹ ಕಾರು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯಬಹುದು.
ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ವಾಹನಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಟೆಸ್ಲಾ ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ಟೆಸ್ಲಾ ಮೈಕ್ರೊಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಿಂತ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಏಕೈಕ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಮಾನವ ಮೆದುಳು (ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 1 ಕ್ವಾಡ್ರಿಲಿಯನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು). ಇದು ಹಿಂದೆ ಬಳಸಿದ ಟೆಸ್ಲಾ ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಮೈಕ್ರೋಚಿಪ್ಗಳಿಗಿಂತ ಸುಮಾರು 21 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ವ್ಯಾಟ್ಗೆ ಸಿಲಿಕಾನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಣ್ಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರಲ್ ವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ತಮ್ಮ ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಪವರ್ ಮಾಡಲು AI ನಿರ್ಣಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನಾತೀತವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಲೊಕೊಮೊಟಿವ್ಗಳಿಗೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಆಟೋಪೈಲಟ್ ವಾಹನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಇದು ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಡೋಜೋ ಚಿಪ್
ಟೆಸ್ಲಾ ಟೆಸ್ಲಾ D1 ಅನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿತು, BF362/CFP16 ನಲ್ಲಿ 8 TFLOPs ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗಷ್ಟೇ ನಡೆದ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವೊಂದರಲ್ಲಿ ಇದು ಬಹಿರಂಗವಾಗಿದೆ ಟೆಸ್ಲಾ AI ದಿನದ ಪ್ರಸ್ತುತಿ.
ಟೆಸ್ಲಾ D1 ಒಟ್ಟು 354 ತರಬೇತಿ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೃಹತ್ ಚಿಪ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಘಟಕವು ಕ್ವಾಡ್-ಕೋರ್, 64-ಬಿಟ್ ISA CPU ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಲಿಂಕ್ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್, ಬ್ರಾಡ್ಕಾಸ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋಸಿಷನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೂಪರ್ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಈ CPU (4-ವೈಡ್ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮತ್ತು 2-ವೈಡ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು) ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ಟೆಸ್ಲಾ ಸಿಲಿಕಾನ್ NVIDIA A100 ವೇಗವರ್ಧಕದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ GA100 GPU ಗಿಂತ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಇದು 826 mm ಚದರ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು 7nm ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ 50,000 ಮಿಲಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು 645 mm ಚದರ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ ತನ್ನ ಡೋಜೋ ಚಿಪ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ನಾಲ್ಕು ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಂಡಿದೆ, ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎರಡು ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಹಸಗಳು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಟೈಲ್-ಟು-ಟೈಲ್ ಇಂಟರ್ಕನೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್, ಇನ್ನೂ ಟೆಸ್ಲಾದಿಂದ ಸಾಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ.
ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಸ್ವಿಚ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ಟೈಲ್ನ ಬಾಹ್ಯ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಟೆಸ್ಲಾ ಅನನ್ಯ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದರು.
ಡೋಜೋ ಸಿಸ್ಟಮ್
ಸಿಲಿಕಾನ್ ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ API ಗಳಿಂದ ಡೋಜೋ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಸವಾಲಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಲೂಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹೈ-ಪವರ್ ಡೆಲಿವರಿ ಮತ್ತು ಕೂಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಡೇಟಾಸೆಂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅವರ ಯಾಂತ್ರಿಕ, ಥರ್ಮಲ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಲ್ಪನೆಯು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಬಂಧವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ಘಟಕದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ. ಡೊಜೊವನ್ನು ಯಾರಿಗಾದರೂ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮುಖದ API ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಟೆಸ್ಲಾ ಫ್ಲೀಟ್ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ-ನಿಷ್ಠೆಯ ವಿಶ್ವ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ಪಥವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸಮಯದಾದ್ಯಂತ ಕಾರಿನ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರು ಬಲವಾದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಟೆಸ್ಲಾ ಫ್ಲೀಟ್ನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಹಿಕೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣದವರೆಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಜನೆ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನೋಕ್ಯುಲರ್ ಆಳದ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಅವರ ಪ್ರತಿ-ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ.
ಅವರ ಪಕ್ಷಿನೋಟದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ರಸ್ತೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸ್ಥಿರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು 3D ವಸ್ತುಗಳ ಮೇಲಿನ-ಕೆಳಗಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ತುಣುಕನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಅವರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಸುಮಾರು 1M ಕಾರುಗಳ ಫ್ಲೀಟ್ನಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಆಟೋಪೈಲಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ 48 ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು 70,000 GPU ಗಂಟೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕಾಲಘಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ 1,000 ವಿಭಿನ್ನ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು (ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು) ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಆವಿಷ್ಕಾರದ ವೇಗವನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸಲು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತಗಳನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಅವರು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ತೆರೆದ ಮತ್ತು ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಅವರು ತಮ್ಮ ಫ್ಲೀಟ್ನ ಅನಾಮಧೇಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಲೈವ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ತಮ್ಮ ಆಟೊಪೈಲಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗೆ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಜೀವಸದೃಶ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ, ಅವರ ನೈಜ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ, ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಾರೆ?
ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ
ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೆಸ್ಲಾ ಕೇವಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ; ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಮುದಾಯಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ನಂತರದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂವಹನವು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಕೇಳಿಬರುವುದಿಲ್ಲ.
ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸಲು, ಹೊಸ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಮೆಚ್ಚಿಸಲು, ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಡೇಟಾ-ದಟ್ಟವಾದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಅಪಾಯಗಳ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಸ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವೇಗದಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಏರಿಕೆಗೆ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಚಾಲಕರನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರು ಇದೀಗ ಯಾವ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಫ್ಲೀಟ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮೂರನೇ ಹಂತದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಇದೆ, ಆ ಮೂಲಕ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನೆರೆಯ ಟೆಸ್ಲಾ ವಾಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಬಹುಶಃ ಇತರ ತಯಾರಕರು ತಯಾರಿಸಿದ ವಾಹನಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಗ್ರೌಂಡ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಥವಾ ಫೋನ್ಗಳಂತಹ ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ
ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಅವರು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಬೈಸಿಕಲ್ಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರುಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅವರು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ವಿಭಜಿತ-ಸೆಕೆಂಡ್ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಕಾರು ಈಗ ಇರುವ ಲೇನ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕೇ? ಅದು ಹಾಗೆಯೇ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಅವರ ಮುಂದೆ ಇರುವ ಕಾರನ್ನು ಹಿಂದಿಕ್ಕಬೇಕೇ? ಕಾರನ್ನು ಯಾವಾಗ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ವೇಗಗೊಳಿಸಬೇಕು?
ಕಾರುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿಸಲು, ಟೆಸ್ಲಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅದರ AIಗಳಿಗೆ ಆಹಾರ ನೀಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಲಾ ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಈಗ ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿರುವ ನೂರಾರು ಸಾವಿರ ಟೆಸ್ಲಾ ವಾಹನಗಳಿಂದ ತನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ ಟೆಸ್ಲಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸಂವೇದಕಗಳು ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಟೆಸ್ಲಾಸ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಟ್ಯಾಬ್ಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅವರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ವೀಲ್ ಅಥವಾ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಚಾಲಕರು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟೆಸ್ಲಾ ಸಮಯಕ್ಕೆ ತತ್ಕ್ಷಣವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದನ್ನು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ನರಗಳ ಜಾಲವು ಕಲಿಯಬಹುದಾದ ಪರಿಸರದ ಅಮೂರ್ತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಣ್ಣದ ರೂಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಕಾರು ಅಥವಾ ಬೈಸಿಕಲ್ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಟೆಸ್ಲಾ ವಾಹನವು ತಪ್ಪಾದ ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸಂವೇದಕಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲಕನ ಕೈಯ ಸ್ಥಳದ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಟೆಸ್ಲಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ವಾಹನಗಳಿಂದ ಅದರ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕ್ರೌಡ್ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಚಾಲಕರು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದದ ರಸ್ತೆಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವೇಗದಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಏರಿಕೆಯಿಂದ ಅಪಾಯಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯವರೆಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಡೇಟಾ-ದಟ್ಟವಾದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಚಾಲಕರನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಗವಾಗಿದ್ದಾಗ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರಿನ ಮೇಲೆ ಕಾರು ಇದೀಗ ಯಾವ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಇಡೀ ಫ್ಲೀಟ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸ್ಥಳೀಯ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು ಹತ್ತಿರದ ಇತರ ಕೆಲವು ಟೆಸ್ಲಾ ವಾಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಟೆಸ್ಲಾ ಯಾವಾಗಲೂ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದೆ, ಅದು ಏನು ಮಾಡಿದರೂ ಅದು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ತಮ್ಮ CPU ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಅವರು ಯಾವುದೇ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಿಲ್ಲ.
ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ನಿಗಮದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, FSD ಚಿಪ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ