테슬라 특히 인공지능(AI) 분야에서 빠르게 확장되는 기술 현장에서 발명의 빛으로 두각을 나타내고 있습니다.
AI는 단순한 전기 자동차 제조를 넘어 지속 가능한 에너지로의 세계 전환을 가속화하려는 Tesla의 야심 찬 노력의 핵심입니다.
인공 지능에 대한 Tesla의 충실도는 여러분이 생각하는 것처럼 단순한 측면 디자인이 아닙니다. 이는 핵심 DNA에 뿌리 박혀 있으며 독립적인 운전부터 에너지 운영 시스템까지 모든 것에 영향을 미칩니다.
Tesla는 비전 및 계획을 위한 최첨단 AI 알고리즘을 실행하여 기계 부문과 기타 분야에서 가능한 것을 변화시키고 있습니다.
회사의 완전 자율주행(FSD) 기술은 회사의 AI 역량을 스타일리시하게 보여줍니다. 우리의 단거리 및 장거리 통행을 모두 변화시킬 기계 활용 능력 및 데이터 분석 현상입니다.
자동차와 Tesla 파워월, Solar Roof 등 기타 제품에서 에너지 사용을 극대화하기 위해서는 Tesla의 인공지능(AI)도 중요한 역할을 합니다.
이러한 지능형 편향은 AI를 사용하여 환경 데이터와 소비 패턴을 평가하고 실시간으로 변화를 주어 효율성과 지속 가능성을 향상시킵니다. 또한 Tesla의 AI 시험에는 시시하고 단조롭거나 단순히 흥미롭지 않은 조건을 대신하기 위한 Tesla Bot 생성과 함께 로봇 공학이 포함됩니다.
또한 이는 인간-로봇 상거래를 위한 새로운 기회를 창출하여 기계가 인간이 우리 삶의 질을 향상시키는 데 실제로 도움이 될 수 있는 날을 열어줍니다.
Tesla 목적의 초석인 인공 지능은 비즈니스를 더욱 자동화되고 지속 가능한 미래로 이끄는 기계 역할을 합니다.
더 스마트한 자동차를 만드는 것은 여행, 에너지, 일상생활이 통합된 더 스마트한 생태계를 개발하는 과정의 한 측면일 뿐입니다. 인공지능에 막대한 투자를 함으로써
Tesla는 바람을 앞서 나갈 뿐만 아니라 바람을 형성하는 데 도움을 주며 보다 친환경적이고 생산적인 사회를 위해 기술이 할 수 있는 한계를 뛰어넘고 있습니다.
따라서 이번 포스팅에서는 Tesla AI, 제품 서비스, 운영 등에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
Tesla의 AI 및 로봇 공학
융합을 다룰 때 로봇공학과 인공지능 (AI), Tesla는 지속적으로 상위에 나옵니다. 그들은 특히 비전과 계획 분야에서 독특한 접근 방식으로 인해 AI 환경에서 두각을 나타냅니다.
Tesla는 완전한 자율성을 위해서는 자동차든 휴머노이드 로봇이든 주변 환경을 실시간으로 이해할 수 있는 정교한 AI 시스템이 필요하다는 것을 알고 있습니다.
단순히 규칙 기반 알고리즘에 의존하는 대신, 그들의 접근 방식은 표준에서 벗어나 다음 사항에 광범위하게 의존합니다. 기계 학습 시스템을 훈련하여 시간이 지남에 따라 개발하고 개선할 수 있습니다.
FSD(완전 자율 주행) 기술은 Tesla 인공 지능 이니셔티브의 핵심입니다. 복잡한 운전 상황을 관리하기 위해 우리 시스템은 센서 데이터와 AI 알고리즘을 결합합니다.
그러나 Tesla의 AI 야망은 고속도로 그 이상입니다. 그들은 사람들에게 지루하고 위험하며 지루한 활동을 처리할 수 있는 자율 휴머노이드 로봇인 Tesla Bot을 개발하고 있습니다.
로봇 공학의 이러한 발전은 Tesla의 비전 및 인공 지능 계획 개선의 결과입니다.
Tesla는 AI 생태계에 대한 포괄적인 헌신으로 인해 차별화됩니다. 그들은 AI 알고리즘을 강화하는 하드웨어를 만들어 최대 성능과 원활한 통합을 보장합니다.
여기에는 로봇과 무인 자동차 모두에 필수적인 인공 지능(AI) 추론 및 교육을 위해 특별히 설계된 프로세서가 포함됩니다.
테슬라 봇
의 릴리스 테슬라 봇, Tesla는 기술 혁신 분야에서 다시 한 번 세계의 주목을 받았습니다.
이것은 단순한 로봇이 아닙니다. 모양이나 기능 모두 사람과 유사하게 만들어진 인간형 생물입니다.
두 발로 걷는 자율 유기체로 설계된 Tesla Bot은 기업의 미래 지향적인 철학을 보여주는 증거입니다.
Tesla는 이 로봇이 자동차를 운전하는 것과 동일한 최첨단 인공 지능을 활용하여 사람들에게 위험하고 반복적이거나 지루한 활동을 수행하기를 원합니다.
로봇이 위험한 작업이나 시간이 많이 걸리는 집안일을 수행하여 우리가 더욱 혁신적이고 가치 있는 활동에 참여할 수 있는 세상을 상상해 보세요.
그러나 그러한 로봇을 만드는 데에는 어려움이 따릅니다. 두 다리가 있는 기계의 균형을 맞추고, 다양한 지형을 가로질러 이동할 수 있는지 확인하고, 아무런 문제 없이 현실 세계와 상호 작용할 수 있도록 하려면 놀라운 기술이 필요합니다.
이러한 장애물을 극복하기 위한 Tesla의 전략은 특히 비전과 계획 분야에서 방대한 AI 경험을 기반으로 합니다. 봇의 소프트웨어는 환경을 이해하고, 빠른 판단을 하며, 임무를 정확하게 수행할 수 있어야 합니다.
이 분야에서 회사의 발전은 Tesla가 보행하지 않는 프로토타입인 Helioptil을 도입하고 또 다른 프로토타입인 Optimus의 비디오 프레젠테이션을 통해 입증되었습니다.
이 기계는 기술과 사람이 함께 살면서 서로를 보완하고, 단순히 업무를 수행하는 날을 의미합니다.
Tesla의 비전 있는 CEO인 Elon Musk는 Tesla Bot이 인간이 쉽게 앞지르거나 극복할 수 있는 방식으로 개발되어 안전 문제가 해결될 것이라고 밝혔습니다.
FSD 및 Dojo 칩
Tesla가 맞춤 설계한 실리콘인 FSD(Full Self-Driving) 및 Dojo 칩은 인공 지능(AI) 분야에서 회사의 성과를 실제로 뒷받침하는 원동력입니다.
시작하자 FSD 칩, 공학의 경이로움이자 Tesla 자율주행차의 두뇌입니다. 하드웨어 3이라고도 알려진 이 칩의 중복성은 시스템 고장 작동을 방해하지 않습니다.
CPU, 그래픽 카드 및 신경 프로세서를 갖춘 완전한 SoC(시스템 온 칩) 아키텍처를 갖추고 있으며 두 개의 칩을 사용하여 결과를 상호 참조합니다.
프로세서는 초당 2.5억 개의 픽셀을 처리할 수 있기 때문에 Tesla 자율주행 기술의 핵심 구성 요소입니다.
AI 훈련용으로 설계된 Dojo 칩이라는 Tesla 내부 개발 실리콘에 대해 이야기해 보겠습니다.
362 TeraFLOP의 컴퓨팅 성능을 갖춘 Dojo 칩은 7나노미터 기술을 활용하여 만들어졌습니다. 이는 Tesla의 백만 대 이상의 차량이 생성하고 교육을 위해 사용하는 엄청난 양의 비디오 데이터를 관리하기 위해 구축되었습니다. 신경망.
여러 프로세서에 걸쳐 원활한 통신을 가능하게 하는 칩 설계 덕분에 초당 36TB의 대역폭을 갖춘 트레이닝 타일이 가능합니다.
이는 Tesla가 ExaFLOP 장벽을 뛰어넘고 AI 훈련을 위해 특별히 제작된 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나가 될 것으로 예상되는 기계인 Dojo 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있게 해준다는 점에서 특히 중요합니다.
도장 시스템
인공지능(AI)과 머신러닝은 혁명을 겪었다. Tesla의 Dojo 시스템.
이 슈퍼컴퓨터는 처음부터 끝까지 구축되었으며 실리콘 펌웨어 인터페이스부터 고급 소프트웨어 API까지 모든 것을 포함하여 AI 훈련을 위한 유동적이고 통합된 환경을 제공합니다.
그러나 Dojo를 진정으로 구별하는 것은 고전력 공급, 냉각 및 제어 루프에 대한 요구를 충족하기 위해 만들어진 아키텍처입니다.
머신 러닝 모델, 특히 심층 신경망은 많은 컴퓨팅 성능을 요구하고 이로 인해 많은 열이 발생하기 때문에 이는 필수적입니다.
Tesla는 이러한 문제를 창의적으로 해결하여 시스템이 강력하고 효과적임을 보장했습니다.
Dojo의 모듈식 설계 덕분에 확장이 간단해졌으며, 이는 Tesla 차량이 생성하는 막대한 데이터 세트를 처리하는 데 필요합니다. 플릿 학습과 관련하여 Dojo는 이 프로세스에도 필수적입니다.
Dojo 시스템은 도로에서 작동하는 Tesla 차량에서 수집된 실시간 데이터를 활용하여 Tesla의 완전 자율 주행 차량을 운전하는 AI 알고리즘을 훈련하고 개선합니다.
신경망
Tesla는 의심할 여지없이 자동차 분야에서 신경망을 사용하는 선구자입니다. Tesla는 깊이 훈련합니다. 신경망 인식에서 통제에 이르기까지 다양한 문제를 해결하기 위해 최첨단 연구를 사용합니다.
기업이 개발한 카메라별 네트워크는 의미론적 분할, 객체 식별 및 단안 깊이 추정을 위한 원시 사진 분석을 위한 것입니다.
이를 위해서는 각 이미지를 구성 요소로 분해하고, 사물을 인식하고, 공간적 연결을 이해해야 합니다.
조감도 네트워크는 신경망에 대한 Tesla 접근 방식의 또 다른 특징입니다. 이러한 네트워크는 다양한 카메라와 센서의 정보를 사용하여 정적 인프라와 도로 네트워크의 하향식 이미지를 생성합니다.
교차로를 통과하거나 장애물을 피하는 등 어려운 운전 상황을 이해하는 것은 이에 달려 있습니다.
이러한 네트워크에 대한 정보는 Tesla의 백만 대 이상의 차량에서 수집되어 크고 다양한 훈련 상황을 제공합니다.
하지만 어려움은 여기서 끝나지 않습니다. 대규모 신경망 훈련이 필요하며 이를 위해서는 특수 장비와 소프트웨어가 필요합니다.
여기서 중요한 역할은 70,000개의 그래픽 처리 장치(GPU)를 갖춘 Tesla의 Dojo 슈퍼컴퓨터 시스템이 담당합니다.
고전력 공급, 냉각 및 제어 루프를 처리하도록 만들어져 신경망을 빠르고 효과적으로 훈련할 수 있습니다.
이러한 모든 이니셔티브의 궁극적인 목표는 단순히 Tesla 자체 제품이 아닌 머신러닝 전체를 홍보하는 것입니다.
Tesla는 Dojo 시스템과 신경망을 더 큰 기술 커뮤니티에 개방함으로써 기계 학습의 힘이 민주화될 수 있는 시대를 상상합니다.
자율 알고리즘
Tesla의 자율 알고리즘실제 환경을 정확하게 횡단할 수 있도록 설계된 는 자율주행 능력의 기반이 됩니다.
실시간으로 운전 판단을 내리기 위해 카메라와 레이더를 포함한 여러 센서의 입력을 평가하는 이러한 시스템은 신경망과 기계 학습 모델을 기반으로 합니다.
정확하고 광범위한 실측 데이터를 생성하는 것은 이러한 알고리즘을 구성하는 데 있어 가장 어려운 구성 요소 중 하나입니다.
신경망을 훈련하려면 수백만 장의 사진과 센서 판독값을 분류해야 합니다. 다양한 운전 시나리오, 도로 종류, 상황을 포괄할 수 있을 만큼 데이터가 다양해야 하기 때문에 작업은 매우 노동 집약적이고 복잡합니다.
계획 및 의사결정 시스템은 현실 세계의 불확실성을 관리할 수 있을 만큼 강력해야 하는 또 다른 중요한 요소입니다.
다른 운전자의 행동을 예측하든, 긴급 상황에서 찰나의 판단을 내리든, 불확실성을 처리하기 위해 알고리즘을 구축해야 합니다.
Tesla는 차량에서 수집한 정보에 따라 알고리즘을 업그레이드하고 지속적인 개발을 가능하게 하는 피드백 루프를 구축하여 이 문제에 대처합니다.
하지만 Tesla는 단순히 소프트웨어에만 집중하지 않습니다. 이러한 알고리즘이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 하드웨어 최적화에도 주의를 기울입니다.
회사가 맞춤 설계한 프로세서 중 두 가지인 FSD(Full Self-Driving) 칩과 Dojo 슈퍼컴퓨터는 복잡한 계산을 실시간으로 수행하는 데 필요한 처리 기능을 제공합니다.
코드 기초 및 평가 인프라
자율 주행 분야에서 Tesla의 획기적인 개발은 견고한 코드 기반과 고도로 개발된 평가 인프라를 기반으로 구축되었습니다.
코드 최적화에 대한 Tesla의 접근 방식은 가능한 최고의 처리량, 대기 시간, 정확성 및 결정성을 보장하는 데 중점을 두고 있음을 반영합니다.
Tesla는 처음부터 Autopilot 소프트웨어를 만들었기 때문에 긴밀한 하드웨어 상호 작용을 보장하여 원활하고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.
믿을 수 없을 만큼 신뢰할 수 있는 부트로더를 생성하고, Linux 커널을 수정하고, 효과적인 저수준 코드를 생성하는 것은 속도를 희생하지 않고 막대한 양의 센서 데이터를 관리하는 데 모두 필요합니다.
그러나 코딩만이 유일한 관심사는 아닙니다. Tesla에서 혁신을 촉진하는 핵심 요소는 평가 인프라입니다.
개방 루프와 폐쇄 루프 모두를 포함하는 이 인프라는 개발 속도를 높이고 성능 개선을 모니터링하며 회귀를 중지하기 위해 만들어졌습니다.
Tesla의 대규모 차량에서 일반적인 클립을 활용하여 기업은 이를 포괄적인 테스트 제품군에 포함시켜 소프트웨어가 실제 이벤트에 대해 일관되게 평가되도록 보장할 수 있습니다.
또한 Tesla의 도구는 실제 설정을 모방하고 라이브 디버깅에 필수적인 놀라울 정도로 사실적인 이미지와 센서 데이터를 제공합니다. 자동 테스트.
결론
Tesla의 AI 여정을 되돌아보면 이 비즈니스가 운송의 미래에 영향을 미칠 뿐만 아니라 로봇 공학 및 기계 학습 분야에서도 엄청난 발전을 이루고 있다는 것이 분명해졌습니다.
Tesla는 완전 자율 주행 기술, Dojo 슈퍼컴퓨터, Tesla Bot 등 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 자율 주행과 인간-로봇 상호 작용 모두에서 가능한 것에 대한 새로운 표준을 설정하고 있습니다.
첨단 소프트웨어와 특수 제작된 하드웨어를 결합하는 종합적인 전략으로 인공지능 분야의 선구자로 자리매김한 기업이다.
그러나 Tesla의 노력이 미치는 영향은 자동차와 로봇 산업에만 국한되지 않습니다. 의료, 물류, 심지어 스마트 시티까지 모두 현재 개발 중인 기술로 인해 완전히 변화될 수 있습니다.
Dojo의 기계 학습 기술을 서비스로 제공하려는 Elon Musk의 열망과 소프트웨어의 오픈 소스 부분에 대한 Tesla의 약속은 고급 인공 지능에 대한 액세스를 민주화하여 더 큰 기술 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진할 수 있습니다.
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