Gava ku hûn li ser wan difikirin, hûn dikarin Tesla wekî navek navdar di pîşesaziya otomobîlê de texmîn bikin. Tesla, pêşengek di otomobîlên elektrîkê de, bê guman e. Lêbelê, ew fîrmayek teknolojîk in, ku sira serkeftina wan e.
Yek ji wan tiştên ku karsaziya wan serketî kiriye karanîna wan e çêkirî teknolojiyên. Otomasyona tevahî ya wesayîtên Tesla yek ji pêşengên sereke yên pargîdanî ye, û ji bo bidestxistina vê armancê, ew AI û gelek hêmanên wê bikar tînin.
Bi ragihandina hatina xwe di destpêka sala 2021 de, Tesla li ser parzemîna parzemînê tevliheviyek çêkir. Elon Musk hema hema amade ye ku Bangalore, Hindistan, wekî navenda hilberîna Tesla Hindistanê ava bike.
Pisporên AI-ê yên li Hindistanê kêfxweş bûn dema ku meme û tweetên ku dê çawa "Otomobîlên Xwe-ajovan" ên pir pesnkirî dê li Hindistanê bixebitin, şa kirin.
Tevahiya pêla îstîxbarata sûnî ya ku dê di dawiyê de li ser cîhanê hukum bike, nû dest pê dike.
Ev post dê bi kûrahî vekole ka Tesla çawa AI-ê di pergala xwe de yek dike, di nav de taybetmendî û agahdariya din.
Ji ber vê yekê, AI çawa ajotina Xweser di Otomobîlan de Hîn dike?
Wesayîtên xweser bi domdarî daneyên ji sensorên xwe û kamerayên dîtina makîneyê analîz bikin da ku karibin serbixwe ajotin. Dûv re ew van daneyan bikar tînin da ku biryar bidin ka dê çi bikin.
Ew AI-ê bikar tînin da ku tevgerên paşîn ên bisîklet, peya û otomobîlan fam bikin û pêşbîn bikin. Ew dikarin vê agahiyê bikar bînin da ku zû kiryarên xwe plansaz bikin û biryarên duyemîn-duyemîn bidin.
Ma divê otomobîl di rêça xwe ya heyî de bidome an divê ew rêzan biguhezîne? Ma divê ew li ku derê ye bidome an jî otomobîlê li ber wan derbas bike? Kengê divê wesayît hêdî bibe an bilez bike?
Tesla neçar e ku daneyên guncan berhev bike da ku algorîtmayan perwerde bike û AI-yên xwe bide xwarin da ku otomobîlan bi tevahî xweser bike. Performansa çêtir dê her gav ji daneyên perwerdehiyê bêtir encam bide, û Tesla di vî warî de ronî dike.
Rastiya ku Tesla hemî daneyên xwe ji bi sed hezaran wesayîtên Tesla yên ku naha li ser rê ne berhev dike, berjewendiyek pêşbaziyê dide wan. Hem senzorên hundurîn û hem jî yên derve dişopînin ka Teslas di cûrbecûr rewşan de çawa tevdigere.
Di heman demê de ew agahdarî li ser tevgera ajokerê jî kom dikin, tevî ku ew çawa bersivê didin hin rewşan û çend caran ew dest bi rêve an dashboardê dikin.
"Fêrbûna teqlîd" navê stratejiya Tesla ye. Bi mîlyonan ajokarên rastîn li çaraliyê cîhanê dadbar dikin, bersiv didin û tevdigerin, û algorîtmayên wan ji wan çalakiyan fêr dibin. Hemî wan kîlometran di encamê de wesayîtên xweser ên pir sofîstîke derdikevin.
Pergala şopandina wan bi rastî pêşkeftî ye. Mînakî, Tesla wêneyek daneya wê gavê hildide, wê li berhevoka daneyê zêde dike û dûv re bi karanîna şeklên bi reng-kod ên ku torê neural dikarin ji. Ev diqewime dema ku wesayîtek Tesla tevgerek gerîdeyek an bisîkletek xelet pêşbînî dike.
Karsaziyên din ên ku wesayîtên xweser pêşve diçin xwe dispêrin daneyên sentetîk, ku ji daneyên cîhana rastîn ên ku ji hêla Tesla ve ji bo perwerdekirina AI-yên xwe têne bikar anîn bi girîngî kêmtir bandorker e (mînak, tevgera ajotinê ji lîstikên vîdyoyê yên mîna Grand Theft Auto).
Em ê naha pêkhateyên Tesla yên ku ji AI-ê sûd werdigirin lêkolîn bikin.
Parçeyên Tesla yên ku ji AI-ê sûd werdigirin
Kamera & Sensor
Berpirsiyarên ku Tesla divê temam bike pir baş têne zanîn. Hemî van operasyonan, ji nasnameya rê heya şopandina peyayan, di wextê rast de têne kirin. Tesla ji ber vê sedemê bi alîkariya 8 kamerayan xebitî. Wekî din, hebûna evqas kamerayan piştrast dike ku herêmek kor tune ye û tevahiya dora otomobîlê dorpêçkirî ye.
Ya ku hûn tenê dixwînin rast e! ne LIDAR Ji bo nexşeya bilind-pênase sîstem tune. Tesla dixwaze tenê dîtina komputerê bikar bîne, fêrbûna makîneyê, û vîdyoyên kamerayê ji bo afirandina modela pîlotê otomatîk. Dûv re Torên Neuralî yên Hevbeş (CNN) têne bikar anîn da ku vîdyoya xav analîz bikin da ku bişopînin û tiştan kifş bikin.
Otopîlotê Tesla ji bilî kamerayan senzorên radar û ultrasonîk jî hene. Radar ji bo tespîtkirin û pîvandina veqetîna di navbera wesayît û tiştên din de tê bikar anîn. Ji bo ku ewlehiya ajokerê xweşbîn bikin, senzorên ultrasonîk jî li gorî çavdêriya nêzîkbûna bi tiştên pasîf re tevdigerin.
Ji bo ku hûn derdora gerîdeyê fam bikin û kapasîteyên otopîlotê bi qasî ku gengaz bersivdar bikin, torên neuralî bi hardware Tesla re têne yek kirin.
Tesla FSD Chip -3
Ji bo performansa çêtir û ewlehiya li ser rêyan, pergalên Tesla du pêvajoyên AI-ê vedigirin. Pergala Tesla hewl dide ku bê xeletî be. Tewra heke yek yekeyek têk biçe, ji ber hêza paşvekişandinê û çavkaniyên têketina daneyê, otomobîl hîn jî dikare bi karanîna yekîneyên zêde bixebite.
Tesla van tedbîrên zêde bikar tîne da ku pê ewle bibe ku gerîdok baş hatine amilandin da ku di bûyera têkçûnek nediyar de ji pevçûnan dûr nekevin. Tenê ya mejiyê mirov dikare di çirkeyê de ji mîkroprosesora nû ya Tesla (1 quadrilyon operasyon di saniyê de) bêtir operasyonan pêk bîne. Ew ji mîkroçîpên Tesla Nvidia yên ku berê dihatin bikar anîn bi qasî 21 carî bi hêztir e.
Tesla bê guman pêşengek bazarê ye ji bo lokomotîfên bi tevahî xweser, lê hîn jî rêyek dûr e ji hilberîna otomobîlek otopîlotê ya pêşkeftî.
Di pêşerojê de, otomobîlek bi taybetmendiyên ku me di vê gotarê de diyar kirin bê guman dê bibe gelemperî. Tesla pêvajoyên AI-ya xweya pêşkeftî û mîmariya tora neuralî çêkiriye.
Perwerdehiya Tora Neuralî
Divê modela piştî torên neuralî jî were perwerde kirin hatine afirandin. Em dizanin ku Tesla ji bo ku destûrê bide kapasîteyên dîtina komputerê yên pêşkeftî, cîhek pirfireh pirtûkxane û amûr danîne.
pytorch, ku ji hêla beşa Lêkolînê ya AI-ê ya Facebookê ve hatî çêkirin, çarçoveyek weha ye (FAIR). PyTorch ji hêla ve tê bikar anîn Stack teknolojiya Tesla ji bo perwerdekirina modela fêrbûna kûr.
Hêjayî balkişandinê ye ku Tesla ji bo bidestxistina xweseriya bêkêmasî pişta xwe nade nexşeyan an LIDAR-ê. Kamera û dîtina komputerê ya paqij bi taybetî têne bikar anîn, û her tişt di wextê rast de tête kirin.
Tesla Pytorch ji bo perwerdehiyê û her weha çalakiyên cûrbecûr yên wekî mîna xebata xebata otomatîk plansazkirin, kalibrasyona bendavên modelê, nirxandina bêkêmasî, ceribandina pasîf, ceribandinên simulasyonê, hwd.
Tesla bi qasî 70,000 demjimêrên GPU perwerdehiya 48 torên ku 1,000 pêşbîniyên cihêreng dikin derbas dike. Ev perwerde berdewam e, ne tenê carekê. Em dizanin ku îstîxbarata çêkirî pêvajoyek dubare ye ku bi demê re pêşve diçe. Wekî encamek, hemî 1000 pêşbîniyên cihêreng rast dimînin û qet naqedin.
HydraNet
Nêzîkî 100 kar di her kêliyê de di bin pêşkeftinê de ne, tewra dema ku otomobîlek nelive û bi îhtîmalek mezin li xaçerêyek be. Bikaranîna tora neuralî ji bo her karekî biha û bêbandor e. Di wesayîtên Tesla de ji hêla AI-ê ve di wextê rast de gelek agahdarî têne hilberandin.
Wekî encamek, pişta hevpar ResNet-50, ku dikare 1000 x 1000 wêneyan bi yekcarî pêvajoyê bike, ji bo xebata Vision Computer wekî yekîneya pêvajoyê ya navendî kar dike.
Nêzîkî jora torê, sêwirana tora neuralî ya HydraNet li çend şax (an serî) dabeş dibe. Ji ber ku her mîkro-komek daneyên perwerdehiyê ji bo gelek seran bi rengek cûda were giran kirin, ev serek serbixwe têne fêr kirin û tiştên cûda fêr dibin.
Bê guman, gelek mînakên van HydraNets hene ku bi hev re dixebitin ku AI-ê ji bo wesayîtan pêvajoyê bikin. Her agahdariya HydraNet ji bo çareserkirina pirsgirêkên dubare têne bikar anîn.
Mînakî, karek dikare çalak be ku nîşaneyên rawestanê bi rê ve bibe, ya din ji bo mijûlbûna bi peyayan, û ya din jî ji bo lêkolînkirina îşaretên trafîkê çalak be. Van erkên cihêreng hemî ji hêla piştek hevpar ve têne xebitandin.
Li gorî mîmariya HydraNet, tenê perçeyek piçûk a tora neuralî ya mezin ji bo her yek ji van karan hewce ye.
Ev pir dişibihe fêrbûna veguheztinê, ku blokên cihêreng ji bo bloka hevpar ji bo hin karên têkildar têne perwerde kirin. Piştgirên HydraNets li ser cûrbecûr tiştan têne perwerde kirin, lê serek li ser karên taybetî têne fêr kirin.
Ev mîqdara dema ku ji bo perwerdekirina modelê hewce dike kêm dike û encamdanê lez dike.
Tesla Otopilot
Otomobîlên xwedan kapasîteyên otopîlotê dikarin bi rengek xweser rêve bibin, bilezînin û di rê de rawestin. Ew bi karanîna têgehên tora neuralî ya kûr ve hatî çêkirin. Ew bi karanîna kamerayan, senzorên ultrasonîk, û radarê li devera derdora gerîdeyê temaşe dike.
Ajokar ji hêla sensor û kamerayan ve ji derdora xwe haydar dibin, û ev agahdarî di nav çend milîsaneyan de têne analîz kirin da ku arîkariya ajotinê ewletir û kêmtir stres bike.
Di şert û mercên hewayê yên ronî, tarî û cihêreng de, radar ji bo çavdêrîkirin û texmînkirina cîhê derdora otomobîlan tê bikar anîn. Di her rewşê de, rêbazên ultraviyole nêzîkbûnê diyar dikin, û vîdyoya pasîf tiştên li nêzîkê nas dike û ajotina bi ewle pêşve dike.
Wekî din, otopîlot ji bo arîkariya ajokar hatî çêkirin û Tesla veguherîne wesayîtek xwe-ajotinê. Pratîka gelemperî ye ku ajokaran hişyar bikin ku destên xwe li ser çerxê bimînin.
Heke hûn nekin, rêzek hişyariyên ku hûn çerxê bigirin têne destnîşan kirin. Ger demek dirêjtir were paşguh kirin, otomobîl berî ku raweste dest bi hêdîbûnê dike. Bi frenkirin, zivirandin, an neçalak kirina stûna kontrolkirina keştiyê, ajokar her gav dikarin fonksiyonên otopîlotê bişopînin.
Dîtina Birdavê Teyrê
Wêneyên ku hardware Tesla bi gelemperî şîrove dike dibe ku hewceyê pîvanên zêde hebe. Taybetmendiya Bird's Eye View jimartina dûrahiyan hêsantir dike û nûnertiyek rasttir a cîhana derve pêşkêşî dike.
Ew pergalek çavdêriya dîtbarî ye ku wêneyek dîtina jorîn a gerîdeyê "pêşkêş dike" da ku parkkirinê hêsan bike û li cîhên piçûk bigere. Bêyî ku hûn di derheqê kapasîteyên xwe yên parkkirinê de rastdariyek laş peyda bikin, hûn naha dikarin bi ewlehî çerxê bigirin.
Pêşeroja Tesla
Ger hûn li SUVek navîn a bi rêzek bihêz digerin, ew 2022 Tesla Model Y ji bo EV-an xalek destpêkek fantastîk e. Ji ber nûvekirinên nermalava birêkûpêk, Model Y bi domdarî diguhere, mîna gelek hilberên din ên Tesla.
Bi zêdekirina ewlehî û fonksiyonê, ev nûvekirin dibin alîkar ku otomobîla we bikêrtir be. Ji bo mirovên ku hewce ne ku bi malbat û bagajên cûrbecûr re rêyên dûr û dirêj bigerin, laşê cîhêreng û gihîştina tora Supercharger ya Tesla wê vebijarkek ecêb dike.
Ji destpêka xwe ve, Tesla ji daneyên ji bingeha xerîdarên xwe yên heyî sûd werdigire, û xebata wê ya li ser wesayîtên xweser perçeyek ji ambargoya wê ya domdar e ku AI-ê di bingeha hemî karûbarên xwe de cîh bike.
AI û daneyên mezin dê berdewam bikin ku Elon Musk û tîmê wî li hevalbendên dilsoz ên Tesla bin ji ber ku ew dikevin nav însiyatîfa xwe ya herî nû, tevî daxwazên xwe yên veguherandina tora elektrîkê bi panelên xweya tavê ya malê.
Xelasî
Tesla, pargîdaniyek ku wekî yek ji nûkerên herî dijwar ê sûkê tê nas kirin, her gav berhevkirin û analîzkirina daneyan kiriye amûra xwe ya herî bihêz. Dema ku ew ji bo afirandina çîpên xwe hat, wan heman qaîdeyan şopand.
Karsaz wesayitên xweser pêşxistiye ku bi saya îstîxbarata sûnî û analîza daneyê potansiyela wan heye ku bi tevahî awayê ajotina otomobîlan biguhezînin.
Ka em bibînin ka platform çiqasî sozên xwe diparêze û karsaziya xwe pêş dixe. Dê pargîdanî di pêşerojê de biçin sûkê ji bo wesayîtên xweser, piştî karanîna van teknolojiyên xuya dike.
Leave a Reply