Сиз Тесланы автомобиль өнөр жайындагы белгилүү ысым деп ойлосоңуз болот. Электр унааларынын пионери болгон Тесла шексиз. Бирок, алар технологиялык фирма, бул алардын ийгилигинин сыры.
Алардын бизнесин ийгиликтүү кылган нерселердин бири - бул пайдалануу Жасалма интеллект технологиялар. Тесланын унааларын толук автоматташтыруу компаниянын учурдагы эң башкы артыкчылыктарынын бири жана бул максатка жетүү үчүн алар AI жана анын көптөгөн компоненттерин колдонушат.
2021-жылдын башында келерин жарыялоо менен, Tesla субконтинентте дүрбөлөң жаратты. Илон Маск Индиянын Бангалор шаарын Тесла Индиянын өндүрүш борбору катары түзүүгө дээрлик даяр.
Индиядагы AI адистери Индияда мактоого арзыган "өзүн-өзү айдаган унаалар" кантип иштей тургандыгы жөнүндө мемдерди жана твиттерди улантып жатканда кубанышты.
Акыры жер шарын башкара турган жасалма интеллекттин бүтүндөй толкуну жаңыдан башталууда.
Бул пост Тесла AIны өзүнүн тутумуна кантип киргизип жатканын, анын ичинде өзгөчөлүктөрдү жана башка маалыматтарды терең изилдейт.
Ошентип, AI кантип унааларда автономдуу айдоону үйрөтөт?
Автономдуу унаалар өз алдынча айдоо мүмкүнчүлүгүнө ээ болуу үчүн алардын сенсорлорунан жана машина көрүү камераларынан алынган маалыматтарды тынымсыз талдап турушат. Алар андан кийин эмне кылууну чечиш үчүн бул маалыматтарды колдонушат.
Велосипеддердин, жөө жүргүнчүлөрдүн жана авто унаалардын кийинки кыймылдарын түшүнүү жана болжолдоо үчүн AI колдонушат. Алар бул маалыматты тез арада өз иш-аракеттерин пландаштыруу жана эки секундалык чечимдерди кабыл алуу үчүн колдоно алышат.
Автоунаа азыркы тилкесинде жүрө бериши керекпи же тилкесин алмаштыруу керекпи? Ал турган жеринде уланта бериши керекпи же алардын алдынан унаа өтүп кетиши керекпи? Унаа качан ылдамдашы керек?
Тесла унааларды толугу менен автономдуу кылуу үчүн алгоритмдерди үйрөтүү жана анын AIларын азыктандыруу үчүн тийиштүү маалыматтарды чогултушу керек. Жакшыраак аткаруу ар дайым көбүрөөк машыгуу маалыматтарынан келип чыгат жана Тесла бул тармакта жаркырап турат.
Tesla өзүнүн бардык маалыматтарын азыр жолдо жүргөн жүз миңдеген Тесла унааларынан чогултушу аларга атаандаштык артыкчылык берет. Ички жана тышкы сенсорлор Тесластын ар кандай жагдайларда өзүн кандай алып жүргөнүнө көз салат.
Алар ошондой эле айдоочунун жүрүм-туруму, анын ичинде белгилүү бир жагдайларга кандай жооп кайтарары жана рулду же аспаптар тактасына канчалык көп тийгени тууралуу маалымат чогултушат.
"Имитация үйрөнүү" Тесланын стратегиясынын аталышы. Дүйнө жүзү боюнча миллиондогон чыныгы айдоочулар чечим чыгарышат, жооп беришет жана кыймылдайт жана алардын алгоритмдери ошол аракеттерден сабак алышат. Бул километрлердин бардыгы укмуштуудай татаал автономдуу унааларды жаратат.
Алардын байкоо системасы чындап өнүккөн. Мисалы, Tesla учурдун маалыматтарынын сүрөтүн сактап, аны маалымат топтомуна кошуп, андан кийин түстүү коддуу фигуралардын жардамы менен дүйнөнүн абстракттуу көрүнүшүн кайра жаратат. нейрон тармак дан үйрөнө алабыз. Бул Tesla унаасы унаанын же велосипеддин жүрүм-турумун туура эмес болжолдогондо болот.
Автономдуу унааларды иштеп чыгуучу башка ишканалар таянышат синтетикалык маалыматтар, бул Tesla өзүнүн AIлерди үйрөтүү үчүн колдонгон реалдуу маалыматтарга караганда кыйла азыраак эффективдүү (мисалы, Grand Theft Auto сыяктуу видео оюндарынын айдоочулук жүрүм-туруму).
Эми биз AI артыкчылыктарын колдонгон Tesla компоненттерин карап чыгабыз.
AI артыкчылыктарын колдонгон Tesla компоненттери
Камера жана сенсорлор
Тесла аткарышы керек болгон милдеттер абдан белгилүү. Бул операциялардын баары, тилкени аныктоодон жөө жүргүнчүлөрдү көзөмөлдөөгө чейин реалдуу убакыт режиминде жүргүзүлөт. Тесла ушул себептен 8 камеранын жардамы менен иштеди. Кошумчалай кетсек, бул көптөгөн камералардын болушу эч кандай сокур зонанын жок экенине жана унаанын айланасы толугу менен жабылганына кепилдик берет.
Окуп жатканыңыз чын! жок LIDAR Жогорку тактыктагы карта түзүү системасы жок. Тесла жөн гана компьютердик көрүнүштү колдонууну каалайт, машина үйрөнүү, жана камера видео каналдары авто-пилоттук моделди түзүү үчүн. Convolutional Neural Networks (CNNs) андан кийин көз салуу жана чийки видеону талдоо үчүн колдонулат. объекттерди аныктоо.
Тесла чачынга камералардан тышкары радар жана ультраүн датчиктери да бар. Радар транспорт каражаттары менен башка объекттердин ортосундагы айырманы аныктоо жана өлчөө үчүн колдонулат. Айдоочунун коопсуздугун оптималдаштыруу максатында, УЗИ сенсорлор пассивдүү объектилер менен жакындыкты көзөмөлдөөгө ылайык иштейт.
Унаанын айланасын түшүнүү жана автопилоттун мүмкүнчүлүктөрүн мүмкүн болушунча жооп берүү үчүн нейрондук тармактар Тесла жабдыктары менен бириктирилген.
Tesla FSD чип -3
Жолдордо иштөөнү жана коопсуздукту жогорулатуу үчүн Tesla системалары эки AI процессорун камтыйт. Тесла системасы катасыз болууга умтулат. Бир агрегат иштен чыкса дагы, унаа резервдик кубаттуулуктун жана маалыматтарды киргизүү булактарынын эсебинен кошумча блоктордун жардамы менен иштей берет.
Тесла күтүлбөгөн ката болгон учурда кагылышууларды болтурбоо үчүн унаалардын жакшы жабдылганын текшерүү үчүн бул кошумча чараларды колдонот. Бир гана адамдын мээси жаңы Tesla микропроцессоруна караганда секундасына көбүрөөк операцияларды аткара алат (секундасына 1 квадриллион операция). Бул мурда колдонулган Tesla Nvidia микрочиптеринен болжол менен 21 эсе күчтүү.
TЭсла, албетте, толугу менен автономдуу локомотивдер үчүн рыноктун лидери, бирок ал дагы эле заманбап автопилоттук вагонду чыгаруудан бир топ алыс.
Келечекте бул эсседе биз белгилеген сапаттарга ээ болгон унаа кадимки нерсеге айланаары талашсыз. Тесла өзүнүн заманбап AI процессорлорун жана нейрон тармактарынын архитектурасын жараткан.
Нейрондук тармак боюнча тренинг
Модель нейрондук тармактардан кийин да үйрөтүлүшү керек жаралган. Тесла эң алдыңкы компьютердик көрүү мүмкүнчүлүктөрүн камсыз кылуу үчүн көптөгөн китепканаларды жана куралдарды орноткондугун билебиз.
Питорч, Facebookтун AI изилдөө бөлүмү тарабынан түзүлгөн, ошондой алкактардын бири (FAIR). PyTorch тарабынан колдонулат Тесла технологиялык стек терең үйрөнүү моделин үйрөтүү.
Белгилей кетчү нерсе, Тесла толук автономияга жетүү үчүн карталарга же LIDARга таянбайт. Камералар жана таза компьютердик көрүнүштөр гана колдонулат жана бардыгы реалдуу убакытта жасалат.
Тесла окутуу үчүн, ошондой эле ар кандай көмөкчү иш-чаралар үчүн Pytorch колдонот технологиялар Иштин расписание түзүү, моделдин босоголорун калибрлөө, кылдат баалоо, пассивдүү тестирлөө, симуляциялык тесттер ж.б.
Tesla болжол менен 70,000 48 GPU саатын 1,000 так божомолдоочу 1000 тармакты үйрөтөт. Бул тренинг бир эле жолу эмес, уланууда. Жасалма интеллект убакыттын өтүшү менен өнүккөн кайталануучу процесс экенин билебиз. Натыйжада, бардык XNUMX өзүнчө божомолдор так бойдон калууда жана эч качан өзгөрбөйт.
HydraNet
Ар кандай учурда, атүгүл унаа кыймылдабай, кесилиште болсо да, 100гө жакын жумуш орун алат. Нейрондук тармакты ар бир тапшырма үчүн колдонуу кымбат жана натыйжасыз. Тесла унааларында AI тарабынан реалдуу убакыт режиминде чоң көлөмдөгү маалымат иштетилет.
Натыйжада, бир эле учурда 50 x 1000 сүрөттөрдү иштете ала турган ResNet-1000 бөлүштүрүлгөн магистраль Computer Vision иш процесси үчүн борбордук иштетүү бирдиги катары кызмат кылат.
Тармактын чокусуна жакын HydraNet нейрон тармагынын дизайны бир нече бутактарга (же баштарга) бөлүнөт. Машыгуу маалыматтарынын ар бир микро-партиясы көптөгөн баштар үчүн ар кандай салмакта болушу менен, бул баштар өз алдынча окутулат жана ар кандай нерселерди үйрөнүшөт.
Албетте, бул HydraNets унаалар үчүн AI иштетүү үчүн чогуу иштеген бир нече учурлары бар. Ар бир HydraNet маалыматы кайталануучу көйгөйлөрдү чечүү үчүн колдонулат.
Мисалы, бир тапшырма токтоо белгилерин иштетүү үчүн активдүү болушу мүмкүн, экинчиси жөө жүргүнчүлөр менен иштөө жана дагы бири жол сигналдарын текшерүү үчүн. Бул айырмаланган милдеттердин бардыгы жалпы бир омуртка тарабынан башкарылат.
HydraNet архитектурасына ылайык, бул тапшырмалардын ар бири үчүн чоң нейрон тармагынын аз гана бөлүгү керектелет.
Бул которуу окутууга абдан окшош, мында айрым блоктор белгилүү бир байланышкан тапшырмалар үчүн жалпы блок үчүн даярдалат. HydraNetsтин аркалары ар кандай нерселерге үйрөтүлөт, ал эми жетекчилер белгилүү бир жумуштарга үйрөтүлөт.
Бул моделди окутуу үчүн зарыл болгон убакыттын көлөмүн азайтат жана тыянак чыгарууну тездетет.
Тесла чачынга
Автопилоттук мүмкүнчүлүгү бар унаалар өз алдынча рулду башкара, ылдамдата жана тилкеде токтой алат. Ал терең нейрондук тармак түшүнүктөрүн колдонуу менен курулган. Ал камераларды, ультраүн датчиктерди жана радарларды колдонуу менен унааны курчап турган аймакты байкайт.
Айдоочулар сенсорлор жана камералар аркылуу айлана-чөйрөнү билишет жана бул маалымат айдоону коопсуз жана стресссиз кылуу үчүн бир нече миллисекунддарда талданат.
Жарык, караңгы жана ар кандай аба ырайынын шарттарында радар унааларды курчап турган мейкиндикти байкоо жана баалоо үчүн колдонулат. Ар бир кырдаалда ультрафиолет ыкмалары жакындыкты аныктайт, ал эми пассивдүү видео жакын жердеги объекттерди аныктап, коопсуз айдоону шарттайт.
Кошумчалай кетсек, автопилот айдоочуга жардам берүү үчүн иштелип чыккан жана Tesla унаасын өзүн-өзү башкаруучу унаага айландырбайт. Айдоочуларга колдорун рулда кармоону эскертуу кадыресе көрүнүш.
Рөлдү колго алуу үчүн бир катар эскертүүлөр, эгерде сиз андай кылбасаңыз. Бир топ убакытка көңүл бурулбаса, унаа токтогонго чейин жайлай баштайт. Круиздик контролдун сабын тормоздоо, буруу же өчүрүү менен айдоочулар ар дайым автопилоттун функцияларын жокко чыгара алышат.
Bird's Eye View
Тесла жабдыктары чечмелеген сүрөттөр көп учурда кошумча өлчөмдөрдү талап кылышы мүмкүн. Bird's Eye View өзгөчөлүгү алыскы аралыктарды өлчөөнү жеңилдетет жана тышкы дүйнөнүн так чагылдырылышын сунуштайт.
Бул визуалдык мониторинг тутуму, ал унаанын үстүнкү көрүнүшүн "көрсөтүүчү" унаа токтоочу жайды жана кичинекей жерлерде навигацияны жеңилдетет. Унаа токтотуу жөндөмдүүлүгүңүз жөнүндө эч кандай негизсиз негиздеме келтирбестен, сиз эми дөңгөлөктү коопсуз алып кете аласыз.
Тесланын келечеги
Эгер сиз күчтүү диапазону бар орто өлчөмдөгү жол тандабасты издеп жатсаңыз, анда 2022 Tesla Model Y EV үчүн фантастикалык баштапкы чекит болуп саналат. Программалык камсыздоону үзгүлтүксүз жаңыртуудан улам, Model Y Тесланын башка өнүмдөрүндөй эле тынымсыз өзгөрүп турат.
Коопсуздукту жана функцияларды жогорулатуу менен, бул жаңыртуулар унааңыздын пайдалуураак болушуна жардам берет. Үй-бүлөсү жана ар кандай жүктөрү менен узак жолду басып өтүүгө муктаж болгон адамдар үчүн кенен денеси жана Tesla's Supercharger тармагына жетүү аны эң сонун тандоо кылат.
Иш баштагандан бери Тесла учурдагы кардар базасынын маалыматтарынан пайда алып келет жана анын автономдуу унаалар боюнча иши анын бардык операцияларынын өзөгүнө AI жайгаштыруу дымагынын бир бөлүгү болуп саналат.
AI жана чоң маалыматтар Илон Маск жана анын Тесланын ишенимдүү өнөктөштөрүндөгү командасы бойдон кала берет, алар эң жаңы демилгелерге, анын ичинде үй күн энергиясы панелдери менен электр тармагын өзгөртүүгө умтулууларына киришет.
жыйынтыктоо
Тесла, рыноктун эң агрессивдүү инноваторлорунун бири катары таанылган компания ар дайым маалыматтарды чогултууну жана талдоону өзүнүн эң күчтүү куралына айлантып келет. Өздөрүнүн чиптерин жасоодо алар ошол эле эрежелерди карманышкан.
Бизнес жасалма интеллект жана маалыматтарды анализдөөнүн аркасында унааларды башкаруу ыкмасын толугу менен өзгөртүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болгон автономдуу унааларды иштеп чыкты.
Келгиле, платформа канчалык деңгээлде убадаларын аткарып, бизнесин өнүктүрөөрүн көрөлү. Компания келечекте автономдуу унаалар рыногунда кайда бара турганы бул технологияларды колдонгондон кийин белгилүү болот.
Таштап Жооп