Tesla išsiskiria kaip išradimų šviesa šiuo metu sparčiai besiplečiančioje technologijų srityje, ypač dirbtinio intelekto (AI) srityje.
Dirbtinis intelektas yra ambicingų „Tesla“ problemų, kuriomis siekiama paspartinti pasaulio perėjimą prie tvarios energijos, kuri neapsiriboja paprasčiausia elektromobilių gamyba, pagrindas.
Tesla ištikimybė dirbtiniam intelektui nėra tik šalutinis dizainas, kaip jūs manote; jis yra įsišaknijęs į jų pagrindinę DNR ir daro įtaką viskam – nuo savarankiško vairavimo iki energijos valdymo sistemų.
Tesla keičia tai, kas įmanoma mašinų sektoriuje ir kitose srityse, naudodama pažangiausius AI algoritmus vizijai ir planavimui.
Bendrovės visiškai savarankiško vairavimo (FSD) technologija yra stilinga jos AI galimybių iliustracija. Mašininio raštingumo ir duomenų analizės reiškinys, kuris turi pakeisti tiek trumpų, tiek tolimų atstumų ištraukas.
Tesla dirbtinis intelektas (AI) taip pat vaidina svarbų vaidmenį siekiant maksimaliai padidinti energijos suvartojimą tiek automobiliuose, tiek kituose gaminiuose, tokiuose kaip „Tesla Powerwall“ ir „Solar Roof“.
Šie pažangūs šališkumo rodikliai įvertina aplinkos duomenis ir vartojimo modelius naudojant dirbtinį intelektą, todėl realiuoju laiku keičiasi, kad būtų padidintas efektyvumas ir tvarumas. Be to, „Tesla“ AI bandymai apima robotiką su „Tesla Bot“ sukūrimu, kuris skirtas perimti niūrų, monotonišką ar tiesiog neįdomų kondicionavimą.
Tai taip pat atveria naujas mirtingojo roboto komercijos angas, atverdamas duris dienai, kai mašinos tikrai gali padėti žmonėms pagerinti mūsų gyvenimo kokybę.
„Tesla“ tikslo kertinis akmuo – dirbtinis intelektas – yra mašina, kuri skatina verslą automatizuotos ir tvaresnės ateities link.
Sumanesnių automobilių kūrimas yra tik vienas iš pažangesnės ekosistemos, kuri apima keliones, energiją ir kasdienį gyvenimą, kūrimo aspektų. Didelės investicijos į dirbtinį intelektą,
„Tesla“ ne tik aplenkia vėją, bet ir padeda jį formuoti, peržengdama technologijų galimybes siekdama ekologiškesnės, produktyvesnės visuomenės.
Taigi, šiame įraše apžvelgsime „Tesla AI“, jos produktų paslaugas, operacijas ir dar daugiau.
Tesla AI ir robotika
Kai kalbama apie susiliejimą robotika ir dirbtinis intelektas (AI), Tesla nuolat iškyla viršūnėje. Jie išsiskiria dirbtinio intelekto aplinkoje dėl savo unikalaus požiūrio, ypač vizijos ir planavimo.
Tesla žino, kad visiškam savarankiškumui reikalinga sudėtinga AI sistema, galinti suvokti aplinką realiu laiku, nesvarbu, ar tai būtų automobiliuose, ar robotuose humanoiduose.
Užuot tiesiog priklausę nuo taisyklėmis pagrįstų algoritmų, jų požiūris nukrypsta nuo normos ir labai remiasi mašininis mokymasis mokyti savo sistemas, leidžiant joms tobulėti ir laikui bėgant tobulėti.
Visiško savarankiško vairavimo (FSD) technologija yra „Tesla“ dirbtinio intelekto iniciatyvų pagrindas. Siekdama valdyti sudėtingas vairavimo aplinkybes, mūsų sistema sujungia jutiklio duomenis su AI algoritmais.
Tačiau „Tesla“ dirbtinio intelekto ambicijos neapsiriboja greitkeliu. Jie kuria Tesla Bot – autonominį humanoidinį robotą, galintį susidoroti su varginančia, pavojinga ar tiesiog nuobodžia veikla.
Ši pažanga robotikos srityje yra Tesla patobulintų regėjimo ir dirbtinio intelekto planavimo rezultatas.
Tesla išsiskiria visa apimančiu atsidavimu dirbtinio intelekto ekosistemai. Jie sukuria aparatinę įrangą, kuri taip pat maitina AI algoritmus, užtikrindama maksimalų našumą ir sklandų integravimą.
Tai apima jų specialiai sukurtus dirbtinio intelekto (AI) išvadoms ir mokymui skirtus procesorius, kurie yra būtini ir robotams, ir be vairuotojų automobiliams.
„Tesla Bot“
Su išleidimo „Tesla Bot“, Tesla dar kartą patraukė pasaulio dėmesį techninių naujovių srityje.
Tai ne bet koks robotas; tai humanoidinis padaras, kuris buvo sukurtas taip, kad būtų panašus į žmogų tiek savo forma, tiek funkcijomis.
Tesla Bot, kuris buvo sukurtas kaip dvikojis, savarankiškas organizmas, yra tolimojo verslo filosofijos įrodymas.
Tesla nori, kad šis robotas atliktų pavojingą, pasikartojančią ar tiesiog nuobodžią žmonėms veiklą, remdamasis tuo pačiu pažangiausiu dirbtiniu intelektu, kuris vairuoja jos automobilius.
Įsivaizduokite pasaulį, kuriame robotai atlieka pavojingas užduotis ar daug laiko reikalaujančius darbus, leidžiančius mums užsiimti novatoriškesne ir vertesne veikla.
Tačiau tokio roboto kūrimas kelia tam tikrų sunkumų. Reikia neįtikėtinų įgūdžių, norint subalansuoti dvikojį įrenginį, įsitikinti, kad jis gali važiuoti įvairiomis vietovėmis ir be jokių kliūčių sąveikauti su realiu pasauliu.
„Tesla“ šių kliūčių įveikimo strategija grindžiama didžiule AI patirtimi, ypač vizijos ir planavimo srityje. Boto programinė įranga turi sugebėti suprasti savo aplinką, greitai priimti sprendimus ir tiksliai atlikti pareigas.
Bendrovės pažangą šioje srityje parodė „Tesla“ pristatytas nevaikščiojantis prototipas „Helioptil“ ir vaizdo įrašas, kuriame buvo pristatytas kitas prototipas „Optimus“.
Šios mašinos – diena, kai technologijos ir žmonės gyventų greta ir vienas kitą papildytų, o ne tik atliktų pareigas.
„Tesla“ generalinis direktorius Elonas Muskas netgi pareiškė, kad „Tesla Bot“ būtų sukurtas taip, kad žmonės galėtų lengvai jį aplenkti arba įveikti, užtikrinant, kad būtų išspręstos saugos problemos.
FSD ir Dojo lustai
„Tesla“ pagal užsakymą sukurtas silicis – „Full Self-Driving“ (FSD) ir „Dojo“ lustai – yra tai, kas iš tikrųjų lemia bendrovės pasiekimus dirbtinio intelekto (AI) srityje.
Pradėkime nuo FSD lustas, inžinerijos stebuklas ir „Tesla“ savarankiškai važiuojančių automobilių smegenys. Šio lusto, dar vadinamo Hardware 3, perteklius užtikrina, kad bet koks sistemos gedimas nepakenks jo veikimui.
Jis turi visą sistemos lustą (SoC) architektūrą su centriniu procesoriumi, grafikos plokšte ir neuroniniu procesoriumi, o rezultatams kryžminėms nuorodoms atlikti naudoja du lustus.
Procesorius yra pagrindinis „Tesla“ savaiminio vairavimo technologijos komponentas, nes jis gali apdoroti stulbinančius 2.5 milijardus pikselių per sekundę.
Pereikime ir pakalbėkime apie „Tesla“ viduje sukurtą silicį, vadinamą „Dojo“ lustu, kuris skirtas dirbtinio intelekto mokymui.
Dojo lustas, turintis 362 TeraFLOP skaičiavimo galimybes, buvo sukurtas naudojant 7 nanometrų technologiją. Jis sukurtas valdyti didžiulį vaizdo duomenų kiekį, kurį daugiau nei milijonas „Tesla“ transporto priemonių generuoja ir naudoja mokyti neuroniniai tinklai.
Mokomoji plytelė su 36 TB per sekundę pralaidumu yra įmanoma dėl lusto konstrukcijos, kuri leidžia sklandžiai bendrauti keliuose procesoriuose.
Tai ypač svarbu, nes leidžia „Tesla“ sukurti „Dojo“ superkompiuterį – mašiną, kuri, tikimasi, peržengs „ExaFLOP“ barjerą ir taps vienu galingiausių superkompiuterių, sukurtų specialiai dirbtinio intelekto mokymui.
Dojo sistema
Dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis patyrė revoliuciją Tesla Dojo sistema.
Šis superkompiuteris buvo sukurtas nuo pat pradžių ir apima viską nuo silicio programinės įrangos sąsajų iki aukšto lygio programinės įrangos API, todėl sukurta sklandi, integruota DI mokymo aplinka.
Tačiau Dojo tikrai išsiskiria jo architektūra, kuri buvo sukurta siekiant patenkinti didelės galios tiekimo, aušinimo ir valdymo kilpų poreikius.
Tai būtina, nes mašininio mokymosi modeliai, ypač gilieji neuroniniai tinklai, reikalauja daug skaičiavimo galios, o tai savo ruožtu gamina daug šilumos.
Tesla kūrybiškai išsprendė šias problemas, užtikrindama, kad sistema būtų stipri ir efektyvi.
Modulinė „Dojo“ konstrukcija leidžia lengvai keisti mastelį, o tai būtina norint apdoroti didžiulius duomenų rinkinius, kuriuos gamina „Tesla“ transporto priemonių parkas. Kalbant apie laivyno mokymąsi, Dojo yra būtinas ir šiam procesui.
„Dojo“ sistema panaudoja realaus laiko duomenis, surinktus iš „Tesla“ transporto priemonių, važiuojančių kelyje, kad mokytų ir patobulintų dirbtinio intelekto algoritmus, kurie vairuoja „Tesla“ visiškai savarankiškus automobilius.
Neuroniniai tinklai
„Tesla“ neabejotinai yra neuroninių tinklų naudojimo automobilių sektoriuje pradininkė. Tesla treniruojasi giliai neuroniniai tinklai naudojant pažangiausius tyrimus įvairioms problemoms spręsti – nuo suvokimo iki kontrolės.
Verslo sukurti kamerų tinklai yra skirti neapdorotų vaizdų analizei semantiniam segmentavimui, objektų identifikavimui ir monokulinio gylio įvertinimui.
Tam reikia išskaidyti kiekvieną vaizdą į sudedamąsias dalis, atpažinti dalykus ir suvokti jų erdvinius ryšius.
Tinklai iš paukščio skrydžio yra dar vienas išskirtinis Tesla požiūrio į neuroninius tinklus bruožas. Šie tinklai naudoja informaciją iš įvairių kamerų ir jutiklių, kad sukurtų statinės infrastruktūros ir kelių tinklo vaizdą iš viršaus į apačią.
Nuo to priklauso supratimas apie sudėtingas vairavimo situacijas, įskaitant važiavimą sankryžose ar kliūčių išvengimą.
Šių tinklų informacija renkama iš daugiau nei milijono „Tesla“ transporto priemonių parko, kuriame siūlomas didelis ir įvairus mokymo situacijų pasirinkimas.
Tačiau sunkumai tuo nesibaigia. Būtinas didžiulis neuroninio tinklo mokymas, kuriam reikalinga specializuota įranga ir programinė įranga.
Itin svarbų vaidmenį atlieka Tesla Dojo superkompiuterių sistema, turinti 70,000 XNUMX grafinių procesorių (GPU).
Jis skirtas didelio energijos tiekimo, aušinimo ir valdymo kilpoms, todėl galima greitai ir efektyviai treniruoti neuroninius tinklus.
Galutinis visų šių iniciatyvų tikslas yra skatinti mašininį mokymąsi kaip visumą, o ne tik „Tesla“ produktus.
Tesla įsivaizduoja laiką, kai mašininio mokymosi galios gali būti demokratizuotos atveriant Dojo sistemą ir neuroninius tinklus didesnei technologijų bendruomenei.
Autonomijos algoritmai
Tesla autonominiai algoritmai, kurios yra sukurtos taip, kad galėtų tiksliai kirsti tikrąją aplinką ir sudaro jos savarankiško vairavimo galimybių pagrindą.
Šios sistemos, įvertinančios kelių jutiklių, įskaitant kameras ir radarus, įvestį, kad realiuoju laiku priimtų vairavimo sprendimus, yra pagrįstos neuroniniais tinklais ir mašininio mokymosi modeliais.
Tikslių, plačių tiesos duomenų generavimas yra vienas iš sunkiausių komponentų kuriant šiuos algoritmus.
Norint išmokyti neuroninius tinklus, reikia klasifikuoti milijonus paveikslėlių ir jutiklių rodmenų. Darbas yra labai daug darbo reikalaujantis ir sudėtingas, nes duomenys turi būti pakankamai įvairūs, kad apimtų įvairius vairavimo scenarijus, kelių rūšis ir aplinkybes.
Planavimo ir sprendimų priėmimo sistema yra dar vienas esminis elementas, kuris turi būti pakankamai stiprus, kad valdytų netikrumą realiame pasaulyje.
Algoritmai turi būti sukurti taip, kad būtų galima susidoroti su neapibrėžtumu, nesvarbu, ar tai būtų kitų vairuotojų veiksmų prognozavimas, ar sprendimų priėmimas per sekundės dalį avarinėse situacijose.
Tesla su tuo kovoja atnaujindama savo algoritmus, dažnai atsižvelgdama į informaciją, surinktą iš transporto priemonių parko, sukurdama grįžtamojo ryšio kilpą, leidžiančią nuolat tobulėti.
Tačiau Tesla nesikoncentruoja tik į programinę įrangą; Siekdama užtikrinti, kad šie algoritmai veiktų gerai, jis taip pat atkreipia dėmesį į aparatinės įrangos optimizavimą.
„Full Self-Driving“ (FSD) lustas ir „Dojo“ superkompiuteris, du bendrovės pagal užsakymą sukurti procesoriai, suteikia apdorojimo galimybę, reikalingą sudėtingiems skaičiavimams atlikti realiuoju laiku.
Kodo pagrindai ir vertinimo infrastruktūra
Novatoriški „Tesla“ autonominio vairavimo patobulinimai yra sukurti remiantis tvirta kodų baze ir labai išvystyta vertinimo infrastruktūra.
„Tesla“ požiūris į kodo optimizavimą atspindi šį akcentą, kad būtų užtikrintas geriausias įmanomas pralaidumas, delsa, tikslumas ir determinizmas.
Kadangi „Tesla“ sukūrė Autopiloto programinę įrangą nuo pat pradžių, ji gali užtikrinti glaudų aparatinės įrangos sąveiką, todėl sistema veikia sklandžiai ir efektyviai.
Norint valdyti didžiulius jutiklių duomenų kiekius neprarandant greičio, būtina sukurti neįtikėtinai patikimas įkrovos programas, modifikuoti Linux branduolius ir sukurti efektyvų žemo lygio kodą.
Tačiau kodavimas nėra vienintelis rūpestis. Pagrindinis veiksnys, skatinantis inovacijas Tesloje, yra vertinimo infrastruktūra.
Ši infrastruktūra, tiek atvira, tiek uždara, sukurta siekiant pagreitinti kūrimo greitį, stebėti našumo patobulinimus ir sustabdyti bet kokią regresiją.
Naudodamas tipinius klipus iš didelio Tesla parko, verslas gali įtraukti juos į išsamius bandymų rinkinius, užtikrindamas, kad programinė įranga būtų nuosekliai vertinama atsižvelgiant į realaus pasaulio įvykius.
Be to, Tesla įrankiai imituoja realaus pasaulio nustatymus ir pateikia neįtikėtinai tikroviškus vaizdus bei jutiklių duomenis, kurie yra būtini atliekant tiesioginį derinimą ir automatizuotas testavimas.
Išvada
Žvelgiant atgal į Tesla AI kelionę akivaizdu, kad verslas ne tik daro įtaką transporto ateičiai, bet ir daro didžiulę pažangą robotikos ir mašinų mokymosi srityse.
„Tesla“ nustato naujus standartus tiek autonominiam vairavimui, tiek žmogaus ir roboto sąveikai su savo dirbtinio intelekto (AI) technologijomis, įskaitant visiško savarankiško vairavimo technologiją, „Dojo“ superkompiuterį ir „Tesla Bot“.
Verslas įsitvirtino kaip dirbtinio intelekto srities pradininkas dėl savo išsamios strategijos, kuri apjungia pažangiausią programinę įrangą su specialiai pagaminta aparatine įranga.
Tačiau „Tesla“ pastangų pasekmės neapsiriboja automobilių ir robotikos pramone. Šiuo metu kuriamos technologijos gali visiškai pakeisti sveikatos priežiūrą, logistiką ir net išmanius miestus.
Elono Musko noras, kad Dojo mašininio mokymosi įgūdžiai būtų prieinami kaip paslauga, ir Tesla įsipareigojimas naudoti atvirojo kodo programinės įrangos dalis gali demokratizuoti prieigą prie pažangaus dirbtinio intelekto ir paskatinti naujoves visoje didesnėje technologijų pramonėje.
Palikti atsakymą