Тесла е американска компанија за производство на возила основана од Елон Musk во 2003.
Компанијата е најпозната по своите електрични автомобили и по специјализирањето за соларни панели и складирање на енергија од литиум-јонски батерии.
Автомобилите на Tesla доаѓаат со многу револуционерни функции, вклучително и супер-полнење, пристап со клучна картичка и режим на автопилот.
Режимот на автопилот е возможен поради идеите од Вештачката интелигенција (ВИ) и Напредната архитектура на невронската мрежа на Тесла.
Ајде да разговараме за архитектурата на невронската мрежа на Тесла во детали.
Што се невронски мрежи?
Невралните мрежи или NN се серија на алгоритми моделирани според биолошката активност на човечки мозок. Нервни мрежи се состои од јазли, наречени и неврони. Збирка вертикални јазли се познати како слоеви.
Секој слој се состои од јазли, наречени и неврони, каде што се одвиваат пресметките. Јазлите од еден слој се поврзани со следниот слој преку далноводи како што се гледа подолу.
На следниот дијаграм, круговите ги претставуваат јазлите, а вертикалната збирка јазли ги претставуваат слоевите. Во овој модел има три слоја.
Како учат?
Податоците се внесуваат на моделот еден по еден ентитет заедно со етикета. Податоците се поделени на парчиња и се пренесуваат низ секој јазол на моделот.
Јазлите вршат математички операции на овие делови. По серија пресметки во еден слој, податоците преминуваат на следниот слој и така натаму.
Откако ќе се заврши, нашиот модел ја предвидува ознаката за податоци на излезниот слој. Моделот потоа продолжува да ја споредува оваа предвидена вредност со онаа на вистинската вредност на етикетата.
Ако вредностите се совпаѓаат, нашиот модел ќе го земе следниот влез, но ако вредностите се разликуваат, моделот ќе ја пресмета разликата помеѓу двете вредности, наречена загуба, и ќе ги прилагоди пресметките на јазлите за да произведе соодветни етикети следниот пат.
Архитектура на невронска мрежа на Тесла
Тесла користи најсовремени истражувања за да ги обучи длабоките невронски мрежи за проблеми кои се движат од перцепција до контрола.
Мрежите на Тесла по камера ги анализираат необработените слики за да извршат семантичка сегментација, откривање објекти и монокуларна проценка на длабочина.
Збирки на податоци
Невронските мрежи се обучени за необработени слики кои се извлечени од видеа направени од мрежни камери за гледање птичја перспектива кои го прикажуваат распоредот на патот, статичната инфраструктура и 3D објекти директно во приказот од горе надолу.
Сликите со податоци не се етикетирани и покриваат многу различни сценарија ширум светот и се состојат од еден милион возила во реално време.
Како работи?
Мрежата се состои од 70,000 графички процесорски единици (GPU), кои обучуваат 48 длабоко учење модели.
Хардверските компоненти на автомобилот, вклучувајќи камери и сензори, обезбедуваат податоци без надзор што се пренесуваат низ мрежата на овие модели.
Автомобилот дознава за можните предмети во околината, како пешак, дрво итн. од дадените податоци.
Архитектурата се состои и од два чипови со вештачка интелигенција кои ги користат принципите на длабоко учење. Овие чипови помагаат да се донесуваат одлуки во реално време за автомобилот, како кога и како да се сврти додека возите.
Архитектурата на невронската мрежа вклучува многу моќни уреди и концепти кои придонесуваат за нејзиното функционирање, вклучувајќи:
FSD чип
Целосно самостојно возење (FSD) чиповите се чипови за заклучување со вештачка интелигенција што работат на софтверот за автопилот на Тесла. Овие чипови се дизајнирани со микро-архитектонски подобрувања кои ги притискаат максималните силиконски перформанси по вати.
FSDs спроведуваат планирање на подот, анализа на тајминг и моќност додека пишуваат силни тестови и табли со резултати за да ја потврдат функционалноста и перформансите на вештачката интелигенција.
Доџо чипови и системи
Дојо е супер компјутерски систем на Tesla кој решава тешки проблеми со напредна технологија за испорака и ладење со голема моќност.
Доџо чиповите ја вклучуваат вештачката интелигенција која ги напојува овие системи и се дизајнирани за максимални перформанси, пропусност и пропусен опсег при секоја грануларност.
Заедно, чиповите и системите се користат за оптимизирање на моќноста и перформансите на NN на Tesla.
Алгоритми за автономија
Алгоритмите за автономија се основните алгоритми што го возат автомобилот со создавање на високоверно претставување на светот и планирање на траектории во даден простор.
До воз невронски мрежи за да ги предвиди таквите претстави, Тесла алгоритамски создава точни и големи податоци за земјена вистина со комбинирање на информации од сензорите на автомобилот низ просторот и времето.
Овие алгоритми користат напредни техники за да изградат робустен систем за планирање и одлучување кој работи во комплицирани ситуации во реалниот свет под неизвесност.
Инфраструктура за евалуација
Инфраструктурата за евалуација на Тесла вклучува алатки за евалуација со отворен циклус, затворен круг и хардвер-во-јамка и инфраструктура на размер.
Оваа инфраструктура овозможува вештачката интелигенција да ги следи подобрувањата на перформансите и да спречи регресија.
Клучни карактеристики на NN на Tesla
- Камерите, ултразвучните сензори и радарот ја перципираат околината
- Радар го мери растојанието околу автомобилот
- Ултравиолетовите техники ја мерат близината, а пасивното видео ги препознава предметите околу автомобилот
- Користи два чипови со вештачка интелигенција изградени врз принципите на длабоки невронски мрежи
- Чипови со вештачка интелигенција сочинуваат 6 милијарди транзистори
- 21 пати побрз од чиповите на Nvidia
- Чиповите со вештачка интелигенција имаат 32 мегабајти SRAM меморија со голема брзина
- Се состои од 48 модели за длабоко учење
- Содржи 70,000 графички процесорски единици (GPU)
- Изведува 1000 различни тензори (предвидувања) во секој временски чекор
Заклучок
Најсовремена на Тесла Нервни мрежи и архитектурата со вештачка интелигенција ја направи реалност идејата за самоуправувачки автомобили.
Овој успех на водечкиот производител на автомобили базиран на вештачка интелигенција е резултат на неговото напредување FSD чипови, Доџо чипови, алгоритми за автономија, инфраструктура за евалуација и многу повеќе.
Ако сакате да дознаете повеќе за вештачката интелигенција, длабокото учење и најновите технолошки трендови, проверете ги нашите други интересни статии.
Оставете Одговор