ടെസ്ല ഈ നിമിഷം അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാങ്കേതിക രംഗത്ത്, പ്രത്യേകിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) മേഖലയിൽ കണ്ടുപിടുത്തത്തിന്റെ വെളിച്ചമായി വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു.
ഇലക്ട്രിക് കാറുകളുടെ ലളിതമായ നിർമ്മാണത്തിനപ്പുറമുള്ള സുസ്ഥിര ഊർജ്ജത്തിലേക്കുള്ള ലോകത്തിന്റെ പരിവർത്തനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ടെസ്ലയുടെ അതിമോഹമായ പ്രശ്നത്തിന്റെ കാതൽ AI ആണ്.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനോടുള്ള ടെസ്ലയുടെ വിശ്വസ്തത നിങ്ങൾ കരുതുന്നത് പോലെ ഒരു സൈഡ് ഡിസൈൻ മാത്രമല്ല; അത് അവരുടെ പ്രധാന ഡിഎൻഎയിൽ രൂഢമൂലമാണ്, കൂടാതെ സ്വതന്ത്ര ഡ്രൈവിംഗ് മുതൽ എനർജി ഓപ്പറേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ വരെ എല്ലാം സ്വാധീനിക്കുന്നു.
ദർശനത്തിനും ആസൂത്രണത്തിനുമായി സ്ലൈസ്-എഡ്ജ് AI അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട് മെഷീൻ മേഖലയിലും മറ്റ് മേഖലകളിലും സാധ്യമായ കാര്യങ്ങൾ ടെസ്ല മാറ്റുകയാണ്.
കമ്പനിയുടെ ഫുൾ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് (FSD) സാങ്കേതികവിദ്യ അതിന്റെ AI ശേഷിയുടെ ഒരു സ്റ്റൈലിഷ് ചിത്രീകരണമാണ്. മെഷീൻ സാക്ഷരതയുടെയും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും ഒരു പ്രതിഭാസം, നമ്മുടെ ഹ്രസ്വവും ദീർഘദൂരവുമായ പാതകളെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ സജ്ജമാക്കിയിരിക്കുന്നു.
മോട്ടോർകാറുകളിലും ടെസ്ല പവർവാൾ, സോളാർ റൂഫ് തുടങ്ങിയ മറ്റ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും ഊർജ്ജ ഉപയോഗം പരമാവധിയാക്കുന്നതിന്, ടെസ്ലയുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (AI) ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ഈ ബുദ്ധിപരമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ AI ഉപയോഗിച്ച് പാരിസ്ഥിതിക ഡാറ്റയും ഉപഭോഗ പാറ്റേണുകളും വിലയിരുത്തുന്നു, ഫലപ്രാപ്തിയും സുസ്ഥിരതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് തത്സമയം വ്യത്യാസങ്ങൾ വരുത്തുന്നു. കൂടാതെ, ടെസ്ലയുടെ AI ട്രയലുകളിൽ ടെസ്ല ബോട്ടിന്റെ നിർമ്മാണത്തോടുകൂടിയ റോബോട്ടിക്സും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് പാർലസ്, ഏകതാനമായ അല്ലെങ്കിൽ താൽപ്പര്യമില്ലാത്ത കണ്ടീഷനിംഗ് ഏറ്റെടുക്കാൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.
ഇത് മോർട്ടൽ-റോബോട്ട് വാണിജ്യത്തിന് പുതിയ തുറസ്സുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു, നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ യന്ത്രങ്ങൾ മനുഷ്യരെ ശരിക്കും സഹായിച്ചേക്കാവുന്ന ഒരു ദിവസത്തേക്കുള്ള വാതിൽ തുറക്കുന്നു.
ടെസ്ലയുടെ ഉദ്ദേശ്യത്തിന്റെ മൂലക്കല്ല്, കൂടുതൽ യാന്ത്രികവും സുസ്ഥിരവുമായ ഭാവിയിലേക്ക് ബിസിനസിനെ നയിക്കുന്ന യന്ത്രമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
യാത്രയും ഊർജവും ദൈനംദിന ജീവിതവും സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മികച്ച ഇക്കോസിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു വശം മാത്രമാണ് മികച്ച മോട്ടോർകാറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ കാര്യമായ നിക്ഷേപം നടത്തി,
ടെസ്ല കാറ്റിന് മുന്നിൽ നിൽക്കുക മാത്രമല്ല, അതിനെ രൂപപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഹരിതവും കൂടുതൽ ഉൽപാദനക്ഷമവുമായ ഒരു സമൂഹത്തിനായി സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് എന്ത് കഴിവുണ്ട് എന്നതിന്റെ പരിധികൾ ഉയർത്തുന്നു.
അതിനാൽ, ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ടെസ്ല AI, അതിന്റെ ഉൽപ്പന്ന സേവനങ്ങൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയും മറ്റും പരിശോധിക്കും.
ടെസ്ലയുടെ AI & റോബോട്ടിക്സ്
എന്ന സംയോജനത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുമ്പോൾ റോബോട്ടിക്സും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (AI), ടെസ്ല നിരന്തരം ഉയർന്നുവരുന്നു. അവരുടെ അതുല്യമായ സമീപനം കാരണം AI പരിതസ്ഥിതിയിൽ അവർ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് കാഴ്ചയിലും ആസൂത്രണത്തിലും.
പൂർണ്ണ സ്വയംഭരണത്തിന് ചുറ്റുപാടുകൾ തത്സമയം മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു നൂതന AI സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണെന്ന് ടെസ്ലയ്ക്ക് അറിയാം, അത് ഓട്ടോമൊബൈലുകളിലായാലും ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടുകളിലായാലും.
ചട്ടങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, അവരുടെ സമീപനം മാനദണ്ഡത്തിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുകയും വിപുലമായി ആശ്രയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അവരുടെ സിസ്റ്റങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ, കാലക്രമേണ വികസിപ്പിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവരെ അനുവദിക്കുന്നു.
ടെസ്ലയുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംരംഭങ്ങളുടെ കാതൽ ഫുൾ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് (എഫ്എസ്ഡി) സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം സെൻസർ ഡാറ്റയെ AI അൽഗോരിതങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ടെസ്ലയുടെ AI അഭിലാഷം ഹൈവേക്ക് അപ്പുറമാണ്. അവർ ടെസ്ല ബോട്ട് വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു, ഒരു സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടാണ്, അത് മടുപ്പിക്കുന്നതോ അപകടകരമോ ആളുകൾക്ക് വിരസമോ ആയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
റോബോട്ടിക്സിലെ ഈ പുരോഗതി ടെസ്ലയുടെ കാഴ്ചയിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആസൂത്രണത്തിലും മെച്ചപ്പെടുത്തിയതിന്റെ ഫലമാണ്.
ടെസ്ല വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നത് AI ആവാസവ്യവസ്ഥയോടുള്ള അതിന്റെ സമർപ്പണമാണ്. പരമാവധി പ്രകടനവും സുഗമമായ സംയോജനവും ഉറപ്പുനൽകുന്ന AI അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും ശക്തി നൽകുന്ന ഹാർഡ്വെയർ അവർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
റോബോട്ടുകൾക്കും ഡ്രൈവറില്ലാ കാറുകൾക്കും അത്യാവശ്യമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) അനുമാനത്തിനും പരിശീലനത്തിനുമായി അവരുടെ പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രോസസ്സറുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ടെസ്ല ബോട്ട്
എസ് ടെസ്ല ബോട്ട്, ടെക്നിക്കൽ ഇന്നൊവേഷൻ രംഗത്ത് ടെസ്ല വീണ്ടും ലോകശ്രദ്ധ പിടിച്ചുപറ്റി.
ഇത് വെറുമൊരു റോബോട്ടല്ല; രൂപത്തിലും പ്രവർത്തനത്തിലും ഒരു വ്യക്തിയോട് സാമ്യമുള്ള ഒരു മനുഷ്യരൂപമുള്ള ജീവിയാണിത്.
ബൈപെഡൽ, ഓട്ടോണമസ് ഓർഗാനിസം ആയി രൂപകൽപന ചെയ്ത ടെസ്ല ബോട്ട്, ബിസിനസിന്റെ മുന്നോട്ടുള്ള ചിന്താഗതിയുടെ തെളിവാണ്.
ടെസ്ല ഈ റോബോട്ട് തങ്ങളുടെ വാഹനങ്ങൾ ഓടിക്കുന്ന അതേ അത്യാധുനിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച്, അപകടകരവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതോ അല്ലെങ്കിൽ വെറും ബോറടിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ നൂതനവും മൂല്യവത്തായതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടാൻ നമ്മെ പ്രാപ്തരാക്കുന്ന, അപകടകരമായ ജോലികളോ സമയമെടുക്കുന്ന ജോലികളോ റോബോട്ടുകൾ ചെയ്യുന്ന ഒരു ലോകത്തെ സങ്കൽപ്പിക്കുക.
എന്നിരുന്നാലും, അത്തരമൊരു റോബോട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നത് അതിന്റെ ബുദ്ധിമുട്ടുകളുടെ പങ്ക് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് കാലുകളുള്ള ഒരു യന്ത്രത്തെ സന്തുലിതമാക്കാനും അതിന് വ്യത്യസ്ത ഭൂപ്രദേശങ്ങളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും ഒരു തടസ്സവുമില്ലാതെ യഥാർത്ഥ ലോകവുമായി ഇടപഴകുന്നത് സാധ്യമാക്കാനും അവിശ്വസനീയമായ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്.
ഈ പ്രതിബന്ധങ്ങളെ മറികടക്കാനുള്ള ടെസ്ലയുടെ തന്ത്രം അതിന്റെ വിശാലമായ AI അനുഭവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് കാഴ്ചയിലും ആസൂത്രണത്തിലും. ബോട്ടിന്റെ സോഫ്റ്റ്വെയറിന് അതിന്റെ പരിതസ്ഥിതി മനസ്സിലാക്കാനും പെട്ടെന്നുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ചുമതലകൾ കൃത്യമായി നിർവഹിക്കാനും കഴിയണം.
ടെസ്ലയുടെ നോൺ-വാക്കിംഗ് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ഹെലിയോപ്റ്റിൽ അവതരിപ്പിച്ചതും മറ്റൊരു പ്രോട്ടോടൈപ്പായ ഒപ്റ്റിമസിന്റെ വീഡിയോ അവതരണവും ഈ രംഗത്തെ കമ്പനിയുടെ മുന്നേറ്റം പ്രകടമാക്കി.
ഈ യന്ത്രങ്ങൾ സാങ്കേതികവിദ്യയും ആളുകളും ചേർന്ന് ജീവിക്കുകയും പരസ്പരം പൂരകമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ദിവസത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.
ടെസ്ലയുടെ ദീർഘവീക്ഷണമുള്ള സിഇഒ എലോൺ മസ്ക്, സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകിക്കൊണ്ട് മനുഷ്യർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മറികടക്കാനോ മറികടക്കാനോ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ടെസ്ല ബോട്ട് വികസിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രസ്താവിച്ചു.
FSD, ഡോജോ ചിപ്സ്
ടെസ്ലയുടെ ഇഷ്ടാനുസൃതമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സിലിക്കൺ-ഫുൾ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് (FSD), ഡോജോ ചിപ്സ് എന്നിവയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ (AI) കമ്പനിയുടെ നേട്ടങ്ങളെ ശരിക്കും ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നത്.
നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം FSD ചിപ്പ്, എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ ഒരു വിസ്മയവും ടെസ്ലയുടെ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളുടെ തലച്ചോറും. ഹാർഡ്വെയർ 3 എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ഈ ചിപ്പിന്റെ ആവർത്തനം, എന്തെങ്കിലും ഉറപ്പ് വരുത്തുന്നു സിസ്റ്റം തകരാർ അതിന്റെ പ്രവർത്തനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തില്ല.
ഇതിന് ഒരു സിപിയു, ഗ്രാഫിക്സ് കാർഡ്, ന്യൂറൽ പ്രോസസർ എന്നിവയുള്ള ഒരു പൂർണ്ണ സിസ്റ്റം-ഓൺ-എ-ചിപ്പ് (SoC) ആർക്കിടെക്ചർ ഉണ്ട്, കൂടാതെ ക്രോസ്-റഫറൻസ് ഫലങ്ങൾക്കായി രണ്ട് ചിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ടെസ്ലയുടെ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രധാന ഘടകമാണ് പ്രോസസർ, കാരണം ഇതിന് സെക്കൻഡിൽ 2.5 ബില്യൺ പിക്സലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
നമുക്ക് മാറി മാറി ടെസ്ലയുടെ ആന്തരികമായി വികസിപ്പിച്ച ഡോജോ ചിപ്പ് എന്ന സിലിക്കണിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാം, ഇത് AI പരിശീലനത്തിന് വേണ്ടിയുള്ളതാണ്.
362 TeraFLOP-കൾ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശേഷിയുള്ള ഡോജോ ചിപ്പ് 7-നാനോമീറ്റർ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിച്ചത്. ടെസ്ലയുടെ ഒരു ദശലക്ഷത്തിലധികം വാഹനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന വീഡിയോ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനാണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
നിരവധി പ്രൊസസറുകളിലുടനീളം സുഗമമായ ആശയവിനിമയം സാധ്യമാക്കുന്ന ചിപ്പിന്റെ രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് നന്ദി, സെക്കൻഡിൽ 36TB ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഉള്ള ഒരു പരിശീലന ടൈൽ സാധ്യമാണ്.
ഡോജോ സൂപ്പർകമ്പ്യൂട്ടർ നിർമ്മിക്കാൻ ടെസ്ലയെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, ഇത് എക്സാഫ്ലോപ്പ് തടസ്സത്തെ മറികടക്കുമെന്നും AI പരിശീലനത്തിനായി പ്രത്യേകം സൃഷ്ടിച്ച ഏറ്റവും ശക്തമായ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ ഒന്നായി മാറുമെന്നും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
ഡോജോ സിസ്റ്റം
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും (AI) മെഷീൻ ലേണിംഗും ഒരു വിപ്ലവത്തിന് വിധേയമായിട്ടുണ്ട് ടെസ്ലയുടെ ഡോജോ സിസ്റ്റം.
ഈ സൂപ്പർകമ്പ്യൂട്ടർ അടിസ്ഥാനപരമായി നിർമ്മിച്ചതാണ്, കൂടാതെ സിലിക്കൺ ഫേംവെയർ ഇന്റർഫേസുകൾ മുതൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ API-കൾ വരെ എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി AI പരിശീലനത്തിനായി ഒരു ദ്രാവകവും സംയോജിതവുമായ അന്തരീക്ഷം ലഭിക്കുന്നു.
എന്നാൽ ഉയർന്ന പവർ ഡെലിവറി, കൂളിംഗ്, കൺട്രോൾ ലൂപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട വാസ്തുവിദ്യയാണ് ഡോജോയെ യഥാർത്ഥത്തിൽ വേർതിരിക്കുന്നത്.
ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ-പ്രത്യേകിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ-അധികം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, അത് ധാരാളം ചൂട് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ടെസ്ല ക്രിയാത്മകമായി അഭിസംബോധന ചെയ്തു, സിസ്റ്റം ശക്തവും ഫലപ്രദവുമാണെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നു.
ഡോജോയുടെ മോഡുലാർ ഡിസൈൻ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു, ടെസ്ലയുടെ വാഹനങ്ങളുടെ കൂട്ടം ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ആവശ്യമാണ്. ഫ്ലീറ്റ് ലേണിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട്, ഈ പ്രക്രിയയ്ക്കും ഡോജോ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ടെസ്ലയുടെ ഫുൾ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ ഓടിക്കുന്ന AI അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമായി റോഡിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടെസ്ല വാഹനങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന തത്സമയ ഡാറ്റ ഡോജോ സിസ്റ്റം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
ഓട്ടോമോട്ടീവ് മേഖലയിലെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ ഉപയോഗത്തിൽ ടെസ്ല ഒരു പയനിയർ ആണെന്നതിൽ സംശയമില്ല. ടെസ്ല ആഴത്തിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ധാരണ മുതൽ നിയന്ത്രണം വരെ വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അത്യാധുനിക ഗവേഷണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, മോണോക്യുലർ ഡെപ്ത് എസ്റ്റിമേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള അസംസ്കൃത ചിത്രങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിനായി ബിസിനസ്സ് വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത പെർ-ക്യാമറ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.
ഇതിന് ഓരോ ചിത്രത്തെയും അതിന്റെ ഘടകഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുകയും കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ സ്പേഷ്യൽ കണക്ഷനുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും വേണം.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളോടുള്ള ടെസ്ലയുടെ സമീപനത്തിന്റെ മറ്റൊരു സവിശേഷതയാണ് ബേർഡ്സ്-ഐ-വ്യൂ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾ വിവിധ ക്യാമറകളിൽ നിന്നും സെൻസറുകളിൽ നിന്നുമുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റാറ്റിക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെയും റോഡ് നെറ്റ്വർക്കിന്റെയും മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്കുള്ള ചിത്രം നിർമ്മിക്കുന്നു.
ജംഗ്ഷനുകൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയോ തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടെയുള്ള ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഇതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കായുള്ള വിവരങ്ങൾ ടെസ്ലയുടെ ഒരു ദശലക്ഷത്തിലധികം വാഹനങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്നു, ഇത് പരിശീലന സാഹചര്യങ്ങളുടെ വലുതും വ്യത്യസ്തവുമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ അവിടെ അവസാനിക്കുന്നില്ല. വിപുലമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം ആവശ്യമാണ്, അത് പ്രത്യേക ഗിയറും സോഫ്റ്റ്വെയറും ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
70,000 ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (ജിപിയു) ഉള്ള ടെസ്ലയുടെ ഡോജോ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം ഇതിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ഉയർന്ന പവർ സപ്ലൈ, കൂളിംഗ്, കൺട്രോൾ ലൂപ്പുകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ വേഗത്തിലും ഫലപ്രദമായും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഈ സംരംഭങ്ങളുടെയെല്ലാം ആത്യന്തിക ലക്ഷ്യം ടെസ്ലയുടെ സ്വന്തം ഉൽപ്പന്നങ്ങളല്ല, മൊത്തത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.
ഡോജോ സിസ്റ്റവും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും വലിയ ടെക് കമ്മ്യൂണിറ്റിക്ക് തുറന്നുകൊടുക്കുന്നതിലൂടെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ശക്തികൾ ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സമയത്തെ ടെസ്ല സങ്കൽപ്പിക്കുന്നു.
സ്വയംഭരണ അൽഗോരിതങ്ങൾ
ടെസ്ലയുടെ സ്വയംഭരണ അൽഗോരിതങ്ങൾ, യഥാർത്ഥ പരിതസ്ഥിതിയിൽ കൃത്യമായി സഞ്ചരിക്കുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിന്റെ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കഴിവുകളുടെ അടിത്തറയാണ്.
ക്യാമറകളും റഡാറുകളും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഇൻപുട്ട് വിലയിരുത്തുന്ന ഈ സംവിധാനങ്ങൾ, തത്സമയം ഡ്രൈവിംഗ് വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്തുന്നു, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
കൃത്യവും വിപുലവുമായ ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്ത് ഡാറ്റയുടെ ജനറേഷൻ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഘടകങ്ങളിലൊന്നാണ്.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, ഇത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങളെയും സെൻസർ റീഡിംഗുകളെയും തരംതിരിക്കുന്നു. ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ, റോഡ് തരങ്ങൾ, സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഡാറ്റ വൈവിധ്യമാർന്നതായിരിക്കണം എന്നതിനാൽ ജോലി വളരെ അധ്വാനവും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.
യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ശക്തമായിരിക്കേണ്ട മറ്റൊരു നിർണായക ഘടകമാണ് ആസൂത്രണവും തീരുമാനമെടുക്കൽ സംവിധാനവും.
മറ്റ് ഡ്രൈവർമാരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതോ അല്ലെങ്കിൽ അടിയന്തിര സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്പ്ലിറ്റ്-സെക്കൻഡ് വിധിന്യായങ്ങൾ നടത്തുന്നതോ ആയ അനിശ്ചിതത്വം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർമ്മിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ടെസ്ല ഇതിനെ ചെറുക്കുന്നത് അതിന്റെ അൽഗോരിതം അപ്ഗ്രേഡുചെയ്ത് അതിന്റെ വാഹനങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച്, തുടർച്ചയായ വികസനം സാധ്യമാക്കുന്ന ഒരു ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പ് സ്ഥാപിക്കുന്നു.
എന്നാൽ ടെസ്ല സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നില്ല; ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഹാർഡ്വെയർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും ഇത് ശ്രദ്ധിക്കുന്നു.
ഫുൾ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് (എഫ്എസ്ഡി) ചിപ്പും ഡോജോ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടറും, കമ്പനിയുടെ ഇഷ്ടാനുസൃതമായി രൂപകല്പന ചെയ്ത രണ്ട് പ്രോസസ്സറുകൾ, തത്സമയം സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ ആവശ്യമായ പ്രോസസ്സിംഗ് ശേഷി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
കോഡ് ഫൗണ്ടേഷനുകളും ഇവാലുവേഷൻ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും
സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗിൽ ടെസ്ലയുടെ തകർപ്പൻ സംഭവവികാസങ്ങൾ ഒരു സോളിഡ് കോഡ് ബേസ്, വളരെ വികസിതമായ വിലയിരുത്തൽ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവയിൽ നിർമ്മിച്ചതാണ്.
കോഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനോടുള്ള ടെസ്ലയുടെ സമീപനം, സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച ത്രൂപുട്ട്, ലേറ്റൻസി, കൃത്യത, ഡിറ്റർമിനിസം എന്നിവ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഈ ഊന്നൽ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
ടെസ്ല ഓട്ടോപൈലറ്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ സൃഷ്ടിച്ചതിനാൽ, അത് അടുത്ത ഹാർഡ്വെയർ ഇടപെടലിന് ഉറപ്പുനൽകുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി സുഗമവും ഫലപ്രദവുമായ ഒരു സിസ്റ്റം ലഭിക്കും.
അവിശ്വസനീയമാംവിധം ആശ്രയിക്കാവുന്ന ബൂട്ട്ലോഡറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, ലിനക്സ് കേർണലുകൾ പരിഷ്ക്കരിക്കുക, ഫലപ്രദമായ ലോ-ലെവൽ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുക എന്നിവയെല്ലാം വേഗത നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ സെൻസർ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, കോഡിംഗ് മാത്രമല്ല ആശങ്ക. ടെസ്ലയിൽ ഇന്നൊവേഷൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകം മൂല്യനിർണ്ണയ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറാണ്.
ഓപ്പൺ-ലൂപ്പും ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പും ആയ ഈ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, വികസനത്തിന്റെ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഏതെങ്കിലും റിഗ്രഷനുകൾ തടയുന്നതിനുമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടതാണ്.
ടെസ്ലയുടെ വലിയ ഫ്ലീറ്റിൽ നിന്നുള്ള സാധാരണ ക്ലിപ്പുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസ്സിന് അവയെ സമഗ്രമായ ടെസ്റ്റ് സ്യൂട്ടുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, യഥാർത്ഥ ലോക സംഭവങ്ങൾക്കെതിരെ സോഫ്റ്റ്വെയർ സ്ഥിരമായി വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നു.
കൂടാതെ, ടെസ്ലയുടെ ടൂളുകൾ യഥാർത്ഥ ലോക ക്രമീകരണങ്ങൾ അനുകരിക്കുകയും തത്സമയ ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ആവശ്യമായ അവിശ്വസനീയമാംവിധം റിയലിസ്റ്റിക് ഇമേജുകളും സെൻസർ ഡാറ്റയും നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. യാന്ത്രിക പരിശോധന.
തീരുമാനം
ടെസ്ലയുടെ AI യാത്രയിലേക്ക് തിരിഞ്ഞുനോക്കുമ്പോൾ, ബിസിനസ്സ് ഗതാഗതത്തിന്റെ ഭാവിയെ സ്വാധീനിക്കുക മാത്രമല്ല, റോബോട്ടിക്സിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും വമ്പിച്ച മുന്നേറ്റം നടത്തുന്നുവെന്നും വ്യക്തമാണ്.
ഫുൾ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് ടെക്നോളജി, ഡോജോ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടർ, ടെസ്ല ബോട്ട് എന്നിവയുൾപ്പെടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായുള്ള സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗിലും മനുഷ്യ-റോബോട്ട് ഇടപെടലിലും സാധ്യമായ കാര്യങ്ങൾക്കായി ടെസ്ല പുതിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു.
അത്യാധുനിക സോഫ്റ്റ്വെയറും പ്രത്യേകമായി നിർമ്മിച്ച ഹാർഡ്വെയറും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സമഗ്രമായ തന്ത്രം കാരണം ബിസിനസ്സ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിലെ ഒരു പയനിയറായി സ്വയം സ്ഥാപിച്ചു.
എന്നിരുന്നാലും, ടെസ്ലയുടെ ശ്രമങ്ങളുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ കാർ, റോബോട്ടിക്സ് വ്യവസായങ്ങൾക്കപ്പുറമാണ്. ഹെൽത്ത്കെയർ, ലോജിസ്റ്റിക്സ്, സ്മാർട്ട് സിറ്റികൾ എന്നിവയെല്ലാം ഇപ്പോൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളാൽ പൂർണ്ണമായും രൂപാന്തരപ്പെട്ടേക്കാം.
ഡോജോയുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കഴിവുകൾ ഒരു സേവനമായി ലഭ്യമാക്കാനുള്ള എലോൺ മസ്കിന്റെ ആഗ്രഹവും അതിന്റെ സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഭാഗങ്ങളിലേക്കുള്ള ടെസ്ലയുടെ പ്രതിജ്ഞയും വിപുലമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്കുള്ള ആക്സസ് ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കുകയും വലിയ സാങ്കേതിക വ്യവസായത്തിലുടനീളം നവീകരണത്തിന് പ്രചോദനം നൽകുകയും ചെയ്യും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക