നിങ്ങൾ ടെസ്ലയെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുമ്പോൾ ഓട്ടോമൊബൈൽ വ്യവസായത്തിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പേരാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അനുമാനിക്കാം. ഇലക്ട്രിക് ഓട്ടോമൊബൈൽ രംഗത്തെ മുൻനിരക്കാരായ ടെസ്ല ഒരു സംശയവുമില്ല. എന്നിരുന്നാലും, അവർ ഒരു സാങ്കേതിക സ്ഥാപനമാണ്, അതാണ് അവരുടെ വിജയത്തിന്റെ രഹസ്യം.
അവരുടെ ബിസിനസ്സ് വിജയിപ്പിച്ച ഒരു കാര്യം ഉപയോഗമാണ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി സാങ്കേതികവിദ്യകൾ. ടെസ്ലയുടെ വാഹനങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ ഓട്ടോമേഷൻ കമ്പനിയുടെ നിലവിലെ മുൻഗണനകളിലൊന്നാണ്, ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിന്, അവർ AI-യും അതിന്റെ നിരവധി ഘടകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
2021 ന്റെ തുടക്കത്തിൽ അതിന്റെ വരവ് പ്രഖ്യാപിക്കുന്നതിലൂടെ, ടെസ്ല ഉപഭൂഖണ്ഡത്തിൽ കോളിളക്കം സൃഷ്ടിച്ചു. ടെസ്ല ഇന്ത്യയുടെ നിർമ്മാണ കേന്ദ്രമായി ഇന്ത്യയിലെ ബാംഗ്ലൂർ സ്ഥാപിക്കാൻ എലോൺ മസ്ക് ഏതാണ്ട് തയ്യാറായിക്കഴിഞ്ഞു.
വളരെയധികം പ്രശംസിക്കപ്പെട്ട "സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ" ഇന്ത്യയിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മെമ്മുകളും ട്വീറ്റുകളും തുടരുമ്പോൾ ഇന്ത്യയിലെ AI വിദഗ്ധർ ആഹ്ലാദിച്ചു.
ആത്യന്തികമായി ലോകത്തെ ഭരിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു മുഴുവൻ തരംഗവും ആരംഭിക്കുകയാണ്.
സ്പെസിഫിക്കുകളും മറ്റ് വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ, ടെസ്ല അതിന്റെ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് AI-യെ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഈ പോസ്റ്റ് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കും.
അപ്പോൾ, AI എങ്ങനെയാണ് കാറുകളിൽ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് പഠിപ്പിക്കുന്നത്?
സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമായി ഡ്രൈവ് ചെയ്യുന്നതിനായി അവരുടെ സെൻസറുകളിൽ നിന്നും മെഷീൻ വിഷൻ ക്യാമറകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി വിശകലനം ചെയ്യുക. അടുത്തതായി എന്തുചെയ്യണമെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ അവർ ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സൈക്കിളുകൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ, ഓട്ടോകൾ എന്നിവയുടെ അടുത്ത നീക്കങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രവചിക്കാനും അവർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും സ്പ്ലിറ്റ്-സെക്കൻഡ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും അവർക്ക് ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
ഓട്ടോമൊബൈൽ നിലവിലെ പാതയിൽ തന്നെ തുടരണമോ അതോ പാത മാറണമോ? അത് ഉള്ളിടത്ത് തുടരണോ അതോ അവരുടെ മുന്നിലൂടെ ഓട്ടോമൊബൈൽ കടന്നുപോകണോ? എപ്പോഴാണ് വാഹനം വേഗത കുറയ്ക്കുകയോ വേഗത കൂട്ടുകയോ ചെയ്യേണ്ടത്?
കാറുകൾ പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാക്കുന്നതിന് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും അതിന്റെ AI-കൾ ഫീഡ് ചെയ്യുന്നതിനും ടെസ്ല ഉചിതമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് എല്ലായ്പ്പോഴും മികച്ച പ്രകടനം ഉണ്ടാകും, കൂടാതെ ടെസ്ല ഈ മേഖലയിൽ തിളങ്ങുന്നു.
ഇപ്പോൾ നിരത്തിലിരിക്കുന്ന ലക്ഷക്കണക്കിന് ടെസ്ല വാഹനങ്ങളിൽ നിന്ന് ടെസ്ല അതിന്റെ എല്ലാ ഡാറ്റയും ക്രൗഡ് സോഴ്സ് ചെയ്യുന്നു എന്നത് അവർക്ക് ഒരു മത്സര നേട്ടം നൽകുന്നു. ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ സെൻസറുകൾ വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ടെസ്ലാസ് എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നുവെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
ചില സാഹചര്യങ്ങളോട് അവർ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നു, സ്റ്റിയറിംഗ് വീലിലോ ഡാഷ്ബോർഡിലോ എത്ര തവണ സ്പർശിക്കുന്നു തുടങ്ങിയ ഡ്രൈവർ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളും അവർ ശേഖരിക്കുന്നു.
"അനുകരണ പഠനം" എന്നത് ടെസ്ലയുടെ തന്ത്രത്തിന്റെ പേരാണ്. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ദശലക്ഷക്കണക്കിന് യഥാർത്ഥ ഡ്രൈവർമാർ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും പ്രതികരിക്കുകയും നീങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു, അവരുടെ അൽഗോരിതങ്ങൾ ആ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നു. ഈ കിലോമീറ്ററുകളെല്ലാം അവിശ്വസനീയമാംവിധം സങ്കീർണ്ണമായ ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
അവരുടെ ട്രാക്കിംഗ് സിസ്റ്റം ശരിക്കും വികസിതമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ടെസ്ല ഈ നിമിഷത്തിന്റെ ഒരു ഡാറ്റ സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് സംഭരിക്കുകയും ഡാറ്റാ സെറ്റിലേക്ക് ചേർക്കുകയും തുടർന്ന് വർണ്ണ-കോഡുചെയ്ത രൂപങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ലോകത്തിന്റെ ഒരു അമൂർത്ത പ്രാതിനിധ്യം പുനഃസൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിന്ന് പഠിക്കാം. ഒരു ടെസ്ല വാഹനം ഒരു കാറിന്റെയോ സൈക്കിളിന്റെയോ സ്വഭാവം തെറ്റായി പ്രവചിക്കുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു.
സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന മറ്റ് ബിസിനസുകൾ ആശ്രയിക്കുന്നു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, ടെസ്ല അതിന്റെ AI-കളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റയേക്കാൾ വളരെ കുറവാണ് ഇത് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്രാൻഡ് തെഫ്റ്റ് ഓട്ടോ പോലുള്ള വീഡിയോ ഗെയിമുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡ്രൈവിംഗ് പെരുമാറ്റം).
AI പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ടെസ്ല ഘടകങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ പരിശോധിക്കും.
AI പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ടെസ്ല ഘടകങ്ങൾ
ക്യാമറയും സെൻസറുകളും
ടെസ്ല പൂർത്തിയാക്കേണ്ട ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ വളരെ പ്രസിദ്ധമാണ്. ലെയ്ൻ തിരിച്ചറിയൽ മുതൽ കാൽനട ട്രാക്കിംഗ് വരെയുള്ള എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളും തത്സമയം നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഇക്കാരണത്താൽ 8 ക്യാമറകളുടെ സഹായത്തോടെയാണ് ടെസ്ല പ്രവർത്തിച്ചത്. കൂടാതെ, ഇത്രയധികം ക്യാമറകളുടെ സാന്നിധ്യം ഒരു ബ്ലൈൻഡ് സോൺ ഇല്ലെന്നും കാറിന് ചുറ്റുമുള്ള പ്രദേശം മുഴുവൻ മൂടിയിട്ടുണ്ടെന്നും ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ വായിച്ചത് സത്യമാണ്! ലിഡാർ ഇല്ല ഹൈ-ഡെഫനിഷൻ മാപ്പിംഗിനുള്ള സംവിധാനമില്ല. ടെസ്ല വെറും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കൂടാതെ ഓട്ടോ-പൈലറ്റ് മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ക്യാമറ വീഡിയോ ഫീഡുകൾ. കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) പിന്നീട് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി റോ വീഡിയോ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തുക.
ടെസ്ല ഓട്ടോപൈലറ്റ് ക്യാമറകൾക്ക് പുറമെ റഡാറും അൾട്രാസോണിക് സെൻസറുകളും ഉണ്ട്. വാഹനങ്ങളും മറ്റ് വസ്തുക്കളും തമ്മിലുള്ള വേർതിരിവ് കണ്ടെത്താനും അളക്കാനും റഡാർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡ്രൈവർ സുരക്ഷ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി, നിഷ്ക്രിയ വസ്തുക്കളുമായുള്ള അടുപ്പം നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് അനുസൃതമായി അൾട്രാസോണിക് സെൻസറുകളും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
കാറിന്റെ ചുറ്റുപാടുകൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും ഓട്ടോപൈലറ്റ് കഴിവുകൾ കഴിയുന്നത്ര പ്രതികരിക്കുന്നതിനും വേണ്ടി, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ടെസ്ല ഹാർഡ്വെയറുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.
ടെസ്ല FSD ചിപ്പ് -3
മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനത്തിനും റോഡുകളിലെ സുരക്ഷയ്ക്കും, ടെസ്ല സിസ്റ്റങ്ങളിൽ രണ്ട് AI പ്രോസസറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ടെസ്ല സിസ്റ്റം പിശകുകളില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഒരു യൂണിറ്റ് പരാജയപ്പെട്ടാലും, ബാക്കപ്പ് പവറും ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് ഉറവിടങ്ങളും കാരണം അധിക യൂണിറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമൊബൈലിന് തുടർന്നും പ്രവർത്തിക്കാനാകും.
അപ്രതീക്ഷിതമായ ഒരു പരാജയം സംഭവിക്കുമ്പോൾ കൂട്ടിയിടികൾ ഒഴിവാക്കാൻ കാറുകൾ നന്നായി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ടെസ്ല ഈ അധിക നടപടികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മാത്രം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം പുതിയ ടെസ്ല മൈക്രോപ്രൊസസറിനേക്കാൾ (സെക്കൻഡിൽ 1 ക്വാഡ്രില്യൺ പ്രവർത്തനങ്ങൾ) സെക്കൻഡിൽ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയും. മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ചിരുന്ന ടെസ്ല എൻവിഡിയ മൈക്രോചിപ്പുകളേക്കാൾ 21 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ശക്തിയുള്ളതാണ് ഇത്.
Tesla പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണ ലോക്കോമോട്ടീവുകളുടെ ഒരു മാർക്കറ്റ് ലീഡറാണെന്നതിൽ സംശയമില്ല, പക്ഷേ അത് ഒരു അത്യാധുനിക ഓട്ടോപൈലറ്റ് കാർ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഇപ്പോഴും വളരെ അകലെയാണ്.
ഭാവിയിൽ, ഈ ഉപന്യാസത്തിൽ ഞങ്ങൾ വിവരിച്ച ഗുണങ്ങളുള്ള ഒരു ഓട്ടോമൊബൈൽ നിസ്സംശയമായും സാധാരണമാകും. ടെസ്ല സ്വന്തമായി അത്യാധുനിക AI പ്രോസസറുകളും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറും സൃഷ്ടിച്ചു.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനം
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് ശേഷം മോഡലും പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടണം സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അത്യാധുനിക കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച കഴിവുകൾ അനുവദിക്കുന്നതിനായി ടെസ്ല വിപുലമായ ലൈബ്രറികളും ടൂളുകളും സ്ഥാപിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം.
പൈറ്റോർച്ച്, Facebook-ന്റെ AI റിസർച്ച് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് സൃഷ്ടിച്ചത് അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ് (FAIR). PyTorch ഉപയോഗിക്കുന്നത് ടെസ്ല ടെക് സ്റ്റാക്ക് ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കാൻ.
സമ്പൂർണ്ണ സ്വയംഭരണം നേടുന്നതിന് ടെസ്ല ഭൂപടങ്ങളെയോ ലിഡാറിനെയോ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല എന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്. ക്യാമറകളും ശുദ്ധമായ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും പ്രത്യേകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, എല്ലാം തത്സമയം ചെയ്യുന്നു.
ടെസ്ല പരിശീലനത്തിനും അതുപോലെ വിവിധ സഹായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും പൈറ്റോർച്ചിനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു യാന്ത്രിക വർക്ക്ഫ്ലോ ഷെഡ്യൂളിംഗ്, മോഡൽ ത്രെഷോൾഡുകളുടെ കാലിബ്രേഷൻ, സമഗ്രമായ വിലയിരുത്തൽ, നിഷ്ക്രിയ പരിശോധന, സിമുലേഷൻ ടെസ്റ്റുകൾ മുതലായവ.
70,000 വ്യത്യസ്തമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്ന 48 നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ടെസ്ല ഏകദേശം 1,000 GPU മണിക്കൂർ ചെലവഴിക്കുന്നു. ഈ പരിശീലനം ഒരു തവണ മാത്രമല്ല, തുടരുന്നു. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നത് കാലക്രമേണ പുരോഗമിക്കുന്ന ഒരു ആവർത്തന പ്രക്രിയയാണെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം. തൽഫലമായി, എല്ലാ 1000 വ്യത്യസ്ത പ്രവചനങ്ങളും കൃത്യവും ഒരിക്കലും തളരാത്തതുമാണ്.
ഹൈഡ്രാനെറ്റ്
ഒരു കാർ നീങ്ങാത്തതും മിക്കവാറും ഒരു വഴിത്തിരിവിൽ ആയിരിക്കുമ്പോൾ പോലും, ഏത് സമയത്തും ഏകദേശം 100 ജോലികൾ പുരോഗതിയിലാണ്. എല്ലാ ജോലികൾക്കും ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ചെലവേറിയതും ഫലപ്രദമല്ലാത്തതുമാണ്. ടെസ്ല വാഹനങ്ങളിലെ AI വഴി വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ തത്സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.
തൽഫലമായി, ഒരേസമയം 50 x 1000 ചിത്രങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ResNet-1000 പങ്കിട്ട നട്ടെല്ല്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ കേന്ദ്ര പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
നെറ്റ്വർക്കിന്റെ മുകൾഭാഗത്ത്, HydraNet ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡിസൈൻ നിരവധി ശാഖകളായി (അല്ലെങ്കിൽ തലകൾ) വിഭജിക്കുന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ഓരോ മൈക്രോ-ബാച്ചും പല തലകൾക്കും വ്യത്യസ്തമായി വെയ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഈ തലകളെ സ്വതന്ത്രമായി പഠിപ്പിക്കുകയും വ്യത്യസ്തമായ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
തീർച്ചയായും, വാഹനങ്ങൾക്കായുള്ള AI പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഈ ഹൈഡ്രാനെറ്റുകൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന നിരവധി സംഭവങ്ങളുണ്ട്. ഓരോ HydraNet-ന്റെയും വിവരങ്ങൾ ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, സ്റ്റോപ്പ് അടയാളങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഒരു ടാസ്ക് സജീവമായിരിക്കും, മറ്റൊന്ന് കാൽനടയാത്രക്കാരെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, മറ്റൊന്ന് ട്രാഫിക് സിഗ്നലുകൾ പരിശോധിക്കാൻ. ഈ വ്യതിരിക്തമായ ചുമതലകളെല്ലാം ഒരു പൊതു നട്ടെല്ലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
ഹൈഡ്രാനെറ്റ് ആർക്കിടെക്ചർ അനുസരിച്ച്, ഈ ഓരോ ജോലികൾക്കും വലിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ.
ഇത് ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗിന് സമാനമാണ്, ചില അനുബന്ധ ജോലികൾക്കായി ഒരു പൊതു ബ്ലോക്കിനായി വ്യത്യസ്ത ബ്ലോക്കുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. ഹൈഡ്രാനെറ്റിന്റെ നട്ടെല്ല് വിവിധ കാര്യങ്ങളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, അതേസമയം തലകളെ പ്രത്യേക ജോലികളിൽ പഠിപ്പിക്കുന്നു.
ഇത് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയം കുറയ്ക്കുകയും അനുമാനം വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ടെസ്ല ഓട്ടോപൈലറ്റ്
ഓട്ടോപൈലറ്റ് ശേഷിയുള്ള കാറുകൾക്ക് ഒരു പാതയിൽ സ്വയം നിയന്ത്രിക്കാനും ത്വരിതപ്പെടുത്താനും നിർത്താനും കഴിയും. ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ക്യാമറകൾ, അൾട്രാസോണിക് സെൻസറുകൾ, റഡാർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കാറിന് ചുറ്റുമുള്ള പ്രദേശം ഇത് നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
സെൻസറുകളും ക്യാമറകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡ്രൈവർമാരെ അവരുടെ ചുറ്റുപാടുകളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡ്രൈവിംഗ് സുരക്ഷിതമാക്കാനും സമ്മർദ്ദം കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് ഈ വിവരങ്ങൾ മില്ലിസെക്കൻഡിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
തെളിച്ചമുള്ളതും ഇരുണ്ടതും വിവിധ കാലാവസ്ഥാ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, വാഹനങ്ങൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ഇടം നിരീക്ഷിക്കാനും കണക്കാക്കാനും റഡാർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും, അൾട്രാവയലറ്റ് രീതികൾ അടുപ്പം നിർണ്ണയിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിഷ്ക്രിയ വീഡിയോ സമീപത്തുള്ള വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുകയും സുരക്ഷിതമായ ഡ്രൈവിംഗ് പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
കൂടാതെ, ഓട്ടോപൈലറ്റ് ഡ്രൈവറെ സഹായിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്, കൂടാതെ ടെസ്ലയെ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനമാക്കി മാറ്റുന്നില്ല. ചക്രത്തിൽ കൈ വയ്ക്കാൻ ഡ്രൈവർമാർക്ക് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നത് സാധാരണമാണ്.
ചക്രം എടുക്കാനുള്ള അലേർട്ടുകളുടെ ഒരു പരമ്പര നിങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാകും. കൂടുതൽ സമയം അവഗണിച്ചാൽ, നിർത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഓട്ടോമൊബൈൽ വേഗത കുറയ്ക്കാൻ തുടങ്ങും. ക്രൂയിസ് കൺട്രോൾ സ്റ്റാക്ക് ബ്രേക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയോ തിരിയുന്നതിലൂടെയോ നിർജ്ജീവമാക്കുന്നതിലൂടെയോ, ഡ്രൈവർമാർക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും ഓട്ടോപൈലറ്റ് ഫംഗ്ഷനുകൾ അസാധുവാക്കാനാകും.
പക്ഷിയുടെ കണ്ണ് കാഴ്ച
ടെസ്ല ഹാർഡ്വെയർ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന ചിത്രങ്ങൾക്ക് അധിക അളവുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ബേർഡ്സ് ഐ വ്യൂ ഫീച്ചർ കൂടുതൽ ദൂരം അളക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുകയും പുറംലോകത്തിന്റെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രാതിനിധ്യം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
പാർക്കിംഗ് ലളിതമാക്കുന്നതിനും ചെറിയ സ്ഥലങ്ങൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഒരു കാറിന്റെ മികച്ച കാഴ്ച ചിത്രം "റെൻഡർ" ചെയ്യുന്ന ഒരു വിഷ്വൽ മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റമാണിത്. നിങ്ങളുടെ പാർക്കിംഗ് കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് ഒരു മുടന്തൻ ന്യായീകരണം നൽകാതെ തന്നെ, നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ സുരക്ഷിതമായി ചക്രം എടുക്കാം.
ടെസ്ലയുടെ ഭാവി
ശക്തമായ ശ്രേണിയിലുള്ള ഒരു ഇടത്തരം എസ്യുവിക്കായി നിങ്ങൾ തിരയുകയാണെങ്കിൽ, 2022 ടെസ്ല മോഡൽ വൈ EV-കൾക്കുള്ള ഒരു മികച്ച ആരംഭ പോയിന്റാണ്. പതിവ് സോഫ്റ്റ്വെയർ അപ്ഗ്രേഡുകൾ കാരണം, ടെസ്ലയുടെ മറ്റ് പല ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും പോലെ മോഡൽ Y നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
സുരക്ഷയും പ്രവർത്തനക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ നവീകരണങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമൊബൈലിനെ കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. കുടുംബവും വിവിധ ലഗേജുകളുമായി ദീർഘദൂരം സഞ്ചരിക്കേണ്ട ആളുകൾക്ക്, ടെസ്ലയുടെ സൂപ്പർചാർജർ നെറ്റ്വർക്കിലേക്കുള്ള പ്രവേശനവും റൂം ബോഡിയും ഇതൊരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
അതിന്റെ തുടക്കം മുതൽ, ടെസ്ല അതിന്റെ നിലവിലെ ഉപഭോക്തൃ അടിത്തറയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങളിലെ അതിന്റെ പ്രവർത്തനം അതിന്റെ എല്ലാ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും കാതലായ AI സ്ഥാപിക്കാനുള്ള അതിന്റെ നിലവിലുള്ള അഭിലാഷത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്.
അവരുടെ ഹോം സോളാർ പവർ പാനലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇലക്ട്രിക് ഗ്രിഡ് രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനുള്ള അവരുടെ അഭിലാഷങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള അവരുടെ ഏറ്റവും പുതിയ സംരംഭങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ AI-യും ബിഗ് ഡാറ്റയും ടെസ്ലയുടെ വിശ്വസ്ത സഖ്യകക്ഷികളിൽ എലോൺ മസ്കും അദ്ദേഹത്തിന്റെ ടീമും തുടരും.
തീരുമാനം
ടെസ്ല, വിപണിയിലെ ഏറ്റവും ആക്രമണോത്സുകമായ കണ്ടുപിടുത്തക്കാരിൽ ഒരാളായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു കമ്പനി, എല്ലായ്പ്പോഴും ഡാറ്റ ശേഖരണവും വിശകലനവും അതിന്റെ ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണമാക്കിയിട്ടുണ്ട്. സ്വന്തം ചിപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ അവർ അതേ നിയമങ്ങൾ പാലിച്ചു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനും നന്ദി പറഞ്ഞ് ഞങ്ങൾ ഓട്ടോമൊബൈൽ ഓടിക്കുന്ന രീതി പൂർണ്ണമായും മാറ്റാൻ കഴിവുള്ള സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ ബിസിനസ് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.
പ്ലാറ്റ്ഫോം അതിന്റെ വാഗ്ദാനങ്ങൾ എത്രത്തോളം ഉയർത്തിപ്പിടിക്കുന്നുവെന്നും അതിന്റെ ബിസിനസ്സ് വികസിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം. ഭാവിയിൽ ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾക്കായി കമ്പനി എവിടേക്കാണ് വിപണിയിലെത്തുകയെന്ന് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിയതിന് ശേഷം കണ്ടറിയണം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക