ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
നമുക്കറിയാവുന്നതുപോലെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) ഫലമായി ഇത് മാറിയേക്കാം. സെമി-ഓട്ടോണമസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ സംബന്ധിച്ച്, ടെസ്ല അവ വൻതോതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്.
കൂടാതെ, ഇത് മറ്റ് മേഖലകളിലും പ്രയോഗിക്കുമെന്ന് എലോൺ മസ്ക് ഉറപ്പിച്ചു പറയുന്നു. അതിന്റെ പൂർണ്ണമായ സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്കും ഓട്ടോപൈലറ്റ് സിസ്റ്റത്തിനും,
ടെസ്ല കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കൂടാതെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (FSD).
ഈ ഭാഗത്തിൽ, ടെസ്ലയെ ഒരു സാങ്കേതിക സ്ഥാപനമാക്കുന്നത് എന്താണെന്നും സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് AI, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ബിഗ് ഡാറ്റ, മറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.
ടെസ്ല എങ്ങനെയാണ് ഒരു സാങ്കേതിക സ്ഥാപനമായതെന്ന് നമ്മൾ ആദ്യം പരിശോധിക്കും.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ടെസ്ലയെ ഒരു സാങ്കേതിക കമ്പനിയായി കണക്കാക്കുന്നത്?
ടെസ്ല ഗണ്യമായ അളവിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ നിർമ്മിക്കുന്നു. ടെസ്ലയുടെ വ്യതിരിക്തമായ ഇൻഫോടെയ്ൻമെന്റ് സിസ്റ്റം, യൂസർ ഇന്റർഫേസ്, കൂടാതെ ഓട്ടോണമസ് ഡ്രൈവിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകൾ എല്ലാം സോഫ്റ്റ്വെയറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
മറ്റ് വാഹന നിർമ്മാതാക്കൾ ഇപ്പോൾ ഓവർ-ദി-എയർ അപ്ഗ്രേഡുകൾ പരീക്ഷിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ, ടെസ്ല വർഷങ്ങളായി ഇത് ചെയ്യുന്നു. ടെസ്ല ജീവനക്കാർ ടെസ്ല ഓട്ടോമൊബൈലുകൾക്കായി ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
സോളാർ പാനലുകൾ, റൂഫ്ടോപ്പ് സോളാർ ടൈലുകൾ, നിരവധി തരം ബാറ്ററികൾ, ചാർജിംഗ് സ്റ്റേഷനുകൾ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, പ്രധാന കമ്പ്യൂട്ടർ ഘടകങ്ങൾ (ടെസ്ല കാറുകൾക്ക്) എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ സാങ്കേതിക ഉൽപ്പന്നങ്ങളും ടെസ്ല നിർമ്മിക്കുന്നു.
നോക്കിയയ്ക്കും ബ്ലാക്ക്ബെറിക്കും സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഐഫോണിന് ഇവ രണ്ടും സമതുലിതമായ സംയോജനമാണ് ഉണ്ടായിരുന്നത്, അതുകൊണ്ടാണ് അത് മൊബൈൽ ഫോൺ ബിസിനസിനെ കീഴടക്കി, ഞങ്ങൾ നിലവിൽ ഞങ്ങളുടെ ഫോണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി മാറ്റിയത്.
കാർ ബിസിനസിനായി ടെസ്ല ചെയ്യുന്നത് ഇതാണ്. ടെസ്ലകൾ വാഹനങ്ങളാണ്, അതെ (എസ്യുവികളും ഉടൻ പിക്കപ്പ് ട്രക്കുകളും സെമി ട്രക്കുകളും എടിവികളും). എന്നാൽ ടെസ്ല ആന്തരികമായി സൃഷ്ടിച്ചതോ ടെസ്ലയുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയതോ ആയ ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിനുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഈ വാഹനങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
നിങ്ങൾ പാർക്ക് ചെയ്തിരിക്കുമ്പോൾ, TRAX, കരോക്കെ, കൂടാതെ നിരവധി ഗെയിമുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിനോദ ചോയ്സുകൾ ടെസ്ല അവതരിപ്പിച്ചു. ടെസ്ല ഹാർഡ്വെയറും സോഫ്റ്റ്വെയറും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന സുരക്ഷാ സംവിധാനം സെൻട്രി മോഡ്, നശീകരണം പോലുള്ള കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ നിയമപാലകരെ സഹായിച്ചിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ടെസ്ലയുടെ താക്കോലായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഫോൺ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ അടുത്തേക്ക് വരാൻ നിങ്ങൾക്ക് ടെസ്ലയെ വിളിക്കാം. കൂടാതെ, ടെസ്ലയുടെ സവിശേഷമായ സെൻട്രി മോഡ് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് നന്ദി, എന്തെങ്കിലും കാര്യമായ ഇവന്റ് ഉണ്ടെങ്കിൽ കാർ നിങ്ങളുടെ ഫോണിനെ അറിയിക്കും.
ടെസ്ല ഡ്രൈവർമാരുടെ യഥാർത്ഥ ഡ്രൈവിംഗ് ശീലങ്ങളെക്കുറിച്ച് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ടെസ്ല ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ (ഡാറ്റ ശേഖരണം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഇത് നേരിട്ടുള്ളതും മാർക്കറ്റ് റിസർച്ച് സർവേകളിലൂടെ ചെയ്യാത്തതും), ടെസ്ലയുടെ ഇൻഷുറൻസും ഒരു വിപുലീകരണമായിരിക്കും. സാങ്കേതിക വശത്തിന്റെ.
ഓട്ടോപൈലറ്റിനായി ടെസ്ല എന്ത് സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
റോബോട്ടുകളും കാറുകളും പോലുള്ള യന്ത്രങ്ങളിൽ അവർ വലിയ തോതിൽ സ്വയംഭരണം സൃഷ്ടിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൂർണ്ണമായി സമഗ്രമായ ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരേയൊരു രീതിയാണെന്ന് അവർ വാദിക്കുന്നു സ്വയംഭരണ ഡ്രൈവിംഗ് ആസൂത്രണത്തിനും ദർശനത്തിനുമായി അത്യാധുനിക AI-യെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഒന്നാണ്, അനുമാനത്തിനായുള്ള ഫലപ്രദമായ ഹാർഡ്വെയർ പൂരകമാണ്.
ടെസ്ല FSD ചിപ്പ്
മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനത്തിനും റോഡ് സുരക്ഷയ്ക്കുമായി ടെസ്ല സിസ്റ്റങ്ങൾ രണ്ട് AI പ്രോസസറുകളിലാണ് വരുന്നത്. പിശകുകളില്ലാത്ത പ്രവർത്തനമാണ് ടെസ്ല സിസ്റ്റം ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ബാക്കപ്പ് പവറും ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് സ്രോതസ്സുകളും ഉള്ളതിനാൽ, ഒരു യൂണിറ്റ് തകരാറിലായാലും കാറിന് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തുടരാനാകും.
അപ്രതീക്ഷിതമായ തകരാർ സംഭവിക്കുമ്പോൾ വാഹനങ്ങൾ അപകടത്തിൽപ്പെടാതിരിക്കാൻ വാഹനങ്ങൾ നന്നായി തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ടെസ്ല ഈ അധിക മുൻകരുതലുകൾ എടുക്കുന്നു.
പുതിയ ടെസ്ല മൈക്രോപ്രൊസസറിനേക്കാൾ സെക്കൻഡിൽ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരേയൊരു ഉപകരണം മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കമാണ് (സെക്കൻഡിൽ 1 ക്വാഡ്രില്യൺ പ്രവർത്തനങ്ങൾ). മുമ്പ് ഉപയോഗിച്ചിരുന്ന ടെസ്ല എൻവിഡിയ മൈക്രോചിപ്പുകളേക്കാൾ 21 മടങ്ങ് ശക്തമാണ് ഇത്.
സിലിക്കൺ പെർഫോമൻസ്-പെർ-വാട്ട് പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ ചെറിയ വാസ്തുവിദ്യയും മൈക്രോ ആർക്കിടെക്ചറൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലും കണക്കിലെടുത്ത്, അവരുടെ പൂർണ്ണമായ സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ പവർ ചെയ്യുന്നതിന് AI അനുമാന പ്രോസസ്സറുകൾ നിർമ്മിക്കുക.
പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ലോക്കോമോട്ടീവുകളുടെ വിപണിയിൽ ടെസ്ല സംശയാതീതമായി മുന്നേറുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അത് ഒരു അത്യാധുനിക ഓട്ടോപൈലറ്റ് വാഹനം വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ്.
ടെസ്ല ഡോജോ ചിപ്പ്
ടെസ്ല BF1/CFP362-ൽ 16 TFLOPs പവർ ഉള്ള ഒരു പുതിയ പ്രോസസറായ ടെസ്ല D8 അനാച്ഛാദനം ചെയ്തു. നിർമ്മിത ബുദ്ധി. അടുത്തിടെ നടന്ന ഒരു പരിപാടിക്കിടെയാണ് ഇക്കാര്യം വെളിപ്പെടുത്തിയത് ടെസ്ല എ.ഐ. ദിവസത്തെ അവതരണം.
ഫങ്ഷണൽ യൂണിറ്റുകളുടെ നെറ്റ്വർക്ക് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഫങ്ഷണൽ യൂണിറ്റുകളുടെ ഒരു ശൃംഖലയെ ബന്ധിപ്പിച്ച് ഒരു വലിയ ചിപ്പ് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു, അതിൽ ടെസ്ല D1 മൊത്തം 354 പരിശീലന നോഡുകൾ ചേർക്കുന്നു. ഓരോ ഫംഗ്ഷണൽ യൂണിറ്റിനും ഒരു ക്വാഡ്-കോർ, 64-ബിറ്റ് ഐഎസ്എ സിപിയു, ലിങ്ക് ട്രാവെർസൽ, ബ്രോഡ്കാസ്റ്റുകൾ, ട്രാൻസ്പോസിഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള പ്രത്യേക രൂപകൽപ്പനയുണ്ട്. ഈ സിപിയു (4-വൈഡ് സ്കെയിലറും 2-വൈഡ് വെക്റ്റർ പൈപ്പ് ലൈനുകളും) ആണ് സൂപ്പർസ്കെലാർ നടപ്പിലാക്കൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
ഈ പുതിയ ടെസ്ല സിലിക്കൺ NVIDIA A100 ആക്സിലറേറ്ററിൽ കാണപ്പെടുന്ന GA100 GPU-നേക്കാൾ ചെറുതാണ്, അതിന്റെ വലിപ്പം 826 mm സ്ക്വയർ ആണ്. 7nm പ്രോസസ്സ് ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നത്, മൊത്തത്തിൽ 50,000 ദശലക്ഷം ട്രാൻസിസ്റ്ററുകൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ 645 mm ചതുരശ്ര വിസ്തീർണ്ണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ടെസ്ല അവകാശപ്പെടുന്നത് തങ്ങളുടെ ഡോജോ ചിപ്പ് നിലവിലെ സിസ്റ്റങ്ങളേക്കാൾ നാലിരട്ടി വേഗത്തിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമെന്നും ഇത് കമ്പനിയെ അതിന്റെ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റം പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തരാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ഏറ്റവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ രണ്ട് സാങ്കേതിക നേട്ടങ്ങൾ, അതായത് ടൈൽ-ടു-ടൈൽ ഇന്റർകണക്റ്റും സോഫ്റ്റ്വെയറും ഇതുവരെ ടെസ്ല നേടിയിട്ടില്ല.
ടോപ്പ്-ഗ്രേഡ് നെറ്റ്വർക്കിംഗ് സ്വിച്ചുകൾക്ക് ഏതെങ്കിലും ടൈലിന്റെ ബാഹ്യ ബാൻഡ്വിഡ്വുമായി മത്സരിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ടെസ്ല അദ്വിതീയമായ പരസ്പരബന്ധങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചു.
ഡോജോ സിസ്റ്റം
ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ API-കൾ മുതൽ സിലിക്കൺ ഫേംവെയർ ഇന്റർഫേസുകൾ വരെ ഡോജോ സിസ്റ്റം സൃഷ്ടിക്കുക. വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ സാഹചര്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് അത്യാധുനിക ഹൈ-പവർ ഡെലിവറി, കൂളിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക, കൂടാതെ സ്കേലബിൾ കൺട്രോൾ ലൂപ്പുകളും മോണിറ്ററിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയറുകളും സൃഷ്ടിക്കുക.
ടെസ്ല ഡാറ്റാസെന്ററുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അടുത്ത തലമുറ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കമ്പ്യൂട്ട് വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് അവരുടെ മെക്കാനിക്കൽ, തെർമൽ, ഇലക്ട്രിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകളുടെ മുഴുവൻ വൈദഗ്ധ്യവും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ഒരേയൊരു നിയന്ത്രണം നിങ്ങളുടെ ഭാവനയാണ്.
എല്ലാ ഘടകങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുക സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ. ഡോജോയെ ആർക്കും പ്രാപ്യമാക്കുന്ന ഒരു പൊതു-മുഖ API വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുക, കൂടാതെ ടെസ്ല ഫ്ലീറ്റ് ലേണിംഗുമായി സഹകരിച്ച് അവരുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലന ജോലിഭാരം നൽകുകയും ചെയ്യുക.
സ്വയംഭരണ അൽഗോരിതങ്ങൾ
ഓട്ടോമൊബൈൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന പ്രധാന അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉയർന്ന വിശ്വസ്തതയുള്ള ഒരു വേൾഡ് മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കുകയും ആ സ്ഥലത്ത് പ്ലോട്ട് ട്രാക്കറി സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക.
സ്ഥലത്തും സമയത്തും കാറിന്റെ സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിലൂടെ, പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന കൃത്യവും വിപുലവുമായ ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്ത് ഡാറ്റ നൽകാൻ ഒരു അൽഗോരിതത്തിന് കഴിയും. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഈ പ്രതിനിധാനങ്ങൾ മുൻകൂട്ടിക്കാണാൻ.
അനിശ്ചിതത്വത്തോടെയുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നതിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന അത്യാധുനിക രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് അവർ ശക്തമായ ആസൂത്രണവും തീരുമാനമെടുക്കൽ സംവിധാനവും നിർമ്മിക്കുന്നു.
മുഴുവൻ ടെസ്ല ഫ്ലീറ്റിന്റെയും തലത്തിൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് പ്രയോജനകരമാണ്.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
അത്യാധുനിക ഗവേഷണം ഉപയോഗിച്ച് ധാരണ മുതൽ നിയന്ത്രണം വരെയുള്ള പ്രശ്നങ്ങളിൽ ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് പരിശീലനം നൽകാനാകും. സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, മോണോക്യുലർ ഡെപ്ത് എസ്റ്റിമേഷൻ എന്നിവ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിന്, അവരുടെ ഓരോ ക്യാമറ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അസംസ്കൃത ചിത്രങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.
റോഡ് ലേഔട്ട്, സ്റ്റാറ്റിക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, 3D ഒബ്ജക്റ്റുകൾ എന്നിവയുടെ മുകൾത്തട്ടിലുള്ള വീക്ഷണം സൃഷ്ടിക്കാൻ അവരുടെ പക്ഷികളുടെ-കാഴ്ചാ ശൃംഖലകൾ എല്ലാ ക്യാമറകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഫൂട്ടേജ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അവരുടെ നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് അവരുടെ 1M കാറുകളുടെ ഫ്ളീറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ നിരന്തരം നൽകുന്നു, അതിൽ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണവും വ്യത്യസ്തവുമായ സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഓട്ടോപൈലറ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ മുഴുവൻ നിർമ്മാണവും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന 48 നെറ്റ്വർക്കുകൾക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കാൻ 70,000 ജിപിയു മണിക്കൂർ ആവശ്യമാണ്. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും, അവർ ഒന്നിച്ച് 1,000 വ്യത്യസ്ത ടെൻസറുകൾ (പ്രവചനങ്ങൾ) സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ വിലയിരുത്തൽ
നവീകരണത്തിന്റെ വേഗത ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും പ്രകടന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും റിഗ്രഷനുകൾ തടയുന്നതിനുമായി അവർ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഓപ്പൺ-ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് ഹാർഡ്വെയർ ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മൂല്യനിർണ്ണയ ഉപകരണങ്ങളും സ്കെയിലിൽ സൃഷ്ടിച്ചു.
അവർ തങ്ങളുടെ ഫ്ലീറ്റിന്റെ അജ്ഞാത സ്വഭാവമുള്ള ക്ലിപ്പുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും അവ പല പരീക്ഷണ രംഗങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. യാന്ത്രിക പരിശോധനയ്ക്കോ തത്സമയ ഡീബഗ്ഗിംഗിനോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അവരുടെ ഓട്ടോപൈലറ്റ് പ്രോഗ്രാമിനായി അവിശ്വസനീയമാംവിധം ലൈഫ് ലൈക്ക് വിഷ്വലുകളും മറ്റ് സെൻസർ ഡാറ്റയും സൃഷ്ടിക്കുന്ന, അവരുടെ യഥാർത്ഥ പരിസ്ഥിതിയെ അനുകരിക്കുന്ന കോഡ് എഴുതുക.
ബിഗ് ഡാറ്റ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയെ ടെസ്ല എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു?
വലിയ ഡാറ്റ
ബിഗ് ഡാറ്റ ടെസ്ല ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ മാത്രമല്ല; ഉപഭോക്തൃ സന്തോഷം ഉയർത്താനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ അവരുടെ ക്ലയന്റുകളുടെ ഓൺലൈൻ കമ്മ്യൂണിറ്റികളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ നേടുന്നു, അവരുടെ തുടർന്നുള്ള നിർമ്മാണം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ അവർ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള ക്ലയന്റ് ഇടപെടൽ ബിസിനസ്സിൽ കേട്ടുകേൾവിയില്ലാത്തതാണ്.
ചെലവ് ലാഭിക്കുന്നതിനും പുതിയ വിപണികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളെ പ്രീതിപ്പെടുത്തുന്നതിനും പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വാഹനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ടെസ്ലയുടെ ശ്രമങ്ങളെ ബിഗ് ഡാറ്റ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
അപകടസാധ്യതകളുടെ സ്ഥാനം മുതൽ ഒരു നിശ്ചിത റോഡിലൂടെയുള്ള ട്രാഫിക് വേഗതയിലെ ശരാശരി വർദ്ധനവ് വരെ നടപടിയെടുക്കാൻ ഡ്രൈവർമാരെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്ന എന്തും കാണിക്കുന്ന അങ്ങേയറ്റം ഡാറ്റാ സാന്ദ്രമായ മാപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഓരോ കാറും ഇപ്പോൾ എന്ത് നടപടിയാണ് സ്വീകരിക്കേണ്ടതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു, അതേസമയം ക്ലൗഡിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മുഴുവൻ കപ്പലിനെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനുള്ള മൂന്നാമത്തെ തലമുണ്ട്, അതിലൂടെ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പ്രദേശത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് പങ്കിടുന്നതിനും ഓട്ടോമൊബൈലുകൾക്ക് അയൽരാജ്യമായ ടെസ്ല വാഹനങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചേക്കാം.
ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മറ്റ് നിർമ്മാതാക്കൾ നിർമ്മിച്ച വാഹനങ്ങളുമായും ട്രാഫിക് ക്യാമറകൾ, ഗ്രൗണ്ട് അധിഷ്ഠിത സെൻസറുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോണമസ് കാറുകൾ സർവസാധാരണമായ സമീപ ഭാവിയിലെ ഫോണുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് സംവിധാനങ്ങളുമായും ആശയവിനിമയം നടത്തും.
നിർമ്മിത ബുദ്ധി
സ്വന്തമായി ഡ്രൈവ് ചെയ്യാൻ, ഓട്ടോണമസ് കാറുകൾ അവരുടെ സെൻസറുകളിൽ നിന്നും മെഷീൻ വിഷൻ ക്യാമറകളിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാറ്റ തുടർച്ചയായി വിലയിരുത്തുന്നു. ഈ വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അവർ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.
സൈക്കിളുകൾ, കാൽനടയാത്രക്കാർ, കാറുകൾ എന്നിവയുടെ ചലനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും മുൻകൂട്ടി അറിയാനും അവർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ അറിവ് ഉപയോഗിച്ച് അവർക്ക് സ്പ്ലിറ്റ്-സെക്കൻഡ് വിധിന്യായങ്ങൾ നടത്താനും അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും കഴിയും.
കാർ ഇപ്പോൾ ഉള്ള ലെയിനിൽ തന്നെ നിൽക്കണോ അതോ മാറണോ? അത് അതേപടി തുടരണോ അതോ അവരുടെ മുന്നിലുള്ള കാറിനെ മറികടക്കണോ? എപ്പോഴാണ് കാർ വേഗത കുറയ്ക്കുകയോ വേഗത്തിലാക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടത്?
കാറുകൾ പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ളതാക്കാൻ, ടെസ്ല അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും അതിന്റെ AI-കൾക്ക് ഭക്ഷണം നൽകുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കണം. കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ എല്ലായ്പ്പോഴും മികച്ച പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിക്കും, ടെസ്ല ഇക്കാര്യത്തിൽ മികച്ചതാണ്.
ഇപ്പോൾ നിരത്തിലിരിക്കുന്ന ലക്ഷക്കണക്കിന് ടെസ്ല വാഹനങ്ങളിൽ നിന്ന് അതിന്റെ എല്ലാ ഡാറ്റയും ശേഖരിക്കുന്നതിനാൽ ടെസ്ലയ്ക്ക് ഒരു മത്സരാധിഷ്ഠിതമുണ്ട്. ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ സെൻസറുകൾ വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ടെസ്ലാസ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ടാബുകൾ സൂക്ഷിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ഡ്രൈവർമാർ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നുവെന്നും വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളോടുള്ള അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങളും സ്റ്റിയറിംഗ് വീലിലോ ഡാഷ്ബോർഡിലോ എത്ര തവണ സ്പർശിക്കുന്നു എന്നതും ഉൾപ്പെടെ അവർ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. അവർക്ക് അത്യാധുനിക ട്രാക്കിംഗ് സംവിധാനമുണ്ട്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ടെസ്ല ഒരു തൽക്ഷണം രേഖപ്പെടുത്തുന്നു, ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു, തുടർന്ന് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കിന് പഠിക്കാൻ കഴിയുന്ന പരിസ്ഥിതിയുടെ ഒരു അമൂർത്ത ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് നിറമുള്ള ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു ടെസ്ല വാഹനം ഒരു കാർ അല്ലെങ്കിൽ സൈക്കിൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും എന്നതിനെ കുറിച്ച് തെറ്റായ അനുമാനം നടത്തുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു.
യന്ത്ര പഠനം
നിയന്ത്രണങ്ങളിൽ ഡ്രൈവറുടെ കൈ ലൊക്കേഷനെക്കുറിച്ചും അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ടെസ്ല മെഷീൻ ലേണിംഗ് അതിന്റെ എല്ലാ വാഹനങ്ങളിൽ നിന്നും അതിന്റെ ചില പ്രധാന ഡാറ്റയെ വിജയകരമായി ക്രൗഡ് സോഴ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഡ്രൈവർമാർ.
ഒരു പ്രത്യേക ദൈർഘ്യമുള്ള റോഡിലെ ട്രാഫിക് വേഗതയിലെ ശരാശരി വർദ്ധനവ് മുതൽ അപകടങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം വരെ എല്ലാം പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ഡ്രൈവർമാരെ നടപടിയെടുക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന വളരെ ഡാറ്റാ സാന്ദ്രമായ മാപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഭാഗമാകുമ്പോൾ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഓരോ വ്യക്തിഗത കാറിലും കാർ ഇപ്പോൾ എന്ത് നടപടിയാണ് സ്വീകരിക്കേണ്ടതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു, ടെസ്ലയുടെ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത മെഷീൻ ലേണിംഗാണ് മുഴുവൻ കപ്പലിനെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്.
ചില പ്രാദേശിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വിവരങ്ങളും കൈമാറുന്നതിനായി, ഓട്ടോമൊബൈലുകൾക്ക് സമീപത്തുള്ള മറ്റ് ചില ടെസ്ല വാഹനങ്ങളുമായി നെറ്റ്വർക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
തീരുമാനം
ടെസ്ല എല്ലായ്പ്പോഴും ഡാറ്റാ ശേഖരണവും വിശകലനവും നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സാണ്, അത് എന്ത് ചെയ്താലും ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്. അവരുടെ സിപിയു രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ അവർ ഒരു അപവാദവും വരുത്തിയില്ല.
വികസനം ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ കൂടാതെ കോർപ്പറേഷന്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനം, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റാ അനാലിസിസ്, ബിഗ് ഡാറ്റ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, എഫ്എസ്ഡി ചിപ്പ് തുടങ്ങി നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി ഞങ്ങൾ ഡ്രൈവ് ചെയ്യുന്ന രീതിയെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റുന്നത് സാധ്യമാക്കി.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക