टेस्ला क्षणाच्या वेगाने विस्तारणाऱ्या तंत्रज्ञानाच्या दृश्यात, विशेषत: आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) च्या क्षेत्रात शोधाचा प्रकाश आहे.
इलेक्ट्रिक कारच्या साध्या उत्पादनाच्या पलीकडे जाणाऱ्या शाश्वत ऊर्जेकडे जगाचे संक्रमण जलद करण्यासाठी टेस्लाच्या महत्त्वाकांक्षी अडचणीच्या केंद्रस्थानी AI आहे.
टेस्लाची आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची निष्ठा ही केवळ साइड डिझाईन नाही, जसे तुम्ही समजू शकता; ते त्यांच्या मूळ डीएनएमध्ये अंतर्भूत आहे आणि स्वतंत्र ड्रायव्हिंगपासून ऊर्जा ऑपरेशन सिस्टमपर्यंत सर्व गोष्टींवर प्रभाव टाकते.
टेस्ला व्हिजन आणि प्लॅनिंगसाठी स्लाइस-एज एआय अल्गोरिदम वापरून मशीन क्षेत्रात तसेच इतर क्षेत्रात जे शक्य आहे ते बदलत आहे.
कंपनीचे पूर्ण सेल्फ-ड्रायव्हिंग (FSD) तंत्रज्ञान हे तिच्या AI क्षमतेचे एक स्टाइलिश उदाहरण आहे. मशीन साक्षरता आणि डेटा विश्लेषणाची एक घटना जी आमच्या लहान- आणि लांब-अंतराच्या दोन्ही पॅसेजचे रूपांतर करण्यासाठी सेट आहे.
टेस्ला पॉवरवॉल आणि सोलर रूफ यांसारख्या मोटारगाड्या आणि इतर उत्पादनांमध्ये उर्जेचा जास्तीत जास्त वापर करण्यासाठी, टेस्लाची कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) देखील महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते.
हे बुद्धिमान पूर्वाग्रह AI वापरून पर्यावरणीय डेटा आणि उपभोग पद्धतींचे मूल्यांकन करतात, परिणामकारकता आणि टिकाऊपणा वाढविण्यासाठी वास्तविक वेळेत बदल करतात. तसेच, टेस्लाच्या AI चाचण्यांमध्ये टेस्ला बॉटच्या निर्मितीसह रोबोटिक्सचा समावेश आहे, ज्याचा उद्देश पार्लस, नीरस किंवा फक्त रस नसलेला कंडिशनिंग घेण्याचा आहे.
हे नश्वर-रोबोट कॉमर्ससाठी नवीन मोकळे देखील निर्माण करते, ज्या दिवशी मशीन खरोखरच मानवांना आपल्या जीवनाची गुणवत्ता सुधारण्यास मदत करू शकतात अशा दिवसाची दार उघडते.
टेस्लाच्या उद्देशाचा आधारशिला, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हे मशीन म्हणून काम करते जे व्यवसायाला अधिक स्वयंचलित आणि शाश्वत भविष्याकडे घेऊन जाते.
स्मार्ट मोटारगाड्या बनवणे ही एक स्मार्ट इकोसिस्टम विकसित करण्याचा एक पैलू आहे जो सहली, ऊर्जा आणि दैनंदिन जीवनास एकत्रित करतो. कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये लक्षणीय गुंतवणूक करून,
टेस्ला केवळ वार्यालाच पुढे ठेवत नाही तर त्याला आकार देण्यासही मदत करत आहे, हिरवेगार, अधिक उत्पादक समाजासाठी तंत्रज्ञान काय सक्षम आहे याची मर्यादा ढकलत आहे.
तर, या पोस्टमध्ये, आम्ही टेस्ला एआय, त्याची उत्पादने सेवा, ऑपरेशन्स आणि बरेच काही पाहू.
टेस्ला चे AI आणि रोबोटिक्स
च्या फ्यूजन संबोधित करताना रोबोटिक्स आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), टेस्ला सतत शीर्षस्थानी येतो. ते AI वातावरणात त्यांच्या अद्वितीय दृष्टिकोनामुळे, विशेषत: दृष्टी आणि नियोजनात वेगळे दिसतात.
टेस्ला याची जाणीव आहे की पूर्ण स्वायत्ततेसाठी अत्याधुनिक एआय प्रणालीची आवश्यकता आहे जी रिअल-टाइममध्ये आसपासच्या परिस्थितीचे आकलन करू शकते, मग ते ऑटोमोबाईल असो किंवा ह्युमनॉइड रोबोट्स.
फक्त नियम-आधारित अल्गोरिदमवर अवलंबून न राहता, त्यांचा दृष्टीकोन सर्वसामान्यांपासून दूर जातो आणि मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतो मशीन शिक्षण त्यांच्या प्रणालींना प्रशिक्षित करण्यासाठी, त्यांना कालांतराने विकसित आणि सुधारण्यास अनुमती देते.
पूर्ण सेल्फ-ड्रायव्हिंग (FSD) तंत्रज्ञान हे टेस्लाच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपक्रमांच्या केंद्रस्थानी आहे. जटिल ड्रायव्हिंग परिस्थिती व्यवस्थापित करण्यासाठी, आमची प्रणाली AI अल्गोरिदमसह सेन्सर डेटा एकत्र करते.
तथापि, टेस्लाची एआय महत्त्वाकांक्षा महामार्गाच्या पलीकडे जाते. ते टेस्ला बॉट विकसित करत आहेत, एक स्वायत्त मानवीय रोबोट जो कंटाळवाणा, धोकादायक किंवा लोकांसाठी कंटाळवाणा अशा क्रियाकलाप हाताळू शकतो.
रोबोटिक्समधील ही प्रगती टेस्लाच्या दृष्टी आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या नियोजनातील सुधारणांचा परिणाम आहे.
टेस्ला त्याच्या AI इकोसिस्टमच्या सर्वसमावेशक समर्पणामुळे वेगळे आहे. ते हार्डवेअर तयार करतात जे AI अल्गोरिदमला देखील सामर्थ्य देतात, जास्तीत जास्त कार्यप्रदर्शन आणि गुळगुळीत एकत्रीकरणाची खात्री देतात.
यामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुमान आणि प्रशिक्षणासाठी त्यांचे खास डिझाइन केलेले प्रोसेसर समाविष्ट आहेत, जे रोबोट आणि चालकविरहित कार या दोन्हींसाठी आवश्यक आहेत.
टेस्ला बॉट
च्या प्रकाशन सह टेस्ला बॉट, टेस्लाने तांत्रिक नवोपक्रमाच्या क्षेत्रात पुन्हा एकदा जगाचे लक्ष वेधून घेतले आहे.
हा केवळ कोणताही रोबोट नाही; हा एक ह्युमनॉइड प्राणी आहे जो आकार आणि कार्य या दोन्हीमध्ये एखाद्या व्यक्तीसारखे दिसण्यासाठी बनविला गेला आहे.
टेस्ला बॉट, ज्याची रचना द्विपाद, स्वायत्त जीव म्हणून करण्यात आली होती, हा व्यवसायाच्या अग्रेषित विचारसरणीचा पुरावा आहे.
टेस्लाला या रोबोटने अशाच अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर रेखांकित करून, जे लोकांसाठी धोकादायक, पुनरावृत्ती होणारे किंवा फक्त कंटाळवाणे अशा क्रिया कराव्यात अशी त्यांची इच्छा आहे.
अशा जगाची कल्पना करा जिथे रोबोट धोकादायक कार्ये करतात किंवा वेळ घेणारी कामे करतात, ज्यामुळे आम्हाला अधिक नाविन्यपूर्ण आणि फायदेशीर क्रियाकलापांमध्ये व्यस्त राहता येते.
तथापि, असा रोबोट तयार करणे त्याच्या अडचणींचा वाटा सादर करते. दोन पायांच्या यंत्राचा समतोल साधण्यासाठी, ते वेगवेगळ्या भूप्रदेशांमध्ये जाऊ शकते याची खात्री करा आणि कोणत्याही अडथळ्याशिवाय वास्तविक जगाशी संवाद साधणे शक्य करण्यासाठी अविश्वसनीय कौशल्य लागते.
या अडथळ्यांवर मात करण्यासाठी टेस्लाची रणनीती त्याच्या विशाल AI अनुभवावर आधारित आहे, विशेषत: दृष्टी आणि नियोजनात. बॉटचे सॉफ्टवेअर त्याचे वातावरण समजून घेण्यास, त्वरित निर्णय घेण्यास आणि कर्तव्ये अचूकपणे पार पाडण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
या क्षेत्रातील कंपनीची प्रगती टेस्लाने नॉन-वॉकिंग प्रोटोटाइप Helioptil सादर करून आणि Optimus या दुसर्या प्रोटोटाइपच्या व्हिडिओ सादरीकरणाद्वारे दाखवून दिली.
ही यंत्रे अशा दिवसाचे प्रतिनिधित्व करतात जेव्हा तंत्रज्ञान आणि लोक शेजारी राहतील आणि एकमेकांना पूरक असतील, इतकेच नव्हे तर कर्तव्ये पार पाडतील.
टेस्लाचे दूरदर्शी सीईओ, एलोन मस्क यांनी असेही म्हटले आहे की टेस्ला बॉट अशा प्रकारे विकसित केले जाईल की मानव सहजतेने पुढे जाऊ शकतील किंवा त्यावर मात करू शकतील, सुरक्षिततेच्या समस्यांचे निराकरण केले जाईल याची हमी दिली जाईल.
एफएसडी आणि डोजो चिप्स
टेस्लाचे सानुकूल-डिझाइन केलेले सिलिकॉन—द फुल सेल्फ-ड्रायव्हिंग (FSD) आणि डोजो चिप्स— हे कंपनीच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मधील यशांना खरोखर सामर्थ्य देते.
च्या सह प्रारंभ करूया FSD चिप, अभियांत्रिकीचे आश्चर्य आणि टेस्लाच्या सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारचा मेंदू. हार्डवेअर 3 म्हणून ओळखल्या जाणार्या या चिपची रिडंडंसी, याची खात्री करते की कोणतीही सिस्टम ब्रेकडाउन त्याच्या ऑपरेशनमध्ये अडथळा आणणार नाही.
यात CPU, ग्राफिक्स कार्ड आणि न्यूरल प्रोसेसरसह संपूर्ण सिस्टम-ऑन-ए-चिप (SoC) आर्किटेक्चर आहे आणि क्रॉस-रेफरन्स परिणामांसाठी दोन चिप्स वापरतात.
प्रोसेसर हा टेस्लाच्या सेल्फ-ड्रायव्हिंग तंत्रज्ञानाचा एक महत्त्वाचा घटक आहे कारण तो प्रति सेकंद 2.5 अब्ज पिक्सेलवर प्रक्रिया करू शकतो.
चला बदलू आणि टेस्लाच्या डोजो चिप नावाच्या अंतर्गत विकसित सिलिकॉनबद्दल बोलू, जे AI प्रशिक्षणासाठी आहे.
362-नॅनोमीटर तंत्रज्ञानाचा वापर करून त्याच्या 7 TeraFLOPs संगणकीय क्षमतेसह Dojo चिप तयार करण्यात आली. टेस्लाचा एक दशलक्षाहून अधिक वाहनांचा ताफा व्युत्पन्न करतो आणि प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरतो अशा प्रचंड प्रमाणात व्हिडिओ डेटाचे व्यवस्थापन करण्यासाठी हे तयार केले आहे. न्यूरल नेटवर्क.
36TB प्रति सेकंद बँडविड्थ असलेली प्रशिक्षण टाइल चिपच्या डिझाइनमुळे शक्य आहे, ज्यामुळे अनेक प्रोसेसरमध्ये सहज संवाद साधता येतो.
हे विशेषतः महत्त्वपूर्ण आहे कारण ते टेस्लाला डोजो सुपर कॉम्प्युटर तयार करण्यास सक्षम करते, एक मशीन ज्याने ExaFLOP अडथळे ओलांडणे अपेक्षित आहे आणि विशेषत: AI प्रशिक्षणासाठी तयार केलेले सर्वात शक्तिशाली सुपर कॉम्प्युटर बनले आहे.
डोजो सिस्टम
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि मशीन लर्निंगमुळे क्रांती झाली आहे टेस्लाची डोजो प्रणाली.
हा सुपरकॉम्प्युटर जमिनीपासून तयार करण्यात आला आहे आणि त्यात सिलिकॉन फर्मवेअर इंटरफेसपासून ते उच्च-स्तरीय सॉफ्टवेअर API पर्यंत सर्व काही समाविष्ट आहे, परिणामी AI प्रशिक्षणासाठी एक द्रव, एकात्मिक वातावरण आहे.
पण डोजोला खऱ्या अर्थाने वेगळे करणारी त्याची आर्किटेक्चर आहे, जी हाय-पॉवर डिलिव्हरी, कूलिंग आणि कंट्रोल लूपच्या मागण्या पूर्ण करण्यासाठी तयार करण्यात आली होती.
हे अत्यावश्यक आहे कारण मशीन लर्निंग मॉडेल्स-विशेषत: खोल न्यूरल नेटवर्क्स-ला भरपूर कंप्युटिंग पॉवरची मागणी होते, ज्यामुळे भरपूर उष्णता निर्माण होते.
या समस्यांना टेस्लाने सर्जनशीलपणे संबोधित केले आहे, याची हमी दिली आहे की प्रणाली मजबूत आणि प्रभावी आहे.
डोजोचे मॉड्यूलर डिझाइन हे मोजमाप करणे सोपे करते, जे टेस्लाच्या वाहनांच्या ताफ्याने तयार केलेले प्रचंड डेटासेट हाताळण्यासाठी आवश्यक आहे. फ्लीट लर्निंगच्या संबंधात, डोजो या प्रक्रियेसाठी देखील आवश्यक आहे.
डोजो सिस्टीम टेस्लाच्या पूर्ण सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार चालवणाऱ्या AI अल्गोरिदमला प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी रस्त्यावर चालणाऱ्या टेस्ला वाहनांकडून गोळा केलेल्या रिअल-टाइम डेटाचा फायदा घेते.
मज्जासंस्था नेटवर्क
टेस्ला निःसंशयपणे ऑटोमोटिव्ह क्षेत्रातील न्यूरल नेटवर्क्सच्या वापरामध्ये अग्रणी आहे. टेस्ला खोलवर ट्रेन करते न्यूरल नेटवर्क आकलनापासून नियंत्रणापर्यंत विविध समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी अत्याधुनिक संशोधन वापरणे.
व्यवसायाने विकसित केलेले प्रति-कॅमेरा नेटवर्क हे सिमेंटिक सेगमेंटेशन, ऑब्जेक्ट ओळखणे आणि मोनोक्युलर डेप्थ अंदाजासाठी कच्च्या चित्रांच्या विश्लेषणासाठी आहेत.
यासाठी प्रत्येक प्रतिमेचे त्याच्या घटक भागांमध्ये विच्छेदन करणे, गोष्टी ओळखणे आणि त्यांचे अवकाशीय कनेक्शन समजून घेणे आवश्यक आहे.
पक्षी-डोळा-दृश्य नेटवर्क हे टेस्लाच्या तंत्रिका नेटवर्कच्या दृष्टिकोनाचे आणखी एक विशिष्ट वैशिष्ट्य आहे. हे नेटवर्क स्टॅटिक इन्फ्रास्ट्रक्चर आणि रोड नेटवर्कची टॉप-डाउन इमेज तयार करण्यासाठी विविध कॅमेरे आणि सेन्सर्सची माहिती वापरतात.
जंक्शनवर वाटाघाटी करणे किंवा अडथळे टाळणे यासह कठीण ड्रायव्हिंग परिस्थिती समजून घेणे, यावर अवलंबून आहे.
या नेटवर्क्सची माहिती टेस्लाच्या दशलक्षाहून अधिक वाहनांच्या ताफ्यातून गोळा केली जाते, प्रशिक्षण परिस्थितींची एक मोठी आणि विविध निवड ऑफर करते.
तरीही, अडचणी तिथेच थांबत नाहीत. मोठ्या प्रमाणात न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण आवश्यक आहे, ज्यासाठी विशेष गियर आणि सॉफ्टवेअरची आवश्यकता आहे.
यामध्ये महत्त्वाचा भाग टेस्लाच्या डोजो सुपर कॉम्प्युटर सिस्टीमने खेळला आहे, ज्यामध्ये 70,000 ग्राफिकल प्रोसेसिंग युनिट्स (GPU) आहेत.
हे हाय-पॉवर सप्लाय, कूलिंग आणि कंट्रोल लूप हाताळण्यासाठी बनवले गेले आहे, ज्यामुळे न्यूरल नेटवर्क्सना जलद आणि प्रभावीपणे प्रशिक्षित करणे शक्य होते.
या सर्व उपक्रमांचा अंतिम उद्देश केवळ टेस्लाच्या स्वतःच्या उत्पादनांचा नव्हे तर संपूर्णपणे मशीन लर्निंगला प्रोत्साहन देणे हा आहे.
टेस्ला अशा वेळेची कल्पना करते जेव्हा डोजो सिस्टम आणि न्यूरल नेटवर्क मोठ्या टेक समुदायासाठी उघडून मशीन लर्निंगच्या शक्तींचे लोकशाहीकरण केले जाऊ शकते.
स्वायत्तता अल्गोरिदम
टेस्लाचे स्वायत्त अल्गोरिदम, जे वास्तविक वातावरणातून अचूकपणे मार्गक्रमण करण्यासाठी तयार केले गेले आहे, जे त्याच्या स्व-ड्रायव्हिंग क्षमतेचा पाया तयार करतात.
रिअल टाइममध्ये ड्रायव्हिंगचे निर्णय घेण्यासाठी कॅमेरा आणि रडारसह अनेक सेन्सर्सच्या इनपुटचे मूल्यमापन करणाऱ्या या प्रणाली न्यूरल नेटवर्क्स आणि मशीन लर्निंग मॉडेल्सवर आधारित आहेत.
अचूक, विस्तृत ग्राउंड ट्रूथ डेटाची निर्मिती हे अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी सर्वात कठीण घटकांपैकी एक आहे.
न्यूरल नेटवर्कला प्रशिक्षित करण्यासाठी, यामध्ये लाखो चित्रे आणि सेन्सर रीडिंगचे वर्गीकरण करणे आवश्यक आहे. हे काम अत्यंत श्रम-केंद्रित आणि क्लिष्ट आहे कारण डेटामध्ये ड्रायव्हिंगची परिस्थिती, रस्त्याचे प्रकार आणि परिस्थिती यांचा समावेश करण्यासाठी पुरेसा वैविध्यपूर्ण असणे आवश्यक आहे.
नियोजन आणि निर्णय घेण्याची प्रणाली हा आणखी एक महत्त्वाचा घटक आहे जो वास्तविक जगातील अनिश्चितता व्यवस्थापित करण्यासाठी पुरेसा मजबूत असणे आवश्यक आहे.
अनिश्चिततेचा सामना करण्यासाठी अल्गोरिदम तयार करणे आवश्यक आहे, मग ते इतर ड्रायव्हर्सच्या कृतींचा अंदाज लावणे असो किंवा आपत्कालीन परिस्थितीत स्प्लिट-सेकंड निर्णय घेणे असो.
टेस्ला त्याच्या वाहनांच्या ताफ्यातून गोळा केलेल्या माहितीवर अवलंबून त्याचे अल्गोरिदम अपग्रेड करून, सतत विकास सक्षम करणारा फीडबॅक लूप स्थापित करून याचा सामना करते.
पण टेस्ला फक्त सॉफ्टवेअरवर लक्ष केंद्रित करत नाही; हे अल्गोरिदम चांगले कार्य करतात याची खात्री करण्यासाठी, ते हार्डवेअर ऑप्टिमायझेशनकडे देखील लक्ष देते.
फुल सेल्फ-ड्रायव्हिंग (FSD) चिप आणि डोजो सुपर कॉम्प्युटर, कंपनीचे दोन सानुकूल-डिझाइन केलेले प्रोसेसर, रिअल-टाइममध्ये क्लिष्ट गणना करण्यासाठी आवश्यक प्रक्रिया क्षमता देतात.
कोड फाउंडेशन आणि मूल्यांकन पायाभूत सुविधा
स्वायत्त ड्रायव्हिंगमध्ये टेस्लाच्या ग्राउंड ब्रेकिंग घडामोडी ठोस कोड बेस आणि उच्च विकसित मूल्यांकन पायाभूत सुविधांवर तयार केल्या आहेत.
कोड ऑप्टिमायझेशनसाठी टेस्लाचा दृष्टीकोन सर्वोत्तम संभाव्य थ्रूपुट, विलंबता, अचूकता आणि निर्धारवाद सुनिश्चित करण्यावर हा भर प्रतिबिंबित करतो.
टेस्लाने जमिनीपासून ऑटोपायलट सॉफ्टवेअर तयार केल्यामुळे, ते जवळच्या हार्डवेअर परस्परसंवादाची हमी देऊ शकते, परिणामी एक गुळगुळीत आणि प्रभावी प्रणाली.
अविश्वसनीयपणे विश्वासार्ह बूटलोडर्स तयार करणे, लिनक्स कर्नल सुधारणे आणि प्रभावी निम्न-स्तरीय कोड तयार करणे हे सर्व वेगाचा त्याग न करता प्रचंड प्रमाणात सेन्सर डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी आवश्यक आहे.
तथापि, कोडिंग ही एकमेव चिंता नाही. टेस्ला येथे नावीन्यपूर्णतेला चालना देणारा एक महत्त्वाचा घटक म्हणजे मूल्यमापन पायाभूत सुविधा.
ही पायाभूत सुविधा, दोन्ही ओपन-लूप आणि क्लोज-लूप, विकासाचा वेग वाढवण्यासाठी, कार्यप्रदर्शन सुधारणांवर नजर ठेवण्यासाठी आणि कोणतेही प्रतिगमन थांबवण्यासाठी तयार केली गेली आहे.
टेस्लाच्या मोठ्या फ्लीटमधील ठराविक क्लिपचा वापर करून, व्यवसाय त्यांना सर्वसमावेशक चाचणी सूटमध्ये समाविष्ट करू शकतो, याची हमी देतो की सॉफ्टवेअरचे वास्तविक-जगातील घटनांविरुद्ध सातत्याने मूल्यमापन केले जाते.
याव्यतिरिक्त, टेस्लाची साधने वास्तविक-जगातील सेटिंग्जचे अनुकरण करतात आणि अविश्वसनीयपणे वास्तववादी प्रतिमा आणि सेन्सर डेटा प्रदान करतात जे थेट डीबगिंगसाठी आवश्यक आहेत आणि स्वयंचलित चाचणी.
निष्कर्ष
आम्ही टेस्लाच्या AI प्रवासाकडे मागे वळून पाहिल्यावर, हे स्पष्ट होते की हा व्यवसाय केवळ वाहतुकीच्या भविष्यावरच प्रभाव टाकत नाही तर रोबोटिक्स आणि मशीन लर्निंगमध्येही प्रचंड प्रगती करत आहे.
Tesla स्वायत्त ड्रायव्हिंग आणि मानव-रोबो परस्परसंवाद या दोन्हीमध्ये त्याच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तंत्रज्ञानासह, पूर्ण स्व-ड्रायव्हिंग तंत्रज्ञान, डोजो सुपरकॉम्प्युटर आणि टेस्ला बॉटसह नवीन मानके स्थापित करत आहे.
या व्यवसायाने त्याच्या सर्वसमावेशक धोरणामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रात स्वतःला एक अग्रणी म्हणून प्रस्थापित केले आहे, जे अत्याधुनिक सॉफ्टवेअरला खास तयार केलेल्या हार्डवेअरसह एकत्रित करते.
तथापि, टेस्लाच्या प्रयत्नांचे परिणाम कार आणि रोबोटिक्स उद्योगांच्या पलीकडे आहेत. हेल्थकेअर, लॉजिस्टिक्स आणि अगदी स्मार्ट शहरे देखील आता विकसित होत असलेल्या तंत्रज्ञानाद्वारे पूर्णपणे बदलू शकतात.
डोजोची मशीन लर्निंग कौशल्ये सेवा म्हणून उपलब्ध करून देण्याची इलॉन मस्कची इच्छा आणि टेस्लाच्या सॉफ्टवेअरच्या मुक्त-स्रोत भागांची प्रतिज्ञा प्रगत कृत्रिम बुद्धिमत्तेपर्यंत पोहोचण्याचे लोकशाहीकरण करू शकते, ज्यामुळे मोठ्या टेक उद्योगात नवकल्पना वाढू शकते.
प्रत्युत्तर द्या