Tesla သည် အမေရိကန် မော်တော်ကား ထုတ်လုပ်ရေး ကုမ္ပဏီ တစ်ခု ဖြစ်ပြီး တည်ထောင်သူ ဖြစ်သည်။ Elon Musk 2003 ၌တည်၏။
ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏လျှပ်စစ်ကားများနှင့် ဆိုလာပြားများနှင့် လစ်သီယမ်-အိုင်းယွန်းဘက်ထရီ စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုတွင် အထူးပြုအတွက် လူသိများသည်။
Tesla ကားများတွင် စူပါအားသွင်းခြင်း၊ သော့ကတ်အသုံးပြုခွင့်နှင့် အော်တိုလေယဉ်မုဒ် အပါအဝင် တော်လှန်သောအင်္ဂါရပ်များစွာ ပါရှိသည်။
Artificial Intelligence (AI) နှင့် အကြံဥာဏ်များကြောင့် autopilot မုဒ် ဖြစ်နိုင်သည်။ Tesla ၏အဆင့်မြင့် Neural Network တည်ဆောက်မှု။
Tesla Neural Network တည်ဆောက်ပုံကို အသေးစိတ် ဆွေးနွေးကြည့်ရအောင်။
Neural Networks ဆိုတာ ဘာလဲ။
Neural Networks (သို့) NNs များသည် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုအပြီးတွင် ပုံစံပြထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များ စီးရီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ လူ့ဦးနှောက်ကို. အာရုံကြောကွန်ယက်များ နျူရွန်များဟုခေါ်သော node များပါဝင်သည်။ ဒေါင်လိုက် ဆုံမှတ်များ အစုအဝေးကို အလွှာများဟု ခေါ်သည်။
အလွှာတစ်ခုစီတွင် တွက်ချက်မှုများပြုလုပ်သည့် နျူရွန်များဟုခေါ်သော node များပါရှိသည်။ အလွှာတစ်ခု၏ ဆုံမှတ်များသည် အောက်ဖော်ပြပါအတိုင်း ထုတ်လွှင့်မှုလိုင်းများမှတစ်ဆင့် နောက်အလွှာသို့ ချိတ်ဆက်ထားသည်။
အောက်ပါပုံတွင်၊ စက်ဝိုင်းများသည် node များကိုကိုယ်စားပြုပြီး node များ၏ဒေါင်လိုက်စုစည်းမှုသည် အလွှာများကိုကိုယ်စားပြုသည်။ ဒီမော်ဒယ်မှာ အလွှာသုံးလွှာရှိပါတယ်။
ဘယ်လို သင်ယူကြသလဲ။
ဒေတာကို အညွှန်းတစ်ခုနှင့်အတူ မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ တစ်ကြိမ်လျှင် ပေးသည်။ ဒေတာကို အပိုင်းများခွဲပြီး မော်ဒယ်၏ node တစ်ခုစီသို့ ဖြတ်သွားပါသည်။
Node များသည် ဤအပိုင်းများပေါ်တွင် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည်။ အလွှာတစ်ခုတွင် ဆက်တိုက် တွက်ချက်မှုများ ပြုလုပ်ပြီးနောက်၊ ဒေတာသည် နောက်အလွှာသို့ ရောက်သွားပါသည်။
ပြီးသည်နှင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်သည် အထွက်အလွှာရှိ ဒေတာတံဆိပ်ကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် ဤခန့်မှန်းတန်ဖိုးကို တကယ့်တံဆိပ်တန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။
တန်ဖိုးများ တူညီပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်သည် နောက်တစ်ကြိမ် ထည့်သွင်းမှုအား ယူလိမ့်မည်၊ သို့သော် တန်ဖိုးများ ကွဲပြားပါက မော်ဒယ်သည် တန်ဖိုးနှစ်ခုလုံးကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဆုံးရှုံးမှုဟု ခေါ်သော၊ နောက်တစ်ကြိမ် ကိုက်ညီသော အညွှန်းများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် node တွက်ချက်မှုများကို ချိန်ညှိမည်ဖြစ်သည်။
Tesla ၏ Neural Network Architecture
Tesla သည် အမြင်အာရုံမှ ထိန်းချုပ်မှုအထိ ပြဿနာများအကြောင်း နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန် နောက်ဆုံးပေါ် သုတေသနကို အသုံးပြုသည်။
Tesla ၏ ကင်မရာတစ်လုံးချင်းကွန်ရက်များသည် အကြမ်းထည်ပုံရိပ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ အရာဝတ္တုများကို သိရှိခြင်း နှင့် monocular depth ခန့်မှန်းချက်.
ဒေတာအစုံများ
Neural Networks သည် လမ်းအပြင်အဆင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အပေါ်မှအောက်မြင်ကွင်းတွင် 3D အရာဝတ္ထုများကို တိုက်ရိုက်ထုတ်ပေးသည့် ကျေးငှက်မျက်လုံးမြင်ကွင်းကွန်ရက်ကင်မရာများမှ ရိုက်ကူးထားသော ဗီဒီယိုများမှထုတ်နုတ်ထားသော အကြမ်းထည်ပုံရိပ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။
ဒေတာပုံများသည် တံဆိပ်မတပ်ထားဘဲ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကွဲပြားသောအခြေအနေများစွာကို ဖုံးအုပ်ထားပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကားအစီးရေ တစ်သန်းပါဝင်ပါသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
ကွန်ရက်တွင် 70,000 Graphical Processing Units (GPUs) ပါဝင်ပြီး 48 ခုကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု မော်ဒယ်များ။
ကင်မရာများနှင့် အာရုံခံကိရိယာများ အပါအဝင် ကား၏ ဟာ့ဒ်ဝဲ အစိတ်အပိုင်းများသည် အဆိုပါ မော်ဒယ်များ၏ ကွန်ရက်မှတဆင့် ဖြတ်သန်းသွားသော ကြီးကြပ်မထားသော ဒေတာကို ပေးဆောင်သည်။
ကားသည် လူသွားလမ်းလာ၊ သစ်ပင် စသည်တို့ကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ဖြစ်နိုင်သည့်အရာများကို ပေးထားသည့်ဒေတာမှ လေ့လာသည်။
ဗိသုကာလက်ရာတွင် အခြေခံမူများကို အသုံးပြုသည့် AI ချစ်ပ်နှစ်ခုလည်း ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု. ဤချစ်ပ်များသည် ကားမောင်းနေစဉ် အချိန်နှင့်မည်သို့ကွေ့ရမည်ကဲ့သို့သော ကားအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
Neural Network ဗိသုကာတွင် ၎င်း၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အထောက်အကူဖြစ်စေသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာများနှင့် သဘောတရားများစွာ ပါဝင်သည်-
FSD Chip
အပြည့်အဝ ကိုယ်တိုင်မောင်းခြင်း (FSD) ချစ်ပ်များသည် Tesla ၏ အော်တိုပီလော့ဆော့ဖ်ဝဲကို လုပ်ဆောင်သည့် AI အနုမာန ချစ်ပ်များဖြစ်သည်။ ဤချစ်ပ်များကို အမြင့်ဆုံး ဆီလီကွန် စွမ်းဆောင်ရည်-တစ်ဝပ်ကို ညှစ်ထုတ်နိုင်သော မိုက်ခရိုဗိသုကာဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
FSDs သည် AI ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အတည်ပြုရန် ခိုင်မာသော စမ်းသပ်မှုများနှင့် အမှတ်စာရင်းများကို ရေးသားနေစဉ်တွင် ကြမ်းပြင်စီမံကိန်း၊ အချိန်နှင့် ပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အကောင်အထည်ဖော်သည်။
Dojo ချစ်ပ်များနှင့် စနစ်များ
ဒိုဂျို Tesla ၏ စူပါကွန်ပြူတာစနစ်သည် ပါဝါမြင့်မားစွာပေးပို့ခြင်းနှင့် အအေးပေးခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်နည်းပညာဖြင့် ခက်ခဲသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသည့်စနစ်ဖြစ်သည်။
Dojo Chips တွင် ဤစနစ်များကို အားကောင်းစေသည့် AI ပါ၀င်ပြီး အသေးစိပ်လုပ်ဆောင်မှုတိုင်းတွင် အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်၊ ဖြတ်သန်းမှုနှင့် လှိုင်းနှုန်းတို့အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
Tesla ၏ NN အတွက် ပါဝါနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ချစ်ပ်များနှင့် စနစ်များကို အတူတကွ အသုံးပြုပါသည်။
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် စည်းမျဉ်းများ
ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကမ္ဘာကြီးကို သစ္စာစောင့်သိမှုမြင့်မားသောကိုယ်စားပြုမှုကို ဖန်တီးကာ ပေးထားသည့်နေရာတစ်ခုတွင် လမ်းကြောင်းများကို စီစဉ်ခြင်းဖြင့် ကားကိုမောင်းနှင်ပေးသည့် အဓိက အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည်။
သို့ မသေခင် ကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပါ။ ထိုသို့သော ကိုယ်စားပြုမှုများကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် Tesla သည် အာကာသနှင့် အချိန်တစ်လျှောက် ကား၏အာရုံခံကိရိယာများမှ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် တိကျပြီး ကြီးမားသော မြေပြင်အမှန်တရားဒေတာကို ဖန်တီးပေးပါသည်။
ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မသေချာမရေရာမှုအောက်တွင် ရှုပ်ထွေးသော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ခိုင်မာသောစီမံကိန်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်စနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။
အကဲဖြတ်ရေး အခြေခံအဆောက်အဦ
Tesla ၏ အကဲဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် အဖွင့်အဝိုင်း၊ အပိတ်ကွင်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲအတွင်း ကွင်းဆက်အကဲဖြတ်ခြင်းကိရိယာများနှင့် အခြေခံအဆောက်အဦများ ပါဝင်သည်။
ဤအခြေခံအဆောက်အအုံသည် AI အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုများကို ခြေရာခံပြီး နောက်ပြန်ဆုတ်ခြင်းကို တားဆီးနိုင်သည်။
Tesla ၏ NN ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ
- ကင်မရာများ၊ ultrasonic အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ရေဒါများသည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ရိပ်မိပါသည်။
- ရေဒါသည် ကားပတ်ပတ်လည် အကွာအဝေးကို တိုင်းတာသည်။
- ခရမ်းလွန်ရောင်ခြည်နည်းပညာများသည် အနီးကပ်တိုင်းတာပြီး passive ဗီဒီယိုသည် ကားပတ်ပတ်လည်ရှိ အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိသည်။
- နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံမူများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည့် AI ချစ်ပ်နှစ်ခုကို အသုံးပြုသည်။
- AI ချစ်ပ်များသည် ထရန်စစ္စတာပေါင်း ၆ ဘီလီယံဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
- Nvidia ချစ်ပ်များထက် 21 ဆ ပိုမြန်သည်။
- AI ချစ်ပ်များတွင် မြန်နှုန်းမြင့် SRAM မှတ်ဉာဏ် 32 megabytes ရှိသည်။
- Deep Learning မော်ဒယ် ၄၈ ခု ပါဝင်ပါသည်။
- 70,000 Graphical Processing Units (GPUs) ပါ၀င်သည်
- ခြေလှမ်းတိုင်းတွင် ကွဲပြားသော တင်းမာမှု (ခန့်မှန်းချက်) 1000 ကိုထုတ်ပေးသည်။
ကောက်ချက်
Tesla ၏နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာ အာရုံကြောကွန်ယက်များ AI ဗိသုကာပညာသည် မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ စိတ်ကူးကို လက်တွေ့ဖြစ်လာစေသည်။
AI အခြေခံ မော်တော်ကားထုတ်လုပ်သူ၏ ထိပ်တန်းအောင်မြင်မှုမှာ ၎င်း၏အဆင့်မြင့်မှုရလဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ FSD ချစ်ပ်များ၊ Dojo ချစ်ပ်များ၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ အကဲဖြတ်ခြင်း အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အခြားအရာများ။
AI၊ Deep Learning နှင့် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာခေတ်ရေစီးကြောင်းများအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာလိုပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြားစိတ်ဝင်စားဖွယ်ဆောင်းပါးများကို ကြည့်ရှုပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave