ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਨਾਮ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੇਸਲਾ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਇਨੀਅਰ, ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਫਰਮ ਹਨ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਰਾਜ਼ ਹੈ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ। ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹ AI ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
2021 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 'ਚ ਇਸ ਦੇ ਆਉਣ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਦਿਆਂ ਸ. Tesla ਉਪ ਮਹਾਂਦੀਪ 'ਤੇ ਹਲਚਲ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਟੇਸਲਾ ਇੰਡੀਆ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕੇਂਦਰ ਵਜੋਂ ਬੰਗਲੌਰ, ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਭਗ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ "ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ" ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਿੱਚ ਮੀਮਜ਼ ਅਤੇ ਟਵੀਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਖੁਸ਼ੀ ਕੀਤੀ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਲਹਿਰ ਜੋ ਆਖਿਰਕਾਰ ਸੰਸਾਰ ਉੱਤੇ ਰਾਜ ਕਰੇਗੀ, ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟੇਸਲਾ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਏਆਈ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਉਹ ਫਿਰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਉਹ ਸਾਈਕਲਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਆਟੋ ਦੀਆਂ ਅਗਲੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਪਲਿਟ-ਸੈਕੰਡ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਲੇਨ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਲੇਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਹੈ ਜਾਂ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਵਾਹਨ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਕਦੋਂ ਘਟਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ AIs ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਧੇਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਸੜਕ 'ਤੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਦੋਵੇਂ ਸੈਂਸਰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੇਸਲਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਵੀਲ ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ।
“ਨਕਲ ਸਿੱਖਣ” ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਅਸਲ ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਰਣੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੂਵ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੇ ਕਿਲੋਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਪਲ ਦੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਰੰਗ-ਕੋਡਡ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨ ਕਿਸੇ ਕਾਰ ਜਾਂ ਸਾਈਕਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਗਲਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ, ਜੋ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ AIs ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗ੍ਰੈਂਡ ਥੈਫਟ ਆਟੋ ਵਰਗੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਤੋਂ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ)।
ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਟੇਸਲਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ AI ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਟੇਸਲਾ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਜੋ AI ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ
ਕੈਮਰਾ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ
ਜਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਜੋ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਲੇਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤੱਕ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਟੇਸਲਾ ਨੇ 8 ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਅੰਨ੍ਹਾ ਜ਼ੋਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ! ਕੋਈ LIDAR ਹਾਈ-ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ। ਟੇਸਲਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਆਟੋ-ਪਾਇਲਟ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੈਮਰਾ ਵੀਡੀਓ ਫੀਡਸ। ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨੂੰ ਫਿਰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੱਚੇ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ.
ਟੇਸਲਾ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਰਾਡਾਰ ਅਤੇ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਸੈਂਸਰ ਵੀ ਹਨ। ਰਾਡਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਛੋੜੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਸੈਂਸਰ ਪੈਸਿਵ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਟੇਸਲਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ FSD ਚਿੱਪ -3
ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਟੇਸਲਾ ਸਿਸਟਮ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਅਜੇ ਵੀ ਬੈਕਅੱਪ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਾਧੂ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Tesla ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਾਧੂ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਾਂ ਇੱਕ ਅਣਕਿਆਸੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਟੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੈਸ ਹਨ। ਸਿਰਫ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਨਵੇਂ ਟੇਸਲਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ (1 ਕੁਆਡ੍ਰਿਲੀਅਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ) ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੇਸਲਾ ਐਨਵੀਡੀਆ ਮਾਈਕ੍ਰੋਚਿੱਪਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 21 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸਨ।
Tesla ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਲੀਡਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਕਾਰ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਰਸਤਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦੱਸੇ ਗਏ ਗੁਣਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਆਮ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ। ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਆਪਣਾ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ
ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਰੱਖੀ ਹੈ।
ਪਾਇਟੋਰਚ, ਜੋ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੇ AI ਖੋਜ ਵਿਭਾਗ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਫਰੇਮਵਰਕ (FAIR) ਹੈ। PyTorch ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਟੇਸਲਾ ਟੈਕ ਸਟੈਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਪੂਰੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ LIDAR 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਪਾਇਟੋਰਚ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਹਾਇਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਵੈਚਾਲਤ ਵਰਕਫਲੋ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਮਾਡਲ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪੈਸਿਵ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ, ਆਦਿ।
ਟੇਸਲਾ ਲਗਭਗ 70,000 GPU ਘੰਟੇ 48 ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ 1,000 ਵੱਖਰੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟਰੇਨਿੰਗ ਇਕ ਵਾਰ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਰੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਾਰੀਆਂ 1000 ਵੱਖਰੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਸਟੀਕ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।
HydraNet
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 100 ਨੌਕਰੀਆਂ ਪ੍ਰਗਤੀ ਅਧੀਨ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਕਾਰ ਨਾ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚੌਰਾਹੇ 'ਤੇ ਹੋਵੇ। ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਬੇਅਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੁਆਰਾ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ResNet-50 ਸ਼ੇਅਰਡ ਬੈਕਬੋਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ 1000 x 1000 ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸਿਖਰ ਦੇ ਨੇੜੇ, HydraNet ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਈ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ (ਜਾਂ ਸਿਰਾਂ) ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਮਾਈਕਰੋ-ਬੈਚ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਰਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਜ਼ਨ ਦੇ ਕੇ, ਇਹ ਸਿਰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਡ੍ਰਾਨੈੱਟ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ HydraNet ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਵਰਤੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੰਮ ਰੁਕਣ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਫਰਜ਼ ਸਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
HydraNet ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਬਲਾਕ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। HydraNets ਦੀਆਂ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁਖੀਆਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਨੌਕਰੀਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਆਟੋਪਾਇਲਟ
ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਇੱਕ ਲੇਨ ਵਿੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਸਟੀਅਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਰੁਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਮਰਿਆਂ, ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡ੍ਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਤਣਾਅਪੂਰਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਿੱਲੀ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚਮਕਦਾਰ, ਹਨੇਰੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੌਸਮ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਰਾਡਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਢੰਗ ਨੇੜਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪੈਸਿਵ ਵੀਡੀਓ ਨੇੜੇ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹੀਏ 'ਤੇ ਹੱਥ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਤਾਂ ਚੱਕਰ ਲੈਣ ਲਈ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਤੱਕ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਰੁਕਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੌਲੀ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਰੂਜ਼ ਕੰਟਰੋਲ ਡੰਡੇ ਨੂੰ ਬ੍ਰੇਕ ਲਗਾਉਣ, ਮੋੜਨ ਜਾਂ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਡਰਾਈਵਰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪੰਛੀ ਦਾ ਨਜ਼ਾਰਾ
ਟੇਸਲਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵਾਧੂ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਰਡਜ਼ ਆਈ ਵਿਊ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੋਰ ਦੂਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਪਾਰਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਰ ਦੀ ਚੋਟੀ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ "ਰੈਂਡਰ" ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਰਕਿੰਗ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਲੰਗੜਾ ਤਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਹੀਏ ਨੂੰ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੇਂਜ ਵਾਲੀ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੀ SUV ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ 2022 ਟੇਸਲਾ ਮਾਡਲ ਵਾਈ EVs ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਨਿਯਮਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅੱਪਗਰੇਡਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਮਾਡਲ Y ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ, ਇਹ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਤੁਹਾਡੇ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਸੁਪਰਚਾਰਜਰ ਨੈਟਵਰਕ ਤੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੀਰ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਕੰਮ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਉਸਦੀ ਜਾਰੀ ਇੱਛਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
AI ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਵਿੱਚ ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਬਣੇ ਰਹਿਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਘਰੇਲੂ ਸੋਲਰ ਪਾਵਰ ਪੈਨਲਾਂ ਨਾਲ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਗਰਿੱਡ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਆਪਣੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਟੇਸਲਾ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਮਲਾਵਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਚਿਪਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਹੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ.
ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਣੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਜਾਵੇਗੀ, ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ