Tesla ਪਲ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਸੀਨ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਕਾਢ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ।
AI ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਟਿਕਾਊ ਊਰਜਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਮੁਸੀਬਤ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਨਿਰਮਾਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਤੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ; ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਰ ਡੀਐਨਏ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਊਰਜਾ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦਰਸ਼ਣ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ ਸਲਾਈਸ-ਐਜ ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ (FSD) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸਦੀ AI ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ ਚਿੱਤਰ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਾਖਰਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਰਤਾਰੇ ਜੋ ਸਾਡੇ ਛੋਟੇ- ਅਤੇ ਲੰਬੀ-ਦੂਰੀ ਦੇ ਦੋਹਾਂ ਪਾਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਸਦੀਆਂ ਮੋਟਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਪਾਵਰਵਾਲ ਅਤੇ ਸੋਲਰ ਰੂਫ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪੱਖਪਾਤ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਖਪਤ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਏਆਈ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੇ ਨਾਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਾਰਲਸ, ਇਕਸਾਰ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਰੋਕ ਕੰਡੀਸ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਾਣੀ-ਰੋਬੋਟ ਵਪਾਰ ਲਈ ਨਵੇਂ ਖੁਲਾਸੇ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਦਿਨ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਨੀਂਹ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਚੁਸਤ ਮੋਟਰਕਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਚੁਸਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਯਾਤਰਾ, ਊਰਜਾ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਕੇ,
ਟੇਸਲਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹਵਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਹਰਿਆਲੀ, ਵਧੇਰੇ ਉਤਪਾਦਕ ਸਮਾਜ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਕਿਹੜੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੇਸਲਾ ਏਆਈ, ਇਸਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਏਆਈ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ
ਦੇ ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI), ਟੇਸਲਾ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਵਿਲੱਖਣ ਪਹੁੰਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੇ ਕਾਰਨ AI ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।
ਟੇਸਲਾ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਜਾਂ ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ।
ਸਿਰਫ਼ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਆਦਰਸ਼ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ (FSD) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਟੇਸਲਾ ਦੀਆਂ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਏਆਈ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਹਾਈਵੇਅ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਉਹ ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਥਕਾਵਟ, ਖਤਰਨਾਕ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਬੋਰਿੰਗ ਹਨ।
ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪ੍ਰਗਤੀ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਏਆਈ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਸਮਰਪਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵੱਖਰਾ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ
ਦੇ ਰੀਲਿਜ਼ ਨਾਲ ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ, ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਧਿਆਨ ਆਪਣੇ ਵੱਲ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਈ ਰੋਬੋਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੋਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਦੋ-ਪਾਸੇ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਜੀਵ ਵਜੋਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਅਗਾਂਹਵਧੂ-ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਕਰੇ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਖਤਰਨਾਕ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਬੋਰਿੰਗ ਹੋਣ, ਉਸੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਡਰਾਇੰਗ ਕਰਨ ਜੋ ਇਸਦੇ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਰੋਬੋਟ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕੰਮ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹਾ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ. ਦੋ ਪੈਰਾਂ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਇਸਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ। ਬੋਟ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਤੁਰੰਤ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਰਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਭਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ-ਵਾਕਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਹੈਲੀਓਪਟਿਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਓਪਟੀਮਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਉਸ ਦਿਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਲੋਕ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰਹਿਣਗੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਪੂਰਕ ਹੋਣਗੇ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਫਰਜ਼ ਨਿਭਾਉਣਗੇ।
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਸੀਈਓ, ਐਲੋਨ ਮਸਕ, ਨੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
FSD ਅਤੇ Dojo ਚਿਪਸ
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਕਸਟਮ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਸਿਲੀਕਾਨ—ਫੁੱਲ ਸੈਲਫ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ (FSD) ਅਤੇ ਡੋਜੋ ਚਿਪਸ—ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ FSD ਚਿੱਪ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਅਜੂਬਾ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਦੀਆਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦਾ ਦਿਮਾਗ। ਇਸ ਚਿੱਪ ਦੀ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ, ਜਿਸਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 3 ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਟੁੱਟਣਾ ਇਸ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ CPU, ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸਿਸਟਮ-ਆਨ-ਏ-ਚਿੱਪ (SoC) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਦੋ ਚਿਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ 2.5 ਬਿਲੀਅਨ ਪਿਕਸਲ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਓ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਦਲੀਏ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਸਿਲੀਕਾਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ ਜਿਸ ਨੂੰ ਡੋਜੋ ਚਿੱਪ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਹੈ।
ਡੋਜੋ ਚਿੱਪ, ਇਸਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ 362 TeraFLOPs ਦੇ ਨਾਲ, 7-ਨੈਨੋਮੀਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਹਨਾਂ ਦਾ ਫਲੀਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ.
36TB ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਟਾਇਲ ਚਿਪ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਚਾਰੂ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਡੋਜੋ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਜਿਸ ਤੋਂ ExaFLOP ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਆਈ ਹੈ ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ.
ਇਹ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਲੀਕਾਨ ਫਰਮਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ API ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਲ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਜੋ ਡੋਜੋ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇਸਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਡਿਲੀਵਰੀ, ਕੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਲੂਪਸ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ—ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ—ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਰਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।
ਡੋਜੋ ਦਾ ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਸ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਸਲਾ ਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਫਲੀਟ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਡੋਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ ਟੇਸਲਾ ਦੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੜਕ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ
ਟੇਸਲਾ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਇਨੀਅਰ ਹੈ। ਟੇਸਲਾ ਡੂੰਘੀ ਰੇਲ ਗੱਡੀਆਂ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੱਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਤੀ-ਕੈਮਰਾ ਨੈਟਵਰਕ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਮੋਨੋਕੂਲਰ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਰਡ-ਆਈ-ਵਿਊ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੈਮਰਿਆਂ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਥਿਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸੜਕੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਉੱਪਰ-ਡਾਊਨ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮੁਸ਼ਕਲ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਤੋਂ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਚੋਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦੀਆਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ. ਵਿਸ਼ਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਡੋਜੋ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਖੇਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 70,000 ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (GPUs) ਹਨ।
ਇਹ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਸਪਲਾਈ, ਕੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲੂਪਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਅੰਤਮ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜੋ ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸਿਸਟਮ, ਜੋ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਰਾਡਾਰਾਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ।
ਸਟੀਕ, ਵਿਆਪਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ ਇਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਿਹਨਤੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ, ਸੜਕ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਭਿੰਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਦੂਜੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਸੰਕਟਕਾਲੀਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਪਲਿਟ-ਸੈਕੰਡ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ।
ਟੇਸਲਾ ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਕੇ ਅਕਸਰ ਇਸਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਟੇਸਲਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ; ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵੱਲ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਫੁਲ ਸੈਲਫ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ (FSD) ਚਿੱਪ ਅਤੇ ਡੋਜੋ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਦੋ ਕਸਟਮ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੋਡ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ
ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕੋਡ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਵਿਕਸਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਕੋਡ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਇਸ ਜ਼ੋਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਇਹ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਿਸਟਮ ਹੈ।
ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬੂਟਲੋਡਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਲੀਨਕਸ ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਨੀਵੇਂ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣਾ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਗਤੀ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਰਫ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਟੇਸਲਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਓਪਨ-ਲੂਪ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਦੋਵੇਂ, ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਫਲੀਟ ਤੋਂ ਆਮ ਕਲਿੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਟੂਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲਾਈਵ ਡੀਬਗਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਟੈਸਟਿੰਗ.
ਸਿੱਟਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਏਆਈ ਯਾਤਰਾ 'ਤੇ ਮੁੜ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਹੁਤ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਇਸਦੀ ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਡੋਜੋ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ, ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਬੋਟ ਸਮੇਤ ਆਪਣੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਰੋਬੋਟ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੇ ਆਪਣੀ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਇਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਉਦਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰ ਵੀ ਹੁਣ ਵਿਕਾਸ ਅਧੀਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਦੀ ਡੋਜੋ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਉੱਨਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਜਮਹੂਰੀਅਤ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ