ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਸੰਸਾਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਰਧ-ਆਟੋਨੋਮਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਟੇਸਲਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਇਸਦੀ ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਸਿਸਟਮ ਲਈ,
ਟੇਸਲਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (FSD)।
ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਫਰਮ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ AI, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।
ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਫਰਮ ਕਿਵੇਂ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀ ਕਿਉਂ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ?
Tesla ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਵਿਲੱਖਣ ਇੰਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ, ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਾਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਕਰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਓਵਰ-ਦੀ-ਏਅਰ ਅੱਪਗਰੇਡ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਟੇਸਲਾ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੇ ਟੇਸਲਾ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਲਈ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਟੇਸਲਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਪਾਦ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੋਲਰ ਪੈਨਲ, ਛੱਤ ਵਾਲੀ ਸੋਲਰ ਟਾਈਲਾਂ, ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਬੈਟਰੀਆਂ, ਚਾਰਜਿੰਗ ਸਟੇਸ਼ਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ (ਟੇਸਲਾ ਕਾਰਾਂ ਲਈ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਨੋਕੀਆ ਅਤੇ ਬਲੈਕਬੇਰੀ ਦੋਵਾਂ ਕੋਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਨ, ਆਈਫੋਨ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸੁਮੇਲ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਸ ਨੇ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਜਿੱਤ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਫੋਨ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਟੇਸਲਾ ਕਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਟੇਸਲਾਸ ਵਾਹਨ ਹਨ, ਹਾਂ (ਅਤੇ ਐਸਯੂਵੀ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪਿਕਅੱਪ ਟਰੱਕ, ਅਰਧ-ਟਰੱਕ ਅਤੇ ਏਟੀਵੀ)। ਪਰ ਇਹ ਵਾਹਨ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਾਰਕ ਕੀਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ TRAX, Caraoke, ਅਤੇ ਕਈ ਗੇਮਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ (ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਦਿਨ ਆਵਾਜਾਈ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵੇਲੇ)। ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸੰਤਰੀ ਮੋਡ, ਜੋ ਕਿ ਟੇਸਲਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਬਰਬਾਦੀ ਵਰਗੇ ਅਪਰਾਧਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਤੁਹਾਡੀ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੈਸਲਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਉਣ ਲਈ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੇਕਰ ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸੈਂਟਰੀ ਮੋਡ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰੇਗੀ।
ਕਿਉਂਕਿ ਟੇਸਲਾ ਟੇਸਲਾ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਡ੍ਰਾਇਵਿੰਗ ਆਦਤਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗੀ (ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ), ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਬੀਮਾ ਵੀ ਇੱਕ ਵਿਸਥਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਖ ਦੇ.
ਟੇਸਲਾ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਉਹ ਰੋਬੋਟ ਅਤੇ ਕਾਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਕ ਹੈ।
Tesla FSD ਚਿੱਪ
ਟੇਸਲਾ ਸਿਸਟਮ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੜਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਦੋ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਟੇਸਲਾ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਸੰਚਾਲਨ ਵੱਲ ਹੈ। ਬੈਕਅੱਪ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇਨਪੁਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਖਰਾਬ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਕਾਰ ਚੱਲਦੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਵਾਧੂ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਕਿਸੇ ਅਣਕਿਆਸੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕਰੈਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਹਨ।
ਇਕਲੌਤਾ ਯੰਤਰ ਜੋ ਨਵੇਂ ਟੇਸਲਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਹੈ (1 ਕੁਆਡ੍ਰਿਲੀਅਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ)। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਟੇਸਲਾ ਐਨਵੀਡੀਆ ਮਾਈਕ੍ਰੋਚਿੱਪਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 21 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।
ਸਿਲੀਕਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਵਾਟ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇਣ ਲਈ AI ਇਨਫਰੈਂਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਬਣਾਓ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਟੇਸਲਾ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵਾਂ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਵਾਹਨ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲੰਬਾ ਰਸਤਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਡੋਜੋ ਚਿੱਪ
ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਟੇਸਲਾ ਡੀ1 ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ, BF362/CFP16 ਵਿੱਚ 8 TFLOPs ਪਾਵਰ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ. ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਇਕ ਹਾਲੀਆ ਦੌਰਾਨ ਹੋਇਆ ਹੈ ਟੇਸਲਾ ਏ.ਆਈ ਦਿਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ.
ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੱਪ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੇਸਲਾ D1 ਕੁੱਲ 354 ਸਿਖਲਾਈ ਨੋਡ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਵਾਡ-ਕੋਰ, 64-ਬਿੱਟ ISA CPU ਇੱਕ ਬੇਸਪੋਕ, ਲਿੰਕ ਟਰਾਵਰਸਲ, ਪ੍ਰਸਾਰਣ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਜਿਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ। ਸੁਪਰਸਕੇਲਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਇਸ CPU (4-ਵਾਈਡ ਸਕੇਲਰ ਅਤੇ 2-ਵਾਈਡ ਵੈਕਟਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ) ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਨਵਾਂ ਟੇਸਲਾ ਸਿਲੀਕਾਨ NVIDIA A100 ਐਕਸਲੇਟਰ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ GA100 GPU ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਆਕਾਰ 826 mm ਵਰਗ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ 7nm ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ 50,000 ਮਿਲੀਅਨ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ 645 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਵਰਗ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀ ਡੋਜੋ ਚਿੱਪ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਚਾਰ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਕਰੇਗੀ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੋ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਕਾਰਨਾਮੇ, ਅਰਥਾਤ ਟਾਇਲ-ਟੂ-ਟਾਈਲ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਅਜੇ ਤੱਕ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਟਾਪ-ਗ੍ਰੇਡ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਸਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟਾਇਲ ਦੀ ਬਾਹਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਨੇ ਵਿਲੱਖਣ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟ ਬਣਾਏ।
ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ
ਡੋਜੋ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਓ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ API ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਲੀਕਾਨ ਫਰਮਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਤੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਕੂਲਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੰਟਰੋਲ ਲੂਪਸ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਓ।
Tesla ਡੇਟਾਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਗਣਨਾ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮਕੈਨੀਕਲ, ਥਰਮਲ, ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਸਿਰਫ ਪਾਬੰਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਕਲਪਨਾ ਹੈ.
ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ. ਇੱਕ ਜਨਤਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਵਾਲਾ API ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਡੋਜੋ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਫਲੀਟ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰੇਗਾ।
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪਲਾਟ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ ਬਣਾਓ।
ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰ ਦੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ.
ਉਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪੂਰੇ ਟੇਸਲਾ ਫਲੀਟ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੱਕ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਮੋਨੋਕੂਲਰ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਕੈਮਰਾ ਨੈਟਵਰਕ ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਰਡਸ-ਆਈ-ਵਿਊ ਨੈਟਵਰਕ ਸੜਕ ਦੇ ਲੇਆਉਟ, ਸਥਿਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ 3D ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਉੱਪਰ-ਡਾਊਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਰੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਫੁਟੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ 1M ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਫਲੀਟ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਹਾਲਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
48 ਨੈੱਟਵਰਕ ਜੋ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਉਸਾਰੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ 70,000 GPU ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਉਹ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 1,000 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਂਸਰ (ਭਵਿੱਖਬਾਣ) ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਓਪਨ- ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਧਨ ਵੀ ਬਣਾਏ ਹਨ।
ਉਹ ਆਪਣੇ ਫਲੀਟ ਦੀਆਂ ਅਗਿਆਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਕਲਿੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਟੈਸਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਡ ਲਿਖੋ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੀਵੰਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜਾਂ ਲਾਈਵ ਡੀਬਗਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਟੇਸਲਾ ਬਿਗ ਡੇਟਾ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ?
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ; ਇਹ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਾਹਕ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ, ਨਵੇਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਲੱਭਣ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਕਰਨ, ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ-ਸੰਘਣੀ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਸੜਕ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਵਾਧੇ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਜ ਕੰਪਿutingਟਿੰਗ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰ ਨੂੰ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੇ ਫਲੀਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦਾ ਤੀਜਾ ਪੱਧਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਆਂਢੀ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੋਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਕੈਮਰੇ, ਜ਼ਮੀਨੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੈਂਸਰ, ਜਾਂ ਨੇੜੇ-ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਫ਼ੋਨਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਗੇ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਆਮ ਹਨ।
ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
ਆਪਣੇ ਆਪ ਡ੍ਰਾਈਵ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਆਪਣੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਫਿਰ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਸਾਈਕਲਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਪਲਿਟ-ਸੈਕੰਡ ਨਿਰਣੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਕਾਰ ਨੂੰ ਉਸ ਲੇਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੁਣ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਕਾਰ ਨੂੰ ਓਵਰਟੇਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕਾਰ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਹੌਲੀ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ AIs ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਕਿਨਾਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਸੜਕ 'ਤੇ ਹਨ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੈਂਸਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੇਸਲਾਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਵ੍ਹੀਲ ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਧੀਆ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ.
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਤਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੂਰਤ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੰਗਦਾਰ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰ ਜਾਂ ਸਾਈਕਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰੇਗਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੋ ਕੰਟਰੋਲਾਂ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਦੇ ਹੱਥ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਟੇਸਲਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਰਾਈਵਰ
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ-ਸੰਘਣੀ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੜਕ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਉਟਿੰਗ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰ ਨੂੰ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਟੇਸਲਾ ਦੀ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੇ ਫਲੀਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੰਚਾਰਜ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਥਾਨਕ ਸੂਝਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨੇੜੇ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਟੇਸਲਾ ਵਾਹਨਾਂ ਨਾਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਟੇਸਲਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੋ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ CPUs ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, FSD ਚਿੱਪ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ