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O mundo como conhecemos pode mudar como resultado da inteligência artificial (IA). No que diz respeito às melhorias nos sistemas semi-autônomos, a Tesla os está utilizando fortemente.
Além disso, Elon Musk afirma que eventualmente será aplicado em outros campos. Por sua tecnologia Full Self-Driving e sistema de piloto automático,
Tesla usa visão computacional, aprendizado de máquinae inteligência artificial (FSD).
Neste artigo, discutiremos o que torna a Tesla uma empresa de tecnologia e como ela usa IA, visão computacional, big data e outras tecnologias para desenvolver carros autônomos. Vamos começar.
Vamos primeiro examinar como a Tesla é uma empresa de tecnologia.
Por que a Tesla foi considerada uma empresa de tecnologia?
Tesla está produzindo uma quantidade significativa de software. O distinto sistema de infoentretenimento da Tesla, interface com o usuário, e as funções de direção autônoma são todas baseadas em software.
Enquanto outras montadoras estão apenas começando a experimentar atualizações sem fio, a Tesla vem fazendo isso há anos. Os funcionários da Tesla criaram e estão melhorando continuamente os sistemas operacionais dos automóveis da Tesla.
A Tesla também produz uma variedade de outros produtos tecnológicos, incluindo painéis solares, telhas solares para telhados, vários tipos de baterias, estações de carregamento, computadores e componentes-chave de computador (para carros Tesla).
Embora Nokia e Blackberry tivessem software, o iPhone tinha uma combinação equilibrada de ambos, por isso conquistou o negócio de telefonia móvel e alterou a forma como usamos nossos telefones atualmente.
É isso que a Tesla está fazendo pelo negócio de carros. Teslas são veículos, sim (e SUVs e em breve picapes, semi-caminhões e ATVs). Mas esses veículos incorporam software para uso diário que foi criado pela Tesla internamente ou incorporado ao sistema da Tesla.
Enquanto você está estacionado, a Tesla introduziu opções de entretenimento, incluindo TRAX, Caraoke e vários jogos (e talvez algum dia enquanto estiver em trânsito). O sistema de segurança Sentry Mode, que combina hardware e software da Tesla, tem auxiliado as autoridades na resolução de crimes como vandalismo. O seu smartphone serve como chave do seu Tesla.
Usando seu telefone, você pode ligar para o seu Tesla para ir até você. Além disso, o carro notificará seu telefone se houver um evento significativo, graças à tecnologia exclusiva Sentry Mode da Tesla.
Como a Tesla usará os dados coletados sobre os hábitos reais de direção dos motoristas da Tesla (a coleta de dados é um elemento-chave da tecnologia, principalmente quando é direta assim e não feita por meio de pesquisas de mercado), o seguro da Tesla também será uma extensão do lado técnico.
Qual tecnologia a Tesla usa para o piloto automático?
Eles criam e usam autonomia em larga escala em máquinas como robôs e carros. Eles afirmam que o único método que pode fornecer uma resposta abrangente para condução autônoma e além é aquele que conta com IA de ponta para planejamento e visão, complementada por hardware eficaz para inferência.
Chip Tesla FSD
Os sistemas Tesla vêm com dois processadores de IA para melhor desempenho e segurança nas estradas. O sistema Tesla visa uma operação livre de erros. Por causa da energia de backup e das fontes de entrada de dados, o carro pode continuar funcionando mesmo se uma unidade apresentar defeito.
A Tesla toma essas precauções adicionais para garantir que os veículos estejam bem preparados para evitar colisões em caso de falha imprevista.
O único dispositivo que pode realizar mais operações por segundo do que o novo microprocessador Tesla é o cérebro humano (1 quatrilhão de operações por segundo). Isso é cerca de 21 vezes mais poderoso do que os microchips Tesla Nvidia usados anteriormente.
Crie processadores de inferência de IA para alimentar seu software Full Self-Driving, levando em consideração cada pequeno aprimoramento arquitetônico e microarquitetônico enquanto maximiza o desempenho do silício por watt.
Embora a Tesla inquestionavelmente lidere o mercado de locomotivas completamente autônomas, ainda está longe de desenvolver um veículo de piloto automático de ponta.
Chip Tesla Dojo
A Tesla revelou o Tesla D1, um novo processador com 362 TFLOPs de potência em BF16/CFP8 que foi criado especialmente para inteligência artificial. Isto foi divulgado durante um recente IA Tesla Apresentação do dia.
Um enorme chip é criado conectando uma rede de unidades funcionais chamada rede de unidades funcionais, à qual o Tesla D1 adiciona um total de 354 nós de treinamento. Cada unidade funcional tem uma CPU ISA quad-core de 64 bits com um design especializado e personalizado para passagem de link, broadcasts e transposições. A implementação superescalar é usada por esta CPU (pipelines escalares de 4 larguras e vetoriais de 2 larguras).
Este novo silício Tesla é menor do que a GPU GA100 encontrada no acelerador NVIDIA A100, que tem 826 mm quadrados de tamanho. É produzido usando um processo de 7 nm, possui 50,000 milhões de transistores no total e ocupa uma área quadrada de 645 mm.
A Tesla afirma que seu chip Dojo processará dados de visão computacional quatro vezes mais rápido que os sistemas atuais, permitindo que a empresa automatize totalmente seu sistema de direção autônoma.
No entanto, os dois feitos tecnológicos mais desafiadores, ou seja, a interconexão e o software lado a lado, ainda não foram realizados pela Tesla.
Os switches de rede de alto nível não podem competir com a largura de banda externa de nenhum bloco. Para fazer isso, a Tesla criou interconexões exclusivas.
Sistema Dojo
Crie o sistema Dojo, desde as APIs de software de alto nível para controlá-lo até as interfaces de firmware de silício. Utilize tecnologias de refrigeração e entrega de alta potência de ponta para resolver situações desafiadoras e criar loops de controle escaláveis e software de monitoramento.
Utilize toda a experiência de suas equipes de engenharia mecânica, térmica e elétrica para desenvolver a próxima geração de computação de aprendizado de máquina para uso em datacenters da Tesla. A única restrição é a sua imaginação.
Trabalhe com todos os componentes de projeto de sistema. Desenvolva uma API voltada para o público que tornará o Dojo acessível a qualquer pessoa e colabore com o aprendizado da frota da Tesla para fornecer cargas de trabalho de treinamento utilizando seus enormes conjuntos de dados.
Algoritmos de autonomia
Crie um modelo de mundo de alta fidelidade e trace a trajetória nesse espaço para desenvolver os principais algoritmos que operam o automóvel.
Ao agregar dados dos sensores do carro em todo lugar e tempo, um algoritmo pode fornecer dados de verdade precisos e extensos que podem ser usados para treinar redes neurais antecipar essas representações.
Eles constroem um forte sistema de planejamento e tomada de decisão usando metodologias de ponta que podem funcionar em cenários desafiadores do mundo real com incerteza.
Analisar os algoritmos no nível de toda a frota da Tesla é benéfico.
Redes neurais
As redes neurais profundas podem ser treinadas em questões que vão da percepção ao controle, utilizando pesquisas de ponta. Para realizar segmentação semântica, identificação de objetos e estimativa de profundidade monocular, suas redes por câmera examinam imagens brutas.
Suas redes de visão panorâmica usam imagens de todas as câmeras para gerar a perspectiva de cima para baixo do layout da estrada, infraestrutura estática e objetos 3D.
Suas redes são constantemente alimentadas com dados de sua frota de cerca de 1 milhão de carros, que inclui as circunstâncias mais complexas e variadas do mundo.
As 48 redes que compõem toda a construção das redes neurais do Autopilot precisam de 70,000 horas de GPU para serem treinadas. A cada passo de tempo, eles produzem 1,000 tensores diferentes (previsões) coletivamente.
Avaliação de infraestrutura
Eles também criaram infraestrutura e ferramentas de avaliação de hardware em circuito aberto e fechado em escala para acelerar a velocidade da inovação, monitorar aprimoramentos de desempenho e interromper regressões.
Eles utilizam os clipes característicos anônimos de sua frota e os incorporam em muitos cenários de teste. Escreva código que simule seu ambiente real, gerando visuais incrivelmente realistas e outros dados de sensores para o programa Autopilot usar para testes automatizados ou depuração ao vivo.
Como a Tesla alavanca Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning?
Big Data
Big data não é usado apenas pela Tesla para resolver problemas; também é usado para aumentar a felicidade do consumidor. Eles adquirem informações das comunidades on-line de seus clientes e as usam para aprimorar sua fabricação subsequente. Esse tipo de interação com o cliente é inédito no mundo dos negócios.
O big data apoia os esforços da Tesla para economizar custos, encontrar novos mercados, agradar os consumidores, criar novos produtos e aprimorar seus veículos.
As informações são usadas para criar mapas extremamente densos de dados que mostram desde a localização de riscos que forçam os motoristas a agir até o aumento médio da velocidade do tráfego em um determinado trecho da estrada.
Computação de borda determina qual ação cada carro individual deve tomar agora, enquanto o aprendizado de máquina na nuvem lida com o treinamento de toda a frota.
Além disso, há um terceiro nível de tomada de decisão, pelo qual os automóveis podem se conectar com veículos Tesla vizinhos para construir redes e compartilhar conhecimento sobre a área.
Essas redes provavelmente também se comunicarão com veículos fabricados por outros fabricantes, bem como outros sistemas, como câmeras de trânsito, sensores terrestres ou telefones em um mundo futuro próximo, onde carros autônomos são comuns.
Inteligência artificial
Para poder dirigir por conta própria, os carros autônomos avaliam continuamente os dados de seus sensores e câmeras de visão de máquina. Eles então tomam decisões com base nessas informações.
Eles usam a IA para entender e antecipar os movimentos de bicicletas, pedestres e carros. Eles podem fazer julgamentos em frações de segundo e planejar rapidamente suas atividades usando esse conhecimento.
O carro deve permanecer na pista em que está agora ou deve mudar? Deve continuar como está ou ultrapassar o carro na frente deles? Quando o carro deve desacelerar ou acelerar?
Para tornar os carros totalmente autônomos, a Tesla deve coletar os dados necessários para treinar os algoritmos e alimentar suas IAs. Mais dados de treinamento sempre levarão a um melhor desempenho, e a Tesla se destaca nesse aspecto.
A Tesla tem uma vantagem competitiva, pois coleta todos os seus dados das centenas de milhares de veículos Tesla que estão agora na estrada. Sensores internos e externos monitoram como os Teslas operam sob várias condições.
Além disso, eles observam como os motoristas se comportam, incluindo suas reações a várias situações e com que frequência tocam no volante ou no painel. Eles têm um sistema de rastreamento muito sofisticado.
Por exemplo, Tesla registra um instante no tempo, adiciona-o à coleta de dados e, em seguida, usa formas coloridas para gerar uma imagem abstrata do ambiente a partir do qual a rede neural pode aprender.
Isso ocorre quando um veículo Tesla faz uma suposição imprecisa sobre como um carro ou bicicleta se comportaria.
Machine Learning
Com o uso de sensores internos e externos que podem até mesmo coletar informações sobre a localização da mão de um motorista nos controles e como eles continuam a ser operados, o aprendizado de máquina da Tesla coleta com sucesso alguns de seus principais dados de todos os seus veículos, bem como seus motoristas.
As informações também são utilizadas para criar mapas muito densos de dados que exibem tudo, desde o aumento médio da velocidade do tráfego ao longo de um determinado comprimento de estrada até a presença de perigos e até mesmo alertar os motoristas a agir.
Enquanto parte do computação de borda em cada carro individual determina qual ação o carro deve tomar agora, o aprendizado de máquina baseado em nuvem da Tesla é responsável por treinar toda a frota.
Para trocar alguns insights e informações locais, os automóveis podem se conectar com alguns outros veículos Tesla nas proximidades.
Conclusão
A Tesla sempre foi uma empresa que produz coleta e análise de dados que é a ferramenta mais poderosa para o que quer que faça. Eles não fizeram exceções ao projetar suas CPUs.
O desenvolvimento de veículos autônomos e a análise de dados estatísticos da corporação tornaram possível alterar completamente a maneira como dirigimos graças à inteligência artificial, análise de dados, big data, aprendizado de máquina, visão computacional, redes neurais, chip FSD e muitos outros algoritmos.
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