Содержание[Скрывать][Показывать]
Мир, каким мы его знаем, может измениться благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Что касается улучшений в полуавтономных системах, Tesla активно их использует.
Кроме того, Илон Маск утверждает, что со временем он будет применяться и в других областях. Благодаря технологии полного самостоятельного вождения и системе автопилота,
Тесла использует компьютерное зрение, обучение с помощью машиныи искусственный интеллект (FSD).
В этой статье мы обсудим, что делает Tesla технологической фирмой и как она использует искусственный интеллект, компьютерное зрение, большие данные и другие технологии для разработки автомобилей с автоматическим управлением. Давайте начнем.
Сначала мы рассмотрим, каким образом Tesla является технологической фирмой.
Почему Tesla считается технологической компанией?
Tesla производит значительное количество программного обеспечения. Отличительная информационно-развлекательная система Tesla, интерфейс пользователя, а функции автономного вождения основаны на программном обеспечении.
В то время как другие автопроизводители только сейчас начинают экспериментировать с беспроводными обновлениями, Tesla занимается этим уже много лет. Сотрудники Tesla создали и постоянно совершенствуют операционные системы для автомобилей Tesla.
Tesla также производит множество других технологических продуктов, в том числе солнечные батареи, солнечные панели для крыш, несколько типов аккумуляторов, зарядные станции, компьютеры и ключевые компьютерные компоненты (для автомобилей Tesla).
Хотя и у Nokia, и у Blackberry было программное обеспечение, в iPhone была сбалансированная комбинация обоих, поэтому он завоевал рынок мобильных телефонов и изменил то, как мы сейчас пользуемся нашими телефонами.
Это то, что Тесла делает для автомобильного бизнеса. Тесла — это транспортные средства, да (а также внедорожники, а вскоре и пикапы, полуприцепы и квадроциклы). Но эти автомобили оснащены программным обеспечением для повседневного использования, которое было создано внутри Tesla или встроено в систему Tesla.
Пока вы припаркованы, Tesla представила варианты развлечений, включая TRAX, караоке и многочисленные игры (и, возможно, когда-нибудь в пути). Система безопасности Sentry Mode, которая сочетает в себе аппаратное и программное обеспечение Tesla, помогает правоохранительным органам раскрывать такие преступления, как вандализм. Ваш смартфон служит ключом к Тесле.
Используя свой телефон, вы можете вызвать свою Теслу, чтобы она приехала к вам. Кроме того, автомобиль уведомит ваш телефон о важном событии благодаря уникальной технологии Tesla Sentry Mode.
Поскольку Tesla будет использовать собранные данные о реальных привычках водителей Tesla (сбор данных является ключевым элементом технологии, особенно когда это происходит напрямую, а не через исследования рынка), страхование Tesla также будет дополнительным. технической стороны.
Какую технологию Tesla использует для автопилота?
Они создают и используют автономию в больших масштабах в таких машинах, как роботы и автомобили. Они утверждают, что единственный метод, который может дать исчерпывающий ответ на полностью автономное вождение и выше — это тот, который опирается на передовой ИИ для планирования и видения, дополненный эффективным оборудованием для логического вывода.
Чип Тесла FSD
Системы Tesla оснащены двумя процессорами искусственного интеллекта для повышения производительности и безопасности дорожного движения. Система Tesla нацелена на безошибочную работу. Благодаря резервному питанию и источникам ввода данных автомобиль может продолжать движение даже при выходе из строя одного узла.
Тесла принимает эти дополнительные меры предосторожности, чтобы гарантировать, что транспортные средства хорошо подготовлены для предотвращения аварий в случае непредвиденного отказа.
Единственное устройство, которое может выполнять больше операций в секунду, чем новый микропроцессор Tesla, — это человеческий мозг (1 квадриллион операций в секунду). Это примерно в 21 раз мощнее, чем ранее использовавшиеся микросхемы Tesla Nvidia.
Создавайте процессоры логических выводов с искусственным интеллектом для поддержки своего программного обеспечения с полным автономным управлением, принимая во внимание каждое маленькое архитектурное и микроархитектурное усовершенствование, максимально увеличивая производительность кремния на ватт.
Хотя Tesla, несомненно, лидирует на рынке полностью автономных локомотивов, до разработки передового автомобиля с автопилотом еще далеко.
Чип Тесла Додзё
Tesla представила Tesla D1, новый процессор мощностью 362 терафлопс в BF16/CFP8, который был создан специально для искусственный интеллект. Об этом стало известно во время недавнего Тесла А.И. Презентация дня.
Огромный чип создается путем соединения сети функциональных блоков, называемой сетью функциональных блоков, к которой Tesla D1 добавляет в общей сложности 354 обучающих узла. Каждый функциональный блок имеет четырехъядерный 64-битный ЦП ISA со специально разработанным дизайном для обхода каналов, широковещательных передач и транспозиций. Этот ЦП использует суперскалярную реализацию (4 скалярных и 2 векторных конвейера).
Этот новый кремний Tesla меньше, чем графический процессор GA100, установленный в ускорителе NVIDIA A100, который имеет площадь 826 мм. Он производится по 7-нм техпроцессу, имеет 50,000 645 миллионов транзисторов и занимает площадь XNUMX ммXNUMX.
Tesla утверждает, что ее чип Dojo будет обрабатывать данные компьютерного зрения в четыре раза быстрее, чем существующие системы, что позволит компании полностью автоматизировать свою систему автономного вождения.
Тем не менее, два самых сложных технологических достижения, а именно межплиточное соединение и программное обеспечение, еще не были реализованы Tesla.
Сетевые коммутаторы высшего класса не могут конкурировать с внешней пропускной способностью любой плитки. Для этого Tesla создала уникальные межблочные соединения.
Система додзё
Создайте систему Dojo, от программных API высокого уровня для управления ею до интерфейсов микропрограммного обеспечения. Используйте передовые технологии подачи и охлаждения высокой мощности для решения сложных ситуаций, а также создавайте масштабируемые контуры управления и программное обеспечение для мониторинга.
Используйте весь опыт своих механических, тепловых и электрических инженерных групп для разработки следующего поколения вычислительных машин с машинным обучением для использования в центрах обработки данных Tesla. Единственным ограничением является ваше воображение.
Работайте с каждым компонентом Системный дизайн. Разработайте общедоступный API, который сделает Dojo доступным для всех, и сотрудничайте с учебным центром Tesla, чтобы предоставлять учебные нагрузки, используя их огромные наборы данных.
Алгоритмы автономии
Создайте высокоточную модель мира и проложите траекторию в этом пространстве, чтобы разработать ключевые алгоритмы, управляющие автомобилем.
Путем агрегирования данных от датчиков автомобиля по месту и времени алгоритм может предоставить точные и обширные наземные данные, которые можно использовать для обучения. нейронные сети предвидеть эти представления.
Они создают надежную систему планирования и принятия решений, используя передовые методологии, которые могут работать в сложных сценариях реального мира с неопределенностью.
Выгодно анализировать алгоритмы на уровне всего парка Tesla.
Нейронные сети
Глубокие нейронные сети можно обучать различным вопросам, от восприятия до контроля, используя передовые исследования. Чтобы выполнить семантическую сегментацию, идентификацию объекта и монокулярную оценку глубины, их сети для каждой камеры изучают необработанные изображения.
Их сети с высоты птичьего полета используют кадры со всех камер для создания нисходящей перспективы дорожной разметки, статической инфраструктуры и 3D-объектов.
В их сети постоянно поступают данные из их парка, насчитывающего около 1 миллиона автомобилей, который включает в себя самые сложные и разнообразные обстоятельства в мире.
Для обучения 48 сетей, составляющих всю конструкцию нейронных сетей Autopilot, требуется 70,000 1,000 часов GPU. На каждом временном шаге они совместно производят XNUMX различных тензоров (прогнозов).
Оценка инфраструктуры
Они также создали инфраструктуру, а также аппаратные средства оценки с открытым и закрытым циклом в нужном масштабе, чтобы ускорить внедрение инноваций, отслеживать повышение производительности и предотвращать регрессию.
Они используют анонимизированные характерные клипы своего флота и включают их во множество тестовых сценариев. Напишите код, который имитирует их реальную среду, создавая невероятно реалистичные визуальные эффекты и другие данные датчиков для их программы Autopilot, чтобы использовать ее для автоматического тестирования или отладки в реальном времени.
Как Tesla использует большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение?
Big Data
Большие данные используются Tesla не только для решения проблем; он также используется для повышения удовлетворенности потребителей. Они получают информацию из интернет-сообществ своих клиентов и используют ее для улучшения своего последующего производства. Такой тип взаимодействия с клиентом неслыханен в бизнесе.
Большие данные поддерживают усилия Tesla по сокращению затрат, поиску новых рынков, удовлетворению потребностей потребителей, созданию новых продуктов и улучшению автомобилей.
Эта информация используется для создания чрезвычайно насыщенных данными карт, которые показывают все, от местоположения рисков, вынуждающих водителей принимать меры, до среднего увеличения скорости движения на определенном участке дороги.
Граничные вычисления определяет, какое действие должен предпринять каждый отдельный автомобиль прямо сейчас, в то время как машинное обучение в облаке занимается обучением всего автопарка.
Кроме того, существует третий уровень принятия решений, на котором автомобили могут подключаться к соседним автомобилям Tesla для создания сетей и обмена знаниями о местности.
Эти сети, вероятно, также будут связываться с автомобилями других производителей, а также с другими системами, такими как дорожные камеры, наземные датчики или телефоны в ближайшем будущем, где автономные автомобили станут обычным явлением.
Artificial Intelligence
Чтобы иметь возможность управлять автомобилем самостоятельно, автономные автомобили постоянно оценивают данные со своих датчиков и камер машинного зрения. Затем они принимают решения на основе этой информации.
Они используют ИИ, чтобы понимать и предвидеть движения велосипедистов, пешеходов и автомобилей. Используя эти знания, они могут мгновенно принимать решения и быстро планировать свою деятельность.
Должна ли машина оставаться на той же полосе, в которой она сейчас находится, или она должна измениться? Должен ли он продолжать двигаться как сейчас или обгонять впереди идущую машину? Когда автомобиль должен замедляться или ускоряться?
Чтобы сделать автомобили полностью автономными, Tesla должна собрать необходимые данные для обучения алгоритмов и подачи своих ИИ. Больше тренировочных данных всегда приводит к повышению производительности, и Tesla в этом плане превосходна.
У Tesla есть конкурентное преимущество, поскольку она собирает все свои данные с сотен тысяч автомобилей Tesla, которые сейчас находятся на дорогах. Внутренние и внешние датчики следят за тем, как Tesla работает в различных условиях.
Кроме того, они наблюдают за тем, как ведут себя водители, в том числе за их реакцией на различные ситуации и за тем, как часто они касаются руля или приборной панели. У них очень сложная система отслеживания.
Например, Тесла записывает момент времени, добавляет его в коллекцию данных, а затем использует цветные формы для создания абстрактного изображения окружающей среды, из которого нейронная сеть может учиться.
Это происходит, когда автомобиль Tesla делает неточное предположение о том, как будет вести себя автомобиль или велосипед.
Машинное обучение
Благодаря использованию внутренних и внешних датчиков, которые могут даже собирать информацию о местоположении руки водителя на органах управления и о том, как они продолжают работать, машинное обучение Tesla успешно собирает некоторые из своих ключевых данных со всех своих автомобилей, а также их водители.
Эта информация также используется для создания карт с большим объемом данных, которые отображают все, от среднего увеличения скорости движения на определенном участке дороги до наличия опасностей и даже подсказывают водителям, что нужно предпринять.
В то время как часть краевые вычисления на каждом отдельном автомобиле определяет, какое действие автомобиль должен предпринять прямо сейчас, облачное машинное обучение Tesla отвечает за обучение всего автопарка.
Чтобы обмениваться некоторыми местными знаниями и информацией, автомобили могут подключаться к сети с некоторыми другими автомобилями Tesla поблизости.
Заключение
Tesla всегда была бизнесом, производящим сбор и анализ данных, которые являются самым мощным инструментом для всего, что она делает. Они не делали исключений при разработке своих процессоров.
Развитие автономные транспортные средства и анализ статистических данных корпорацией позволил полностью изменить способ вождения благодаря искусственному интеллекту, анализу данных, большим данным, машинному обучению, компьютерному зрению, нейронным сетям, чипу FSD и многим другим алгоритмам.
Оставьте комментарий