Tesla izstopa kot luč izuma na trenutno hitro rastoči tehnološki sceni, zlasti na področju umetne inteligence (AI).
Umetna inteligenca je jedro Teslinih ambicioznih težav pri pospeševanju prehoda sveta na trajnostno energijo, ki presega preprosto proizvodnjo električnih avtomobilov.
Teslova zvestoba umetni inteligenci ni le stranski načrt, kot bi domnevali; zakoreninjen je v njihovem jedru DNK in vpliva na vse, od samostojne vožnje do sistemov za delovanje energije.
Tesla spreminja, kar je mogoče v strojnem sektorju in na drugih področjih, z uporabo algoritmov umetne inteligence na robovih rezin za vizijo in načrtovanje.
Tehnologija popolne samovozeče družbe (FSD) je elegantna ilustracija njegove zmogljivosti AI. Fenomen strojne pismenosti in podatkovne analitike, ki naj bi spremenil tako naše kratke kot tudi medkrajevne poti.
Teslina umetna inteligenca (AI) prav tako igra pomembno vlogo, da bi čim bolj povečali porabo energije v svojih avtomobilih in drugih izdelkih, kot sta Tesla Powerwall in Solar Roof.
Te inteligentne pristranskosti ocenjujejo okoljske podatke in vzorce porabe z uporabo umetne inteligence ter spreminjajo v realnem času za povečanje učinkovitosti in trajnosti. prav tako Teslini poskusi umetne inteligence vključujejo robotiko z ustvarjanjem Tesla Bot, ki naj bi prevzel žaljivo, monotono ali preprosto nezanimivo pogojevanje.
Prav tako ustvarja nove odprtine za trgovino med smrtniki in roboti, s čimer odpira vrata dnevu, ko bodo stroji lahko resnično pomagali ljudem izboljšati kakovost našega življenja.
Temelj Teslinega namena je umetna inteligenca, ki služi kot stroj, ki poganja podjetje proti bolj avtomatizirani in trajnostni prihodnosti.
Izdelava pametnejših avtomobilov je le en vidik razvoja pametnejšega ekosistema, ki združuje potovanja, energijo in dnevno življenje. Z velikimi naložbami v umetno inteligenco,
Tesla ne drži samo pred vetrom, ampak ga tudi pomaga oblikovati in premika meje zmožnosti tehnologije v korist bolj zelene in produktivne družbe.
Torej, v tej objavi bomo preučili Tesla AI, njene izdelke, storitve, operacije in še veliko več.
Teslina umetna inteligenca in robotika
Pri obravnavi fuzije robotika in umetna inteligenca (AI), je Tesla vedno na vrhu. V okolju umetne inteligence izstopajo zaradi svojega edinstvenega pristopa, zlasti pri viziji in načrtovanju.
Tesla se zaveda, da popolna avtonomija zahteva prefinjen sistem AI, ki lahko razume okolico v realnem času, pa naj gre za avtomobile ali humanoidne robote.
Namesto da bi bili odvisni le od algoritmov, ki temeljijo na pravilih, se njihov pristop oddaljuje od norme in se v veliki meri opira na strojno učenje za usposabljanje njihovih sistemov, kar jim omogoča, da se sčasoma razvijajo in izboljšujejo.
Tehnologija FSD (Full Self-Driving) je v središču Teslinih pobud na področju umetne inteligence. Za obvladovanje zapletenih voznih okoliščin naš sistem združuje podatke senzorjev z algoritmi umetne inteligence.
Vendar pa Tesline AI ambicije presegajo avtocesto. Razvijajo Tesla Bot, avtonomnega humanoidnega robota, ki se zna ukvarjati z dejavnostmi, ki so za ljudi dolgočasne, nevarne ali preprosto dolgočasne.
Ta napredek v robotiki je posledica Teslinih izboljšav vizije in načrtovanja umetne inteligence.
Tesla se razlikuje po svoji vseobsegajoči predanosti ekosistemu umetne inteligence. Ustvarjajo strojno opremo, ki poganja tudi algoritme AI, kar zagotavlja največjo zmogljivost in gladko integracijo.
To vključuje njihove posebej zasnovane procesorje za sklepanje in usposabljanje umetne inteligence (AI), ki so bistveni tako za robote kot za avtomobile brez voznika.
Tesla bot
Z sprostitev Tesla bot, je Tesla znova pritegnila svetovno pozornost na področju tehničnih inovacij.
To ni katerikoli robot; to je humanoidno bitje, ki je bilo narejeno tako, da spominja na osebo tako po obliki kot po funkciji.
Tesla Bot, ki je bil zasnovan kot dvonožni, avtonomni organizem, je dokaz poslovne filozofije, ki razmišlja v prihodnost.
Tesla želi, da ta robot izvaja dejavnosti, ki so bodisi nevarne, ponavljajoče se ali preprosto dolgočasne za ljudi, pri čemer se opira na isto vrhunsko umetno inteligenco, ki poganja njene avtomobile.
Predstavljajte si svet, v katerem roboti opravljajo nevarne naloge ali zamudna opravila, kar nam omogoča, da se vključimo v bolj inovativne in vredne dejavnosti.
Vendar je izdelava takšnega robota precej težavna. Potrebna je neverjetna spretnost, da uravnotežiš dvonožni stroj, poskrbiš, da se lahko premika po različnih terenih, in mu omogočiš interakcijo z resničnim svetom brez kakršnih koli kolcanja.
Teslina strategija za premagovanje teh ovir temelji na njegovih bogatih izkušnjah z umetno inteligenco, zlasti pri viziji in načrtovanju. Botova programska oprema mora biti sposobna razumeti svoje okolje, hitro presojati in natančno opravljati naloge.
Napredek podjetja na tem področju je Tesla dokazala s predstavitvijo nehodečega prototipa Helioptil in video predstavitvijo drugega prototipa, Optimusa.
Ti stroji predstavljajo dan, ko bodo tehnologija in ljudje živeli drug ob drugem in se dopolnjevali, ne le opravljali dolžnosti.
Teslin vizionarski izvršni direktor Elon Musk je celo izjavil, da bo Tesla Bot razvit tako, da ga bodo ljudje zlahka prehiteli ali premagali, kar bo zagotovilo, da bodo rešena varnostna vprašanja.
FSD in Dojo čipi
Teslin po meri zasnovan silicij – čipi Full Self-Driving (FSD) in Dojo – je tisto, kar resnično poganja dosežke podjetja na področju umetne inteligence (AI).
Začnimo z FSD čip, čudež tehnike in možgani Teslinih samovozečih avtomobilov. Redundanca tega čipa, znanega tudi kot Hardware 3, zagotavlja, da kateri koli razpad sistema ne bo motilo njegovega delovanja.
Ima popolno arhitekturo sistema na čipu (SoC) s CPE, grafično kartico in nevronskim procesorjem ter uporablja dva čipa za navzkrižno primerjanje rezultatov.
Procesor je ključna komponenta Tesline samovozeče tehnologije, saj lahko obdela osupljivih 2.5 milijarde slikovnih pik na sekundo.
Zamenjajmo se in se pogovorimo o Teslovem interno razvitem siliciju, imenovanem čip Dojo, ki je namenjen usposabljanju AI.
Čip Dojo s 362 TeraFLOPs računalniške zmogljivosti je bil ustvarjen z uporabo 7-nanometrske tehnologije. Zgrajen je za upravljanje ogromne količine video podatkov, ki jih ustvarja Teslin vozni park z več kot milijoni vozil in jih uporablja za usposabljanje svojih nevronske mreže.
Učna ploščica s 36 TB na sekundo pasovne širine je mogoča zahvaljujoč zasnovi čipa, ki omogoča nemoteno komunikacijo med več procesorji.
To je še posebej pomembno, ker Tesli omogoča, da zgradi superračunalnik Dojo, stroj, za katerega se pričakuje, da bo presegel oviro ExaFLOP in postal eden najmočnejših superračunalnikov, ustvarjenih posebej za usposabljanje z umetno inteligenco.
Sistem Dojo
Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje sta doživela revolucijo zaradi Teslin sistem Dojo.
Ta superračunalnik je bil zgrajen od začetka in vključuje vse od silikonskih vmesnikov vdelane programske opreme do programskih API-jev na visoki ravni, kar ima za posledico tekoče, integrirano okolje za usposabljanje AI.
Toda tisto, kar resnično odlikuje Dojo, je njegova arhitektura, ki je bila ustvarjena, da bi izpolnila zahteve za dostavo visoke moči, hlajenje in krmilne zanke.
To je bistvenega pomena, ker modeli strojnega učenja – zlasti globoke nevronske mreže – zahtevajo veliko računalniške moči, kar posledično proizvaja veliko toplote.
Te težave je Tesla kreativno obravnavala in zagotovila, da je sistem močan in učinkovit.
Modularna zasnova podjetja Dojo omogoča enostavno prilagajanje, kar je potrebno za obdelavo ogromnih naborov podatkov, ki jih proizvaja Teslin vozni park. V zvezi z učenjem flote je Dojo bistven tudi za ta proces.
Sistem Dojo izkorišča podatke v realnem času, zbrane iz vozil Tesla, ki delujejo na cesti, za usposabljanje in izboljšanje algoritmov umetne inteligence, ki poganjajo Tesline popolnoma samovozeče avtomobile.
Nevronske mreže
Tesla je brez dvoma pionir pri uporabi nevronskih mrež v avtomobilskem sektorju. Tesla trenira globoko nevronske mreže z uporabo vrhunskih raziskav za reševanje različnih vprašanj, od zaznavanja do nadzora.
Omrežja za posamezne kamere, ki jih je razvilo podjetje, so namenjena analizi neobdelanih slik za semantično segmentacijo, identifikacijo objektov in oceno monokularne globine.
To zahteva razčlenitev vsake podobe na sestavne dele, prepoznavanje stvari in dojemanje njihovih prostorskih povezav.
Mreže iz ptičje perspektive so še ena posebnost Teslinega pristopa k nevronskim mrežam. Ta omrežja uporabljajo informacije iz različnih kamer in senzorjev za izdelavo slike od zgoraj navzdol statične infrastrukture in cestnega omrežja.
Od tega je odvisno razumevanje težkih voznih situacij, vključno z vožnjo po križiščih ali izogibanjem oviram.
Informacije za ta omrežja so zbrane iz Teslinega voznega parka z več kot milijonom vozil, ki ponujajo veliko in raznoliko izbiro situacij za usposabljanje.
Težave pa se tu ne končajo. Potrebno je obsežno usposabljanje nevronske mreže, ki zahteva posebno opremo in programsko opremo.
Ključno vlogo pri tem ima Teslin superračunalniški sistem Dojo, ki ima 70,000 grafičnih procesnih enot (GPU).
Narejen je za oskrbo z visokonapetostnimi napajalnimi, hladilnimi in krmilnimi zankami, kar omogoča hitro in učinkovito urjenje nevronskih mrež.
Končni cilj vseh teh pobud je spodbujanje strojnega učenja kot celote, ne le Teslinih lastnih izdelkov.
Tesla si predstavlja čas, ko bo moč strojnega učenja mogoče demokratizirati z odpiranjem sistema Dojo in nevronskih mrež za večjo tehnološko skupnost.
Algoritmi avtonomije
Teslini avtonomni algoritmi, ki so izdelani za natančno prečkanje dejanskega okolja, tvorijo temelj njegovih zmogljivosti za samovozenje.
Ti sistemi, ki ocenjujejo vhod iz več senzorjev, vključno s kamerami in radarji, za presojo vožnje v realnem času, temeljijo na nevronskih mrežah in modelih strojnega učenja.
Ustvarjanje natančnih, obsežnih podatkov o resnici na terenu je ena najtežjih komponent konstruiranja teh algoritmov.
Za urjenje nevronskih mrež to vključuje razvrščanje milijonov slik in odčitkov senzorjev. Delo je izjemno delovno intenzivno in zapleteno, saj morajo biti podatki dovolj raznoliki, da pokrivajo vrsto voznih scenarijev, vrst cest in okoliščin.
Sistem načrtovanja in odločanja je še en ključni element, ki mora biti dovolj močan za obvladovanje negotovosti v dejanskem svetu.
Algoritme je treba zgraditi za obvladovanje negotovosti, ne glede na to, ali gre za napovedovanje dejanj drugih voznikov ali za presojo v delčku sekunde v izrednih razmerah.
Tesla se bori proti temu tako, da nadgradi svoje algoritme, ki so pogosto odvisni od informacij, zbranih iz njegovega voznega parka, s čimer vzpostavi povratno zanko, ki omogoča stalen razvoj.
Toda Tesla se ne osredotoča le na programsko opremo; da zagotovi dobro delovanje teh algoritmov, posveča pozornost tudi optimizaciji strojne opreme.
Čip Full Self-Driving (FSD) in superračunalnik Dojo, dva procesorja, zasnovana po meri podjetja, ponujata zmogljivost obdelave, ki je potrebna za izvajanje zapletenih izračunov v realnem času.
Temelji kodeksa in infrastruktura vrednotenja
Teslin revolucionarni razvoj avtonomne vožnje je zgrajen na trdni kodni osnovi in visoko razviti ocenjevalni infrastrukturi.
Teslin pristop k optimizaciji kode odraža ta poudarek na zagotavljanju najboljše možne prepustnosti, zakasnitve, točnosti in determinizma.
Ker je Tesla ustvaril programsko opremo Autopilot od začetka, lahko zagotovi tesno interakcijo strojne opreme, kar ima za posledico gladek in učinkovit sistem.
Ustvarjanje neverjetno zanesljivih zagonskih nalagalnikov, spreminjanje jeder Linuxa in ustvarjanje učinkovite nizkonivojske kode so potrebni za upravljanje ogromnih količin senzorskih podatkov brez žrtvovanja hitrosti.
Vendar pa kodiranje ni edina skrb. Ključni dejavnik pri spodbujanju inovacij pri Tesli je infrastruktura za vrednotenje.
Ta infrastruktura, tako odprta kot zaprta zanka, je ustvarjena za pospešitev hitrosti razvoja, spremljanje izboljšav zmogljivosti in zaustavitev morebitnih nazadovanj.
Z uporabo tipičnih posnetkov iz Teslinega velikega voznega parka jih lahko podjetje vključi v obsežne testne pakete, kar zagotavlja, da se programska oprema dosledno ocenjuje glede na dogodke iz resničnega sveta.
Poleg tega Teslina orodja posnemajo nastavitve iz resničnega sveta in zagotavljajo neverjetno realistične slike in podatke senzorjev, ki so bistveni za odpravljanje napak v živo in avtomatizirano testiranje.
zaključek
Ko se ozremo nazaj na Teslino popotovanje z umetno inteligenco, je jasno, da podjetje ne vpliva le na prihodnost transporta, ampak tudi izjemno napreduje v robotiki in strojnem učenju.
Tesla s svojimi tehnologijami umetne inteligence (AI), vključno s tehnologijo polne samovozečega, superračunalnikom Dojo in robotom Tesla, postavlja nove standarde za to, kar je mogoče pri avtonomni vožnji in interakciji med človekom in robotom.
Podjetje se je uveljavilo kot pionir na področju umetne inteligence zaradi svoje celovite strategije, ki združuje vrhunsko programsko opremo s posebej izdelano strojno opremo.
Vendar pa posledice Teslinih prizadevanj veliko presegajo avtomobilsko in robotsko industrijo. Zdravstveno varstvo, logistiko in celo pametna mesta bi lahko popolnoma spremenile tehnologije, ki se zdaj razvijajo.
Želja Elona Muska, da Dojojeve veščine strojnega učenja omogoči dostopnost kot storitev, in Teslina zaveza, da bo dele svoje programske opreme odprtokoden, lahko demokratizirata dostop do napredne umetne inteligence in tako spodbudita inovacije v celotni večji tehnološki industriji.
Pustite Odgovori