Tesla është një kompani amerikane e prodhimit të automjeteve e themeluar nga Elon Musk në 2003.
Kompania është më e njohur për makinat e saj elektrike dhe për specializimin në panelet diellore dhe ruajtjen e energjisë së baterive litium-jon.
Makinat Tesla vijnë me shumë veçori revolucionare, duke përfshirë super-karikimin, aksesin me kartën e çelësit dhe një modalitet autopilot.
Modaliteti autopilot ka qenë i mundur për shkak të ideve nga Inteligjenca Artificiale (AI) dhe Arkitektura e avancuar e Rrjetit Neural të Teslës.
Le të diskutojmë në detaje arkitekturën e Rrjetit Neural Tesla.
Çfarë janë Rrjetet Neurale?
Rrjetet nervore, ose NN, janë një seri algoritmesh të modeluara sipas aktivitetit biologjik të trurin e njeriut. Rrjetet nervore përbëhet nga nyje, të quajtura gjithashtu neurone. Një koleksion nyjesh vertikale njihen si shtresa.
Çdo shtresë përbëhet nga nyje, të quajtura gjithashtu neurone, ku bëhen llogaritjet. Nyjet e një shtrese janë të lidhura me shtresën tjetër përmes linjave të transmetimit siç shihet më poshtë.
Në diagramin e mëposhtëm, rrathët përfaqësojnë nyjet dhe koleksioni vertikal i nyjeve përfaqëson shtresat. Ka tre shtresa në këtë model.
Si mësojnë ata?
Të dhënat i jepen modelit një entitet në një kohë së bashku me një etiketë. Të dhënat ndahen në copa dhe kalohen nëpër secilën nyje të modelit.
Nyjet kryejnë operacione matematikore në këto pjesë. Pas një sërë llogaritjesh në një shtresë, të dhënat kalojnë në shtresën tjetër dhe kështu me radhë.
Pasi të përfundojë, modeli ynë parashikon etiketën e të dhënave në shtresën e daljes. Modeli më pas vazhdon të krahasojë këtë vlerë të parashikuar me atë të vlerës aktuale të etiketës.
Nëse vlerat përputhen, modeli ynë do të marrë hyrjen tjetër, por nëse vlerat ndryshojnë, modeli do të llogarisë diferencën midis të dy vlerave, të quajtur humbje, dhe do të rregullojë llogaritjet e nyjeve për të prodhuar etiketa që përputhen herën tjetër.
Arkitektura e Rrjetit Neural të Teslës
Tesla përdor kërkime të fundit për të trajnuar rrjetet e thella nervore mbi problemet që variojnë nga perceptimi te kontrolli.
Rrjetet e Teslës për kamera analizojnë imazhet e papërpunuara për të kryer segmentimin semantik, zbulimin e objekteve dhe vlerësimi i thellësisë monokulare.
Grupet e të dhënave
Rrjetet nervore janë trajnuar për imazhe të papërpunuara që janë nxjerrë nga videot e marra nga kamerat e rrjetit me pamje nga zogjtë që nxjerrin paraqitjen e rrugës, infrastrukturën statike dhe objektet 3D drejtpërdrejt në pamjen nga lart-poshtë.
Imazhet e të dhënave janë të paetiketuara dhe mbulojnë shumë skenarë të ndryshëm në mbarë botën dhe përbëhen nga një milion automjete në kohë reale.
Si funksionon kjo gjë?
Rrjeti përbëhet nga 70,000 Njësi të Përpunimit Grafik (GPU), që trajnojnë 48 të mësuarit e thellë modele.
Komponentët harduerikë të makinës duke përfshirë kamerat dhe sensorët, ofrojnë të dhëna të pambikëqyrura që kalojnë përmes rrjetit të këtyre modeleve.
Makina mëson për objektet e mundshme në një mjedis, si një këmbësor, pemë etj. nga të dhënat e dhëna.
Arkitektura gjithashtu përbëhet nga dy çipa të AI që përdorin parimet e të mësuarit e thellë. Këto patate të skuqura ndihmojnë në marrjen e vendimeve në kohë reale për makinën, si p.sh. kur dhe si të rrotullohet, gjatë vozitjes.
Arkitektura e Rrjetit Neural përfshin shumë pajisje dhe koncepte të fuqishme që kontribuojnë në funksionimin e tij, duke përfshirë:
Çipi FSD
Vetëdrejtim i plotë (FSD) çipat janë çipa konkluzionesh të AI që drejtojnë softuerin autopilot të Tesla-s. Këto çipa janë projektuar me përmirësime mikro-arkitekturore që shtrydhin performancën maksimale të silikonit për vat.
FSD-të zbatojnë planifikimin e dyshemesë, kohën dhe analizën e fuqisë ndërsa shkruajnë teste dhe tabela të fuqishme për të verifikuar funksionalitetin dhe performancën e AI.
Çipat dhe Sistemet Dojo
Dojo është sistemi super kompjuterik i Tesla-s që zgjidh problemet e vështira me teknologjinë e avancuar për shpërndarjen dhe ftohjen me fuqi të lartë.
Çipat e Dojo përfshijnë AI që fuqizon këto sisteme dhe janë të dizajnuara për performancën maksimale, xhiros dhe gjerësinë e brezit në çdo shkallëzim.
Së bashku, çipat dhe sistemet përdoren për të optimizuar fuqinë dhe performancën për NN të Tesla-s.
Algoritmet e autonomisë
Algoritmet e autonomisë janë algoritmet kryesore që drejtojnë makinën duke krijuar një përfaqësim me besnikëri të lartë të botës dhe duke planifikuar trajektoret në një hapësirë të caktuar.
në tren rrjete nervore për të parashikuar paraqitje të tilla, Tesla krijon algoritmikisht të dhëna të sakta dhe në shkallë të gjerë të së vërtetës tokësore duke kombinuar informacionin nga sensorët e makinës përgjatë hapësirës dhe kohës.
Këto algoritme përdorin teknika të avancuara për të ndërtuar një sistem të fortë planifikimi dhe vendimmarrjeje që funksionon në situata të komplikuara të botës reale nën pasiguri.
Infrastruktura e Vlerësimit
Infrastruktura e vlerësimit të Tesla-s përfshin mjetet dhe infrastrukturën në shkallë të shkallës së vlerësimit të qarkut të hapur, të mbyllur dhe të harduerit në qark.
Kjo infrastrukturë lejon që AI të gjurmojë përmirësimet e performancës dhe të parandalojë regresionet.
Karakteristikat kryesore të NN të Teslës
- Kamerat, sensorët tejzanor dhe radarët e perceptojnë mjedisin
- Një radar mat distancën rreth makinës
- Teknikat ultraviolet matin afërsinë dhe video pasive njeh objektet përreth makinës
- Përdor dy çipa AI të ndërtuar mbi parimet e rrjeteve të thella nervore
- Çipat e AI që përbëhen nga 6 miliardë transistorë
- 21 herë më shpejt se çipat Nvidia
- Çipat e AI kanë 32 megabajt memorie SRAM me shpejtësi të lartë
- Përbëhet nga 48 modele të të mësuarit të thellë
- Përmban 70,000 Njësi të përpunimit grafik (GPU)
- Nxjerrë 1000 tensorë të ndryshëm (parashikime) në çdo hap kohor
Përfundim
Përparësia e Teslës Rrjetet nervore dhe arkitektura e AI e ka bërë realitet idenë e makinave vetë-drejtuese.
Ky sukses i prodhuesit kryesor të automobilave me bazë AI është rezultat i avancimit të tij Çipat FSD, çipat Dojo, algoritmet e autonomisë, infrastruktura e vlerësimit dhe më shumë.
Nëse dëshironi të mësoni më shumë rreth AI, Deep Learning dhe tendencat më të fundit të teknologjisë, shikoni artikujt tanë të tjerë interesantë.
Lini një Përgjigju