Unaweza kudhani Tesla kuwa jina linalojulikana katika tasnia ya magari unapowafikiria. Tesla, painia katika magari ya umeme, bila shaka. Walakini, ni kampuni ya kiteknolojia, ambayo ndio siri ya mafanikio yao.
Moja ya mambo ambayo yamefanikisha biashara zao ni matumizi ya bandia akili teknolojia. Uendeshaji kamili wa magari ya Tesla ni mojawapo ya vipaumbele vya sasa vya kampuni, na kufikia lengo hili, wanatumia AI na vipengele vyake vingi.
Kwa kutangaza kuwasili kwake mwanzoni mwa 2021, Tesla ilizua tafrani kwenye bara. Elon Musk yuko karibu kuwa tayari kuanzisha Bangalore, India, kama kitovu cha utengenezaji wa Tesla India.
Wataalamu wa AI nchini India walishangilia huku meme na tweets kuhusu jinsi "Magari yanayojiendesha" yaliyosifiwa sana yatatumika nchini India yakiendelea.
Wimbi zima la akili bandia ambalo hatimaye litatawala ulimwengu ndio linaanza.
Chapisho hili litachunguza kwa kina jinsi Tesla inaunganisha AI kwenye mfumo wake, pamoja na maelezo maalum na habari zingine.
Kwa hivyo, AI Inafundishaje Kuendesha kwa Kujiendesha kwa Magari?
Magari yanayojitegemea daima kuchanganua data kutoka kwa vitambuzi vyao na kamera za kuona za mashine ili waweze kuendesha kwa kujitegemea. Kisha hutumia data hii kuamua nini cha kufanya baadaye.
Wanaajiri AI kuelewa na kutabiri mienendo inayofuata ya baiskeli, watembea kwa miguu, na magari. Wanaweza kutumia maelezo haya kupanga vitendo vyao kwa haraka na kufanya maamuzi ya mgawanyiko.
Je, gari liendelee katika njia yake ya sasa au libadilishe njia? Je, iendelee pale ilipo au kupitisha gari lililo mbele yao? Je, gari linapaswa kupunguza kasi au kuongeza kasi lini?
Tesla inapaswa kukusanya data inayofaa ili kutoa mafunzo kwa algoriti na kulisha AI zake ili kufanya magari kuwa huru kabisa. Utendaji bora daima utatokana na data zaidi ya mafunzo, na Tesla huangaza katika eneo hili.
Ukweli kwamba Tesla hukusanya data zake zote kutoka kwa mamia ya maelfu ya magari ya Tesla ambayo sasa yapo barabarani huwapa faida ya ushindani. Vihisi vya ndani na nje vinafuatilia jinsi Teslas hufanya katika hali mbalimbali.
Pia hukusanya taarifa kuhusu tabia ya madereva, ikijumuisha jinsi wanavyoitikia hali fulani na jinsi wanavyogusa usukani au dashibodi mara kwa mara.
"Kujifunza kuiga" ni jina la mkakati wa Tesla. Mamilioni ya madereva halisi ulimwenguni kote hufanya maamuzi, kujibu, na kusonga, na kanuni zao hujifunza kutokana na vitendo hivyo. Kilomita hizo zote husababisha magari yanayojiendesha ya hali ya juu sana.
Mfumo wao wa ufuatiliaji umeendelea sana. Kwa mfano, Tesla huhifadhi muhtasari wa data wa wakati huu, anaiongeza kwenye seti ya data na kisha kuunda tena uwakilishi wa ulimwengu kwa kutumia maumbo yaliyo na alama za rangi ambayo neural mtandao wanaweza kujifunza kutoka. Hii hutokea wakati gari la Tesla linatabiri tabia ya gari au baiskeli vibaya.
Biashara zingine zinazounda magari yanayojitegemea zinategemea data ya syntetisk, ambayo haifai kwa kiasi kikubwa kuliko data ya ulimwengu halisi inayotumiwa na Tesla kufunza AI zake (kwa mfano, tabia ya kuendesha gari kutoka kwa michezo ya video kama vile Grand Theft Auto).
Sasa tutachunguza vipengele vya Tesla vinavyotumia AI.
Vipengele vya Tesla vinavyotumia AI
Kamera na Vihisi
Majukumu ambayo Tesla lazima ayatimize yanajulikana sana. Operesheni hizi zote, kuanzia utambuzi wa njia hadi ufuatiliaji wa watembea kwa miguu, hufanywa kwa wakati halisi. Tesla ilifanya kazi kwa msaada wa kamera 8 kwa sababu hii. Zaidi ya hayo, kuwepo kwa kamera hizi nyingi huhakikishia kwamba hakuna eneo la upofu na kwamba eneo lote karibu na gari limefunikwa.
Ni kweli ulichosoma hivi punde! hakuna LIDAR Hakuna mfumo wa uchoraji ramani wa hali ya juu. Tesla anataka kutumia maono ya kompyuta tu, mashine kujifunza, na milisho ya video ya kamera ili kuunda kielelezo cha majaribio kiotomatiki. Mitandao ya Neural Convolutional (CNNs) basi hutumika kuchanganua video mbichi ili kufuatilia na kugundua vitu.
Tesla autopilot pia ina vihisi vya rada na ultrasonic pamoja na kamera. Rada hutumika kugundua na kupima utengano kati ya magari na vitu vingine. Ili kuboresha usalama wa dereva, sensorer za ultrasonic pia hufanya kazi kwa mujibu wa ufuatiliaji wa karibu na vitu vya passive.
Ili kuelewa mazingira ya gari na kufanya uwezo wa otomatiki kuwa msikivu iwezekanavyo, mitandao ya neural imeunganishwa na maunzi ya Tesla.
Tesla FSD Chip -3
Kwa utendakazi bora na usalama barabarani, mifumo ya Tesla inajumuisha wasindikaji wawili wa AI. Mfumo wa Tesla unajitahidi kutokuwa na makosa. Hata kama kitengo kimoja kitashindwa, gari bado linaweza kufanya kazi kwa kutumia vitengo vya ziada kwa sababu ya nishati ya chelezo na vyanzo vya kuingiza data.
Tesla hutumia hatua hizi za ziada ili kuhakikisha magari yana vifaa vya kutosha ili kuepuka migongano katika tukio la kushindwa bila kutarajia. Ya pekee ubongo wa binadamu inaweza kutekeleza shughuli nyingi kwa sekunde kuliko kichakataji kipya cha Tesla (operesheni za quadrillion kwa sekunde). Hiyo ni takriban mara 1 yenye nguvu zaidi kuliko microchips za Tesla Nvidia ambazo zilikuwa zinatumika hapo awali.
Tesla bila shaka inaongoza katika soko la treni zinazojiendesha kikamilifu, lakini bado ni njia ndefu ya kutengeneza gari la kisasa la uongozaji wa magari.
Katika siku zijazo, gari iliyo na sifa tulizoelezea katika insha hii bila shaka itakuwa ya kawaida. Tesla imeunda vichakataji vyake vya kisasa vya AI na usanifu wa mtandao wa neural.
Mafunzo ya Mtandao wa Neural
Muundo lazima pia ufunzwe baada ya mitandao ya neva zimeundwa. Tunafahamu kwamba Tesla imeweka anuwai ya maktaba na zana ili kuruhusu uwezo wa kisasa wa kuona wa kompyuta.
Pitochi, ambayo iliundwa na idara ya Utafiti ya AI ya Facebook, ni mfumo mmoja kama huu (FAIR). PyTorch hutumiwa na Mkusanyiko wa teknolojia ya Tesla kutoa mafunzo kwa mtindo wa kujifunza kwa kina.
Ni vyema kutambua kwamba Tesla hategemei ramani au LIDAR kufikia uhuru kamili. Kamera na maono safi ya kompyuta hutumiwa pekee, na kila kitu kinafanywa kwa wakati halisi.
Tesla huajiri Pytorch kwa mafunzo na vile vile shughuli mbalimbali za usaidizi kama kazi ya automatiska kuratibu, urekebishaji wa vizingiti vya mfano, tathmini ya kina, majaribio tulivu, majaribio ya kuiga, n.k.
Tesla hutumia takribani saa 70,000 za GPU kufunza mitandao 48 inayofanya ubashiri 1,000 tofauti. Mafunzo haya yanaendelea, sio mara moja tu. Tunafahamu kuwa akili ya bandia ni mchakato unaorudiwa ambao huendelea kwa muda. Matokeo yake, utabiri wote 1000 tofauti hubakia kuwa sahihi na haulegei kamwe.
HydraNet
Kuna takriban kazi 100 zinazoendelea wakati wowote, hata wakati gari haliendi na kuna uwezekano mkubwa kuwa liko kwenye njia panda. Kutumia mtandao wa neva kwa kila kazi ni gharama na haifai. Kiasi kikubwa cha habari huchakatwa kwa wakati halisi na AI katika magari ya Tesla.
Kama matokeo, uti wa mgongo wa pamoja wa ResNet-50, ambao unaweza kuchakata picha 1000 x 1000 mara moja, hutumika kama kitengo cha usindikaji cha kati cha mtiririko wa kazi wa Maono ya Kompyuta.
Karibu na sehemu ya juu ya mtandao, muundo wa mtandao wa neural wa HydraNet hugawanyika katika matawi kadhaa (au vichwa). Kwa kuwa na kila kundi ndogo la data ya mafunzo kuwa na uzito tofauti kwa vichwa vingi, vichwa hivi vinafundishwa kwa kujitegemea na kujifunza mambo tofauti.
Bila shaka, kuna matukio kadhaa ya HydraNets hizi kufanya kazi pamoja ili kuchakata AI kwa magari. Taarifa za kila HydraNet hutumika kutatua matatizo yanayojirudia.
Kwa mfano, kazi inaweza kuwa hai kushughulikia ishara za kusimama, kazi nyingine kushughulikia watembea kwa miguu, na kazi nyingine ya kuchunguza ishara za trafiki. Majukumu haya tofauti yote yanaendeshwa na uti wa mgongo wa pamoja.
Kulingana na usanifu wa HydraNet, sehemu ndogo tu ya mtandao mkubwa wa neva inahitajika kwa kila moja ya kazi hizi.
Hii ni sawa kabisa na ujifunzaji wa kuhamisha, ambapo vizuizi tofauti hufunzwa kwa kizuizi cha kawaida kwa kazi fulani zinazohusiana. Misingi ya HydraNets imefunzwa juu ya mambo mbalimbali, ambapo vichwa vinafundishwa juu ya kazi fulani.
Hii inapunguza muda unaohitajika kufunza modeli na kuharakisha uelekezaji.
Mtengenezaji wa Tesla
Magari yenye uwezo wa kujiendesha yanaweza kujiendesha, kuongeza kasi na kusimama kwenye njia. Imeundwa kwa kutumia dhana za kina za mtandao wa neva. Inachunguza eneo linalozunguka gari kwa kutumia kamera, vitambuzi vya ultrasonic na rada.
Madereva hufahamishwa kuhusu mazingira yao na vihisi na kamera, na maelezo haya yanachanganuliwa katika suala la milisekunde ili kusaidia kufanya kuendesha gari kwa usalama na kupunguza mkazo.
Katika hali angavu, giza na hali mbalimbali za hali ya hewa, rada hutumika kuchunguza na kukadiria nafasi inayozunguka magari. Katika kila hali, mbinu za ultraviolet huamua ukaribu, na video ya passiv hutambua vitu vilivyo karibu na kukuza uendeshaji salama.
Zaidi ya hayo, majaribio ya kiotomatiki yameundwa kumsaidia dereva na haibadilishi Tesla kuwa gari la kujiendesha. Ni jambo la kawaida kuwaonya madereva kuweka mikono yao juu ya gurudumu.
Msururu wa arifa za kuchukua gurudumu huanzishwa usipofanya hivyo. Ikipuuzwa kwa muda mrefu zaidi, gari huanza kupunguza mwendo kabla ya kusimama. Kwa kufunga breki, kugeuza, au kulemaza sehemu ya kudhibiti usafiri wa baharini, madereva wanaweza daima kubatilisha utendaji wa otomatiki.
Mtazamo wa Jicho la ndege
Picha ambazo vifaa vya Tesla hutafsiri mara nyingi vinaweza kuhitaji vipimo vya ziada. Kipengele cha Mwonekano wa Macho ya Ndege hurahisisha kupima umbali zaidi na kutoa uwakilishi sahihi zaidi wa ulimwengu wa nje.
Ni mfumo wa ufuatiliaji wa kuona ambao "hutoa" taswira ya juu ya gari ili kurahisisha maegesho na kuelekeza maeneo madogo kwa urahisi. Bila kulazimika kutoa uhalali wa kilema kuhusu uwezo wako wa maegesho, sasa unaweza kuchukua gurudumu kwa usalama.
Mustakabali wa Tesla
Ikiwa unatafuta SUV ya ukubwa wa kati yenye safu kali, the 2022 Tesla Model Y ni mahali pazuri pa kuanzia kwa EVs. Kwa sababu ya uboreshaji wa programu mara kwa mara, Model Y inabadilika kila mara, kama vile bidhaa nyingine nyingi za Tesla.
Kwa kuimarisha usalama na utendakazi, masasisho haya husaidia gari lako kuwa muhimu zaidi. Kwa watu wanaohitaji kusafiri umbali mrefu na familia na mizigo mbalimbali, mwili wa chumba na upatikanaji wa mtandao wa Supercharger wa Tesla hufanya hivyo kuwa chaguo la ajabu.
Tangu kuanza kwake, Tesla imefaidika na data kutoka kwa msingi wa wateja wake wa sasa, na kazi yake kwenye magari yanayojiendesha ni sehemu ya matarajio yake yanayoendelea ya kuweka AI katika msingi wa shughuli zake zote.
AI na data kubwa itaendelea kuwa Elon Musk na timu yake katika washirika waaminifu wa Tesla wanapohamia katika mipango yao mpya zaidi ikiwa ni pamoja na matarajio yao ya kubadilisha gridi ya umeme na paneli zao za nyumbani za nishati ya jua.
Hitimisho
Tesla, kampuni inayotambuliwa kuwa mojawapo ya wavumbuzi wakali zaidi sokoni, imefanya ukusanyaji na uchanganuzi wa data kuwa zana yake yenye nguvu zaidi. Walifuata sheria sawa wakati wa kuunda chips zao wenyewe.
Biashara imeunda magari yanayojiendesha ambayo yana uwezo wa kubadilisha kabisa jinsi tunavyoendesha magari kutokana na akili bandia na uchanganuzi wa data.
Wacha tuone jinsi jukwaa linavyoshikilia ahadi zake na kukuza biashara yake. Ambapo kampuni itaingia sokoni kwa magari yanayojiendesha katika siku zijazo bado itaonekana baada ya kutumia teknolojia hizi.
Acha Reply