Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Tesla ni kampuni ya kutengeneza magari ya Kimarekani iliyoanzishwa na Eloni Musk katika 2003.
Kampuni hiyo inajulikana zaidi kwa magari yake ya umeme na utaalam wa paneli za jua na uhifadhi wa nishati ya betri ya lithiamu-ioni.
Magari ya Tesla huja na vipengele vingi vya kimapinduzi ikiwa ni pamoja na malipo ya juu zaidi, ufikiaji wa kadi muhimu na hali ya kuendesha gari kiotomatiki.
Njia ya majaribio ya otomatiki imewezekana kwa sababu ya mawazo kutoka kwa Ujasusi wa Artificial (AI) na Usanifu wa hali ya juu wa Mtandao wa Neural wa Tesla.
Wacha tujadili usanifu wa Mtandao wa Neural wa Tesla kwa undani.
Mitandao ya Neural ni nini?
Mitandao ya Neural, au NNs, ni mfululizo wa algoriti zilizoundwa baada ya shughuli za kibayolojia ubongo wa binadamu. Mitandao ya Neural inajumuisha nodi, pia huitwa neurons. Mkusanyiko wa nodi za wima hujulikana kama tabaka.
Kila safu ina nodes, pia huitwa neurons, ambapo mahesabu hufanyika. Nodi za safu moja zimeunganishwa kwenye safu inayofuata kupitia njia za upitishaji kama inavyoonekana hapa chini.
Katika mchoro ufuatao, miduara inawakilisha nodi na mkusanyiko wa wima wa nodi unawakilisha tabaka. Kuna tabaka tatu katika mfano huu.
Je, wanajifunzaje?
Data hutolewa kwa modeli ya huluki moja kwa wakati mmoja pamoja na lebo. Data imegawanywa katika vipande na kupitishwa kupitia kila nodi ya mfano.
Nodi hufanya shughuli za hisabati kwenye vipande hivi. Baada ya mfululizo wa mahesabu katika safu moja, data hupita kwenye safu inayofuata na kadhalika.
Mara tu itakapokamilika, muundo wetu unatabiri lebo ya data kwenye safu ya pato. Kisha mtindo unaendelea kulinganisha thamani hii iliyotabiriwa na ile ya thamani halisi ya lebo.
Ikiwa thamani zinalingana, muundo wetu utachukua ingizo linalofuata lakini thamani zikitofautiana muundo utakokotoa tofauti kati ya thamani zote mbili, inayoitwa hasara, na kurekebisha hesabu za nodi ili kutoa lebo zinazolingana wakati ujao.
Usanifu wa Mtandao wa Neural wa Tesla
Tesla hutumia utafiti wa kisasa kutoa mafunzo kwa mitandao ya kina ya neva kuhusu matatizo kuanzia mtazamo hadi udhibiti.
Mitandao ya kila kamera ya Tesla inachambua picha mbichi ili kufanya sehemu za semantic, kugundua kitu, na makadirio ya kina cha monocular.
Hifadhidata
Mitandao ya Neural inafunzwa kuhusu picha mbichi ambazo hutolewa kutoka kwa video zilizochukuliwa kutoka kwa kamera za mtandao za ndege-eye-view ambazo hutoa mpangilio wa barabara, miundombinu tuli, na vitu vya 3D moja kwa moja katika mwonekano wa juu-chini.
Picha za data hazina lebo na hushughulikia matukio mengi tofauti ulimwenguni na zinajumuisha magari milioni moja kwa wakati halisi.
Jinsi gani kazi?
Mtandao huu una Vitengo 70,000 vya Uchakataji wa Michoro (GPUs), ambavyo vinatoa mafunzo kwa 48. kujifunza kwa kina mifano.
Vipengee vya maunzi vya gari ikiwa ni pamoja na kamera na vitambuzi, hutoa data isiyodhibitiwa ambayo hupitishwa kupitia mtandao wa miundo hii.
Gari hujifunza kuhusu vitu vinavyowezekana katika mazingira, kama vile mtembea kwa miguu, mti n.k. kutoka kwa data iliyotolewa.
Usanifu pia una chipsi mbili za AI zinazotumia kanuni za kujifunza kwa kina. Chips hizi husaidia kufanya maamuzi ya wakati halisi ya gari, kama vile lini na jinsi ya kugeuka, unapoendesha gari.
Usanifu wa Mtandao wa Neural unajumuisha vifaa na dhana nyingi zenye nguvu zinazochangia utendakazi wake, ikijumuisha:
Chipu ya FSD
Kujiendesha Kamili (FSD) chipsi ni vielelezo vya AI vinavyoendesha programu ya Tesla ya kujiendesha. Chips hizi zimeundwa kwa uboreshaji wa usanifu mdogo ambao hupunguza utendakazi wa juu wa silicon kwa kila wati.
FSDs hutekeleza upangaji wa sakafu, muda na uchanganuzi wa nguvu huku wakiandika majaribio madhubuti na ubao wa matokeo ili kuthibitisha utendakazi na utendakazi wa AI.
Chips za Dojo na Mifumo
Dojo ni mfumo bora wa kompyuta wa Tesla ambao hutatua matatizo magumu na teknolojia ya hali ya juu ya utoaji na upoaji wa nishati ya juu.
Chips za Dojo ni pamoja na AI inayoendesha mifumo hii na imeundwa kwa ajili ya utendaji wa juu zaidi, upitishaji na kipimo data kwa kila punjepunje.
Kwa pamoja, chipsi na mifumo inatumika kuongeza nguvu na utendakazi kwa NN ya Tesla.
Algorithms ya Kujitegemea
Algorithms ya uhuru ni algoriti za msingi zinazoendesha gari kwa kuunda uwakilishi wa hali ya juu wa ulimwengu na kupanga trajectories katika nafasi fulani.
Kwa fundisha mitandao ya neva ili kutabiri uwasilishaji kama huo, Tesla huunda data sahihi na ya kiwango kikubwa ya ukweli kwa njia ya algoriti kwa kuchanganya taarifa kutoka kwa vitambuzi vya gari katika nafasi na wakati.
Algoriti hizi hutumia mbinu za hali ya juu kujenga mfumo thabiti wa kupanga na kufanya maamuzi unaofanya kazi katika hali ngumu za ulimwengu halisi bila uhakika.
Miundombinu ya Tathmini
Miundombinu ya tathmini ya Tesla inajumuisha kitanzi wazi, kitanzi kilichofungwa na zana za tathmini za vifaa na miundombinu kwa kiwango.
Miundombinu hii inaruhusu AI kufuatilia uboreshaji wa utendakazi na kuzuia kurudi nyuma.
Vipengele muhimu vya NN ya Tesla
- Kamera, vitambuzi vya ultrasonic, na rada hutambua mazingira
- Rada hupima umbali wa kuzunguka gari
- Mbinu za urujuani hupima ukaribu na video tulivu hutambua vitu vilivyo karibu na gari
- Hutumia chip mbili za AI zilizojengwa juu ya kanuni za mitandao ya kina ya neva
- Chips za AI zinazounda transistors bilioni 6
- Mara 21 haraka kuliko chips za Nvidia
- Chips za AI zina megabaiti 32 za kumbukumbu ya kasi ya juu ya SRAM
- Inajumuisha mifano 48 ya Mafunzo ya kina
- Ina Vitengo 70,000 vya Uchakataji wa Michoro (GPUs)
- Hutoa tensor 1000 (utabiri) tofauti kwa kila wakati
Hitimisho
Ubora wa Tesla Mitandao ya Neural na usanifu wa AI umefanya wazo la magari yanayojiendesha kuwa ukweli.
Mafanikio haya ya mtengenezaji wa gari anayeongoza kwa msingi wa AI ni matokeo ya hali yake ya juu Vipande vya FSD, Chipu za Dojo, algoriti za uhuru, miundombinu ya tathmini na zaidi.
Ikiwa unataka kujifunza zaidi kuhusu AI, Kujifunza kwa Kina na mitindo ya hivi karibuni ya teknolojia, angalia nakala zetu zingine za kupendeza.
Acha Reply