பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
நமக்குத் தெரிந்தபடி, செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) விளைவாக இது மாறக்கூடும். அரை தன்னாட்சி அமைப்புகளில் மேம்பாடுகளைப் பொறுத்தவரை, டெஸ்லா அவற்றை பெரிதும் பயன்படுத்துகிறது.
கூடுதலாக, எலோன் மஸ்க் இது இறுதியில் மற்ற துறைகளில் பயன்படுத்தப்படும் என்று வலியுறுத்துகிறார். அதன் முழு சுய-ஓட்டுதல் தொழில்நுட்பம் மற்றும் தன்னியக்க பைலட் அமைப்புக்கு,
டெஸ்லா கணினி பார்வையைப் பயன்படுத்துகிறது, இயந்திர கற்றல், மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (FSD).
இந்த பகுதியில், டெஸ்லாவை ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனமாக மாற்றுவது மற்றும் சுய-ஓட்டுநர் கார்களை உருவாக்க AI, கணினி பார்வை, பெரிய தரவு மற்றும் பிற தொழில்நுட்பங்களை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறது என்பதைப் பற்றி விவாதிப்போம். ஆரம்பித்துவிடுவோம்.
டெஸ்லா ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனம் என்பதை முதலில் ஆராய்வோம்.
டெஸ்லா ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனமாக ஏன் கருதப்பட்டது?
டெஸ்லா கணிசமான அளவு மென்பொருளைத் தயாரித்து வருகிறது. டெஸ்லாவின் தனித்துவமான இன்ஃபோடெயின்மென்ட் சிஸ்டம், பயனர் இடைமுகம், மற்றும் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் செயல்பாடுகள் அனைத்தும் மென்பொருளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை.
மற்ற வாகன உற்பத்தியாளர்கள் இப்போதுதான் காற்றில் மேம்பாடுகளை பரிசோதிக்கத் தொடங்குகிறார்கள், டெஸ்லா பல ஆண்டுகளாக அதைச் செய்து வருகிறது. டெஸ்லா ஊழியர்கள் டெஸ்லா ஆட்டோமொபைல்களுக்கான இயக்க முறைமைகளை உருவாக்கி தொடர்ந்து மேம்படுத்தி வருகின்றனர்.
சோலார் பேனல்கள், மேற்கூரை சூரிய ஓடுகள், பல வகையான பேட்டரிகள், சார்ஜிங் நிலையங்கள், கணினிகள் மற்றும் முக்கிய கணினி கூறுகள் (டெஸ்லா கார்களுக்கு) உள்ளிட்ட பல்வேறு தொழில்நுட்ப தயாரிப்புகளையும் டெஸ்லா உற்பத்தி செய்கிறது.
Nokia மற்றும் Blackberry ஆகிய இரண்டும் மென்பொருளைக் கொண்டிருந்தாலும், iPhone இரண்டின் சமநிலையான கலவையைக் கொண்டிருந்தது, அதனால்தான் அது மொபைல் ஃபோன் வணிகத்தை வென்றது மற்றும் தற்போது எங்கள் தொலைபேசிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறோம் என்பதை மாற்றியது.
டெஸ்லா கார் வணிகத்திற்காக இதைத்தான் செய்து வருகிறது. டெஸ்லாக்கள் வாகனங்கள், ஆம் (மற்றும் SUVகள் மற்றும் விரைவில் பிக்கப் டிரக்குகள், செமி டிரக்குகள் மற்றும் ATVகள்). ஆனால் இந்த வாகனங்கள் டெஸ்லாவால் உள்நாட்டில் உருவாக்கப்பட்ட அல்லது டெஸ்லாவின் அமைப்பில் இணைக்கப்பட்ட அன்றாட பயன்பாட்டிற்கான மென்பொருளை உள்ளடக்கியது.
நீங்கள் நிறுத்தப்பட்டிருக்கும் போது, டெஸ்லா TRAX, கரோக்கி மற்றும் ஏராளமான கேம்கள் (மற்றும் ஒரு நாள் போக்குவரத்தில் இருக்கும்போது) உள்ளிட்ட பொழுதுபோக்கு தேர்வுகளை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. டெஸ்லா வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளை இணைக்கும் பாதுகாப்பு அமைப்பு சென்ட்ரி மோட், காழ்ப்புணர்ச்சி போன்ற குற்றங்களைத் தீர்ப்பதில் சட்ட அமலாக்கத்திற்கு உதவியது. உங்கள் ஸ்மார்ட்போன் உங்கள் டெஸ்லாவின் திறவுகோலாக செயல்படுகிறது.
உங்கள் ஃபோனைப் பயன்படுத்தி, உங்களிடம் வர உங்கள் டெஸ்லாவை அழைக்கலாம். கூடுதலாக, டெஸ்லாவின் தனித்துவமான சென்ட்ரி மோட் தொழில்நுட்பத்திற்கு நன்றி, குறிப்பிடத்தக்க நிகழ்வு இருந்தால் கார் உங்கள் மொபைலுக்குத் தெரிவிக்கும்.
டெஸ்லா ஓட்டுநர்களின் உண்மையான ஓட்டுநர் பழக்கவழக்கங்களில் சேகரித்த தரவை டெஸ்லா பயன்படுத்துவதால் (தரவு சேகரிப்பு தொழில்நுட்பத்தின் முக்கிய அங்கமாகும், குறிப்பாக இது போன்ற நேரடி மற்றும் சந்தை ஆராய்ச்சி ஆய்வுகள் மூலம் செய்யப்படாமல் இருந்தால்), டெஸ்லாவின் காப்பீடும் நீட்டிப்பாக இருக்கும். தொழில்நுட்ப பக்கத்தின்.
தன்னியக்க பைலட்டிற்கு டெஸ்லா என்ன தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது?
ரோபோக்கள் மற்றும் கார்கள் போன்ற இயந்திரங்களில் பெரிய அளவில் சுயாட்சியை உருவாக்கி பயன்படுத்துகின்றனர். முழுமையான பதிலை வழங்கக்கூடிய ஒரே முறை மட்டுமே என்று அவர்கள் வாதிடுகின்றனர் தன்னாட்சி ஓட்டுநர் மற்றும் அதற்கு அப்பால் திட்டமிடல் மற்றும் பார்வைக்கு அதிநவீன AI ஐ நம்பியுள்ளது, இது அனுமானத்திற்கான பயனுள்ள வன்பொருளால் நிரப்பப்படுகிறது.
டெஸ்லா FSD சிப்
மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் சாலைப் பாதுகாப்பிற்காக டெஸ்லா அமைப்புகள் இரண்டு AI செயலிகளுடன் வருகின்றன. டெஸ்லா அமைப்பு பிழையின்றி செயல்படுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. காப்பு சக்தி மற்றும் தரவு உள்ளீட்டு ஆதாரங்கள் காரணமாக, ஒரு யூனிட் செயலிழந்தாலும் கார் தொடர்ந்து இயங்கும்.
எதிர்பாராத தோல்வி ஏற்பட்டால், விபத்துகளைத் தடுக்க, வாகனங்கள் நன்கு தயார் நிலையில் இருப்பதை உறுதிசெய்ய, டெஸ்லா இந்த கூடுதல் முன்னெச்சரிக்கை நடவடிக்கைகளை மேற்கொள்கிறது.
புதிய டெஸ்லா நுண்செயலியை விட ஒரு நொடிக்கு அதிக செயல்பாடுகளைச் செய்யக்கூடிய ஒரே சாதனம் மனித மூளை (ஒரு நொடிக்கு 1 குவாட்ரில்லியன் செயல்பாடுகள்) ஆகும். இது முன்பு பயன்படுத்தப்பட்ட டெஸ்லா என்விடியா மைக்ரோசிப்களை விட 21 மடங்கு சக்தி வாய்ந்தது.
AI அனுமானச் செயலிகளை உருவாக்கி அவற்றின் முழு சுய-ஓட்டுதல் மென்பொருளை உருவாக்கவும், ஒவ்வொரு சிறிய கட்டடக்கலை மற்றும் நுண்-கட்டடக்கலை மேம்பாடுகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு, சிலிக்கான் செயல்திறனை-வாட்-க்கு அதிகப்படுத்தும்.
டெஸ்லா சந்தேகத்திற்கு இடமின்றி முற்றிலும் தன்னாட்சி என்ஜின்களுக்கான சந்தையை வழிநடத்துகிறது என்றாலும், அதிநவீன தன்னியக்க வாகனத்தை உருவாக்குவதில் இருந்து இன்னும் வெகு தொலைவில் உள்ளது.
டெஸ்லா டோஜோ சிப்
டெஸ்லா டெஸ்லா D1 ஐ வெளியிட்டது, இது 362 TFLOPs ஆற்றல் கொண்ட BF16/CFP8 இல் குறிப்பாக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு புதிய செயலியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு. இது அண்மையில் நடைபெற்ற நிகழ்வின் போது வெளிப்படுத்தப்பட்டது டெஸ்லா AI நாள் விளக்கக்காட்சி.
செயல்பாட்டு அலகுகளின் நெட்வொர்க் எனப்படும் செயல்பாட்டு அலகுகளின் பிணையத்தை இணைப்பதன் மூலம் ஒரு பெரிய சிப் உருவாக்கப்படுகிறது, இதில் டெஸ்லா D1 மொத்தம் 354 பயிற்சி முனைகளை சேர்க்கிறது. ஒவ்வொரு செயல்பாட்டு அலகு குவாட்-கோர், 64-பிட் ISA CPU உடன் ஒரு பெஸ்போக், லிங்க் டிராவர்சல், ஒளிபரப்புகள் மற்றும் இடமாற்றங்களுக்கான சிறப்பு வடிவமைப்பு உள்ளது. சூப்பர்ஸ்கேலர் செயல்படுத்தல் இந்த CPU ஆல் பயன்படுத்தப்படுகிறது (4-அகல அளவிலான மற்றும் 2-அகல வெக்டர் பைப்லைன்கள்).
இந்த புதிய டெஸ்லா சிலிக்கான் NVIDIA A100 முடுக்கியில் காணப்படும் GA100 GPU ஐ விட சிறியது, இது 826 mm சதுர அளவு கொண்டது. இது 7nm செயல்முறையைப் பயன்படுத்தி உற்பத்தி செய்யப்படுகிறது, ஒட்டுமொத்தமாக 50,000 மில்லியன் டிரான்சிஸ்டர்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் 645 மிமீ சதுர பரப்பளவைக் கொண்டுள்ளது.
டெஸ்லா தனது டோஜோ சிப் தற்போதைய அமைப்புகளை விட நான்கு மடங்கு வேகமாக கணினி பார்வை தரவை செயலாக்கும் என்று கூறுகிறது, இது நிறுவனம் அதன் சுய-ஓட்டுநர் அமைப்பை முழுமையாக தானியங்குபடுத்த உதவுகிறது.
இருப்பினும், மிகவும் சவாலான இரண்டு தொழில்நுட்ப சாதனைகள், அதாவது டைல்-டு-டைல் இன்டர்கனெக்ட் மற்றும் மென்பொருள் ஆகியவை டெஸ்லாவால் இன்னும் நிறைவேற்றப்படவில்லை.
உயர்தர நெட்வொர்க்கிங் சுவிட்சுகள் எந்த ஓடுகளின் வெளிப்புற அலைவரிசையுடன் போட்டியிட முடியாது. இதைச் செய்ய, டெஸ்லா தனித்துவமான இணைப்புகளை உருவாக்கியது.
டோஜோ அமைப்பு
சிலிக்கான் ஃபார்ம்வேர் இடைமுகங்களைக் கட்டுப்படுத்த உயர்நிலை மென்பொருள் API களில் இருந்து Dojo அமைப்பை உருவாக்கவும். சவாலான சூழ்நிலைகளைத் தீர்க்க அதிநவீன உயர்-பவர் டெலிவரி மற்றும் குளிரூட்டும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும், மேலும் அளவிடக்கூடிய கட்டுப்பாட்டு சுழல்கள் மற்றும் கண்காணிப்பு மென்பொருளை உருவாக்கவும்.
டெஸ்லா டேட்டாசென்டர்களில் பயன்படுத்துவதற்கு அடுத்த தலைமுறை இயந்திர கற்றல் கணக்கீட்டை உருவாக்க, அவர்களின் இயந்திர, வெப்ப மற்றும் மின் பொறியியல் குழுக்களின் முழு நிபுணத்துவத்தையும் பயன்படுத்தவும். ஒரே தடை உங்கள் கற்பனை.
ஒவ்வொரு கூறுகளுடனும் வேலை செய்யுங்கள் அமைப்பு வடிவமைப்பு. டோஜோவை யாராலும் அணுகக்கூடியதாக மாற்றும் பொது-முக API ஐ உருவாக்கவும், மேலும் அவர்களின் மகத்தான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி பணிச்சுமைகளை வழங்க டெஸ்லா ஃப்ளீட் கற்றலுடன் ஒத்துழைக்கவும்.
தன்னாட்சி அல்காரிதம்கள்
ஆட்டோமொபைலை இயக்கும் முக்கிய அல்காரிதம்களை உருவாக்க, அந்த இடத்தில் உயர் நம்பகத்தன்மை கொண்ட உலக மாதிரியை உருவாக்கி, பாதையை அமைக்கவும்.
இடம் மற்றும் நேரம் முழுவதும் காரின் சென்சார்களில் இருந்து தரவை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், ஒரு அல்காரிதம் துல்லியமான மற்றும் விரிவான நில உண்மைத் தரவை பயிற்சிக்கு பயன்படுத்த முடியும். நரம்பியல் வலையமைப்புகள் இந்த பிரதிநிதித்துவங்களை எதிர்பார்க்க.
நிச்சயமற்ற தன்மையுடன் நிஜ உலகக் காட்சிகளை சவாலுக்கு உட்படுத்தும் வகையில் செயல்படக்கூடிய அதிநவீன வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி வலுவான திட்டமிடல் மற்றும் முடிவெடுக்கும் முறையை அவை உருவாக்குகின்றன.
முழு டெஸ்லா கடற்படையின் மட்டத்தில் அல்காரிதம்களை பகுப்பாய்வு செய்வது நன்மை பயக்கும்.
நரம்பியல் வலையமைப்புகள்
அதிநவீன ஆராய்ச்சியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் புலனுணர்வு முதல் கட்டுப்பாடு வரையிலான சிக்கல்களில் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயிற்சியளிக்கப்படலாம். சொற்பொருள் பிரிவு, பொருள் அடையாளம் மற்றும் மோனோகுலர் ஆழம் மதிப்பீடு ஆகியவற்றை நிறைவேற்ற, அவற்றின் ஒவ்வொரு கேமரா நெட்வொர்க்குகளும் மூலப் படங்களை ஆய்வு செய்கின்றன.
சாலை அமைப்பு, நிலையான உள்கட்டமைப்பு மற்றும் 3D பொருள்களின் மேல்-கீழ் பார்வையை உருவாக்க அவர்களின் பறவையின் கண் பார்வை நெட்வொர்க்குகள் அனைத்து கேமராக்களிலிருந்தும் காட்சிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.
அவர்களின் நெட்வொர்க்குகள் உலகின் மிகவும் சிக்கலான மற்றும் மாறுபட்ட சூழ்நிலைகளை உள்ளடக்கிய சுமார் 1M கார்களின் கடற்படையிலிருந்து தரவுகளை தொடர்ந்து அளிக்கின்றன.
தன்னியக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் முழு கட்டமைப்பையும் உருவாக்கும் 48 நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க 70,000 GPU மணிநேரம் தேவை. ஒவ்வொரு காலகட்டத்திலும், அவை கூட்டாக 1,000 வெவ்வேறு டென்சர்களை (கணிப்புகளை) உருவாக்குகின்றன.
உள்கட்டமைப்பு மதிப்பீடு
புதுமையின் வேகத்தை விரைவுபடுத்தவும், செயல்திறன் மேம்பாடுகளை கண்காணிக்கவும், பின்னடைவுகளை நிறுத்தவும், உள்கட்டமைப்பு மற்றும் திறந்த மற்றும் மூடிய வன்பொருள்-இன்-தி-லூப் மதிப்பீட்டு கருவிகளையும் அவர்கள் உருவாக்கியுள்ளனர்.
அவர்கள் தங்கள் கடற்படையின் அநாமதேய பண்புக் கிளிப்களைப் பயன்படுத்தி, பல சோதனைக் காட்சிகளில் அவற்றை இணைத்துக் கொள்கிறார்கள். அவர்களின் உண்மையான சூழலை உருவகப்படுத்தும் குறியீட்டை எழுதவும், நம்பமுடியாத உயிரோட்டமான காட்சிகள் மற்றும் பிற சென்சார் தரவுகளை உருவாக்கி, தானியங்கு சோதனை அல்லது நேரடி பிழைத்திருத்தத்திற்கு பயன்படுத்த அவர்களின் ஆட்டோபைலட் நிரல்.
டெஸ்லா பிக் டேட்டா, செயற்கை நுண்ணறிவு & இயந்திர கற்றலை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறது?
பெரிய தரவு
பிக் டேட்டா என்பது டெஸ்லாவால் சிக்கல்களைத் தீர்க்க மட்டும் பயன்படுத்தவில்லை; நுகர்வோர் மகிழ்ச்சியை உயர்த்தவும் இது பயன்படுகிறது. அவர்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் ஆன்லைன் சமூகங்களிலிருந்து தகவல்களைப் பெறுகிறார்கள், மேலும் அவர்கள் அதைத் தங்கள் அடுத்த உற்பத்தியை மேம்படுத்த பயன்படுத்துகிறார்கள். இந்த வகையான வாடிக்கையாளர் தொடர்பு வணிகத்தில் கேள்விப்படாதது.
டெஸ்லாவின் செலவுகளைச் சேமிக்க, புதிய சந்தைகளைக் கண்டறிய, நுகர்வோரை மகிழ்விக்கவும், புதிய தயாரிப்புகளை உருவாக்கவும், அதன் வாகனங்களை மேம்படுத்தவும் பெரிய தரவு ஆதரவு அளிக்கிறது.
தகவல் மிகவும் தரவு அடர்த்தியான வரைபடங்களை உருவாக்க பயன்படுகிறது, இது அபாயங்களின் இருப்பிடம் முதல் ஒரு குறிப்பிட்ட சாலையின் மீது போக்குவரத்து வேகம் சராசரியாக அதிகரிப்பது வரை நடவடிக்கை எடுக்க ஓட்டுநர்களை கட்டாயப்படுத்துகிறது.
எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் ஒவ்வொரு காரும் இப்போது என்ன நடவடிக்கை எடுக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது, அதே நேரத்தில் கிளவுட்டில் இயந்திர கற்றல் முழு கடற்படைக்கும் பயிற்சி அளிக்கிறது.
கூடுதலாக, மூன்றாம் நிலை முடிவெடுக்கும் நிலை உள்ளது, இதன் மூலம் ஆட்டோமொபைல்கள் அண்டை டெஸ்லா வாகனங்களுடன் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கவும், அந்தப் பகுதியைப் பற்றிய அறிவைப் பகிர்ந்து கொள்ளவும் முடியும்.
இந்த நெட்வொர்க்குகள், பிற உற்பத்தியாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட வாகனங்களுடனும், போக்குவரத்து கேமராக்கள், தரை அடிப்படையிலான சென்சார்கள் அல்லது தன்னாட்சி கார்கள் பொதுவாகக் காணப்படும் எதிர்கால உலகில் தொலைபேசிகள் போன்ற பிற அமைப்புகளுடனும் தொடர்புகொள்ளும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு
சொந்தமாக ஓட்டுவதற்கு, தன்னாட்சி கார்கள் அவற்றின் சென்சார்கள் மற்றும் இயந்திர பார்வை கேமராக்களிலிருந்து தரவை தொடர்ந்து மதிப்பீடு செய்கின்றன. இந்த தகவலின் அடிப்படையில் அவர்கள் முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள்.
மிதிவண்டிகள், பாதசாரிகள் மற்றும் கார்களின் இயக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் எதிர்பார்ப்பதற்கும் அவர்கள் AI ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர். இந்த அறிவைப் பயன்படுத்தி அவர்கள் பிளவு-இரண்டாவது தீர்ப்புகளை வழங்கலாம் மற்றும் அவர்களின் செயல்பாடுகளை விரைவாக திட்டமிடலாம்.
கார் இப்போது இருக்கும் பாதையில் இருக்க வேண்டுமா அல்லது அதை மாற்ற வேண்டுமா? அது அப்படியே செல்ல வேண்டுமா அல்லது அவர்களுக்கு முன்னால் இருக்கும் காரை முந்திச் செல்ல வேண்டுமா? கார் எப்போது வேகத்தைக் குறைக்க வேண்டும் அல்லது வேகப்படுத்த வேண்டும்?
கார்களை முழுமையாக தன்னாட்சி பெற, டெஸ்லா அல்காரிதம்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் அதன் AIகளுக்கு உணவளிப்பதற்கும் தேவையான தரவைச் சேகரிக்க வேண்டும். அதிக பயிற்சி தரவு எப்போதும் சிறந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும், மேலும் இந்த விஷயத்தில் டெஸ்லா சிறந்து விளங்குகிறது.
இப்போது சாலையில் இருக்கும் நூறாயிரக்கணக்கான டெஸ்லா வாகனங்களில் இருந்து அதன் எல்லா தரவையும் சேகரிக்கும் என்பதால் டெஸ்லா ஒரு போட்டித்தன்மையைக் கொண்டுள்ளது. பல்வேறு நிலைமைகளின் கீழ் டெஸ்லாஸ் எவ்வாறு இயங்குகிறது என்பதை உள் மற்றும் வெளிப்புற உணரிகள் தாவல்களாக வைத்திருக்கின்றன.
கூடுதலாக, ஓட்டுநர்கள் எவ்வாறு நடந்துகொள்கிறார்கள், பல்வேறு சூழ்நிலைகளுக்கு அவர்களின் எதிர்வினைகள் மற்றும் ஸ்டீயரிங் அல்லது டேஷ்போர்டை எவ்வளவு அடிக்கடி தொடுகிறார்கள் என்பதை அவர்கள் கவனிக்கிறார்கள். அவர்கள் மிகவும் அதிநவீன கண்காணிப்பு அமைப்பைக் கொண்டுள்ளனர்.
உதாரணமாக, டெஸ்லா ஒரு உடனடி நேரத்தில் பதிவுசெய்து, தரவு சேகரிப்பில் சேர்க்கிறது, பின்னர் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கால் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சூழலின் சுருக்கமான படத்தை உருவாக்க வண்ண வடிவங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
ஒரு டெஸ்லா வாகனம் ஒரு கார் அல்லது மிதிவண்டி எவ்வாறு நடந்துகொள்ளும் என்பது பற்றிய தவறான அனுமானத்தை உருவாக்கும் போது இது நிகழ்கிறது.
எந்திர கற்றல்
உள் மற்றும் வெளிப்புற உணரிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டிரைவரின் கை இருப்பிடம் மற்றும் அவை எவ்வாறு தொடர்ந்து இயக்கப்படுகின்றன என்பதைப் பற்றிய தகவலைப் பெற முடியும், டெஸ்லா இயந்திரக் கற்றல் அதன் அனைத்து வாகனங்களிலிருந்தும் அதன் முக்கிய தரவுகளில் சிலவற்றை வெற்றிகரமாக திரட்டுகிறது. ஓட்டுனர்கள்.
ஒரு குறிப்பிட்ட நீள சாலையின் போது சராசரியாக போக்குவரத்து வேகம் அதிகரிப்பது முதல் ஆபத்துகள் இருப்பது வரை அனைத்தையும் காட்டும் தரவு அடர்த்தியான வரைபடங்களை உருவாக்கவும் இந்தத் தகவல் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
ஒரு பகுதியாக இருக்கும் போது விளிம்பு கணினி ஒவ்வொரு காரின் மீதும் கார் இப்போது என்ன நடவடிக்கை எடுக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது, டெஸ்லாவின் கிளவுட்-அடிப்படையிலான இயந்திர கற்றல் முழு கடற்படைக்கும் பயிற்சி அளிக்கும் பொறுப்பாகும்.
சில உள்ளூர் நுண்ணறிவுகள் மற்றும் தகவல்களைப் பரிமாறிக் கொள்வதற்காக, ஆட்டோமொபைல்கள் அருகிலுள்ள சில டெஸ்லா வாகனங்களுடன் பிணைய முடியும்.
தீர்மானம்
டெஸ்லா எப்போதுமே தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வை உருவாக்கும் வணிகமாக இருந்து வருகிறது, அது எதைச் செய்தாலும் அது மிகவும் சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அவர்கள் தங்கள் CPUகளை வடிவமைக்கும் போது விதிவிலக்குகள் எதுவும் செய்யவில்லை.
இன் வளர்ச்சி தன்னாட்சி வாகனங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு, தரவு பகுப்பாய்வு, பெரிய தரவு, இயந்திர கற்றல், கணினி பார்வை, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், FSD சிப் மற்றும் பல அல்காரிதம்கள் ஆகியவற்றின் மூலம் நாம் ஓட்டும் முறையை முற்றிலும் மாற்றியமைக்க கார்ப்பரேஷனின் புள்ளிவிவரத் தரவுகளின் பகுப்பாய்வு சாத்தியமாகியுள்ளது.
ஒரு பதில் விடவும்