టెస్లా ఈ క్షణం వేగంగా విస్తరిస్తున్న సాంకేతిక రంగంలో, ముఖ్యంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో ఆవిష్కరణకు వెలుగుగా నిలుస్తుంది.
ఎలక్ట్రిక్ కార్ల సాధారణ తయారీకి మించిన స్థిరమైన శక్తికి ప్రపంచ పరివర్తనను వేగవంతం చేయడానికి టెస్లా యొక్క ప్రతిష్టాత్మక సమస్యలో AI ప్రధానమైనది.
కృత్రిమ మేధస్సుకు టెస్లా యొక్క విశ్వసనీయత మీరు ఊహిస్తున్నట్లుగా కేవలం పక్క డిజైన్ మాత్రమే కాదు; ఇది వారి ప్రధాన DNAలో నిక్షిప్తమై ఉంది మరియు స్వతంత్ర డ్రైవింగ్ నుండి ఎనర్జీ ఆపరేషన్ సిస్టమ్ల వరకు ప్రతిదీ ప్రభావితం చేస్తుంది.
టెస్లా దృష్టి మరియు ప్రణాళిక కోసం స్లైస్-ఎడ్జ్ AI అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం ద్వారా మెషిన్ సెక్టార్తో పాటు ఇతర రంగాలలో సాధ్యమయ్యే వాటిని మారుస్తోంది.
సంస్థ యొక్క పూర్తి స్వీయ-డ్రైవింగ్ (FSD) సాంకేతికత దాని AI సామర్థ్యానికి ఒక అందమైన ఉదాహరణ. మెషిన్ అక్షరాస్యత మరియు డేటా అనలిటిక్స్ యొక్క దృగ్విషయం మా చిన్న మరియు సుదూర మార్గాలను రూపాంతరం చేయడానికి సెట్ చేయబడింది.
దాని మోటార్కార్లు మరియు టెస్లా పవర్వాల్ మరియు సోలార్ రూఫ్ వంటి ఇతర ఉత్పత్తులలో శక్తి వినియోగాన్ని పెంచడానికి, టెస్లా యొక్క కృత్రిమ మేధస్సు (AI) కూడా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది.
ఈ తెలివైన పక్షపాతాలు AIని ఉపయోగించి పర్యావరణ డేటా మరియు వినియోగ విధానాలను అంచనా వేస్తాయి, ప్రభావం మరియు స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి నిజ సమయంలో వైవిధ్యాలు చేస్తాయి. టెస్లా యొక్క AI ట్రయల్స్లో టెస్లా బాట్ యొక్క సృష్టితో కూడిన రోబోటిక్స్ ఉన్నాయి, ఇది పార్లస్, మోనోటనస్ లేదా కేవలం రసహీనమైన కండిషనింగ్ను స్వాధీనం చేసుకోవడానికి ఉద్దేశించబడింది.
ఇది మోర్టల్-రోబోట్ వాణిజ్యం కోసం కొత్త ఓపెనింగ్లను కూడా సృష్టిస్తుంది, యంత్రాలు నిజంగా మానవులకు మన జీవిత నాణ్యతను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడే రోజుకు తలుపులు తెరుస్తుంది.
టెస్లా యొక్క ఉద్దేశ్యానికి మూలస్తంభం, కృత్రిమ మేధస్సు అనేది వ్యాపారాన్ని మరింత ఆటోమేటెడ్ మరియు స్థిరమైన భవిష్యత్తు వైపు నడిపించే యంత్రంగా పనిచేస్తుంది.
స్మార్ట్ మోటార్కార్లను తయారు చేయడం అనేది ట్రిప్, ఎనర్జీ మరియు రోజువారీ జీవనాన్ని ఏకీకృతం చేసే తెలివైన పర్యావరణ వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడంలో ఒక అంశం మాత్రమే. కృత్రిమ మేధస్సులో గణనీయమైన పెట్టుబడులు పెట్టడం ద్వారా,
టెస్లా గాలికి ముందు ఉండటమే కాకుండా దానిని ఆకృతి చేయడంలో సహాయం చేస్తుంది, పచ్చదనం, మరింత ఉత్పాదక సమాజం కోసం సాంకేతికత సామర్థ్యం గల పరిమితులను పెంచుతుంది.
కాబట్టి, ఈ పోస్ట్లో, మేము టెస్లా AI, దాని ఉత్పత్తుల సేవలు, కార్యకలాపాలు మరియు మరిన్నింటిని పరిశీలిస్తాము.
టెస్లా యొక్క AI & రోబోటిక్స్
యొక్క ఫ్యూజన్ ప్రసంగిస్తున్నప్పుడు రోబోటిక్స్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు (AI), టెస్లా నిరంతరం అగ్రస్థానంలో ఉంటుంది. ప్రత్యేకించి దృష్టి మరియు ప్రణాళికలో వారి ప్రత్యేకమైన విధానం కారణంగా వారు AI వాతావరణంలో ప్రత్యేకంగా నిలుస్తారు.
పూర్తి స్వయంప్రతిపత్తికి ఒక అధునాతన AI వ్యవస్థ అవసరమని టెస్లాకు తెలుసు, అది ఆటోమొబైల్స్లో అయినా లేదా హ్యూమనాయిడ్ రోబోలైనా నిజ సమయంలో పరిసరాలను గ్రహించగలదు.
కేవలం నియమ-ఆధారిత అల్గారిథమ్లపై ఆధారపడకుండా, వారి విధానం కట్టుబాటు నుండి వైదొలగుతుంది మరియు విస్తృతంగా ఆధారపడి ఉంటుంది యంత్ర అభ్యాసం వారి వ్యవస్థలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వాటిని కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.
పూర్తి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ (FSD) సాంకేతికత టెస్లా యొక్క కృత్రిమ మేధస్సు కార్యక్రమాలలో ప్రధానమైనది. సంక్లిష్టమైన డ్రైవింగ్ పరిస్థితులను నిర్వహించడానికి, మా సిస్టమ్ సెన్సార్ డేటాను AI అల్గారిథమ్లతో మిళితం చేస్తుంది.
అయినప్పటికీ, టెస్లా యొక్క AI ఆశయం హైవేకి మించినది. వారు టెస్లా బాట్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నారు, ఇది స్వయంప్రతిపత్తమైన మానవరూప రోబోట్, ఇది దుర్భరమైన, ప్రమాదకరమైన లేదా ప్రజలకు విసుగు పుట్టించే కార్యకలాపాలను నిర్వహించగలదు.
రోబోటిక్స్లో ఈ పురోగతి టెస్లా దృష్టిలో మెరుగుదలలు మరియు కృత్రిమ మేధస్సును ప్లాన్ చేయడం ఫలితంగా ఉంది.
టెస్లా AI పర్యావరణ వ్యవస్థ పట్ల తన సర్వస్వమైన అంకితభావం కారణంగా వేరుగా ఉంది. వారు AI అల్గారిథమ్లకు శక్తినిచ్చే హార్డ్వేర్ను సృష్టిస్తారు, గరిష్ట పనితీరు మరియు మృదువైన ఏకీకరణకు భరోసా ఇస్తారు.
ఇందులో కృత్రిమ మేధస్సు (AI) అనుమితి మరియు శిక్షణ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ప్రాసెసర్లు ఉన్నాయి, ఇవి రోబోట్లు మరియు డ్రైవర్లెస్ కార్లు రెండింటికీ అవసరం.
టెస్లా బాట్
విడుదలతో టెస్లా బాట్, టెస్లా సాంకేతిక ఆవిష్కరణల రంగంలో మరోసారి ప్రపంచ దృష్టిని ఆకర్షించింది.
ఇది ఏదైనా రోబో కాదు; ఇది ఒక మానవరూప జీవి, ఇది ఆకారం మరియు పనితీరు రెండింటిలోనూ ఒక వ్యక్తిని పోలి ఉండేలా తయారు చేయబడింది.
టెస్లా బాట్, బైపెడల్, అటానమస్ ఆర్గానిజం వలె రూపొందించబడింది, ఇది వ్యాపారం యొక్క ముందుకు ఆలోచించే తత్వానికి నిదర్శనం.
టెస్లా ఈ రోబోట్ తన ఆటోమొబైల్లను నడిపే అదే అత్యాధునిక కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించి ప్రమాదకరమైన, పునరావృతమయ్యే లేదా ప్రజలకు విసుగు పుట్టించే కార్యకలాపాలను నిర్వహించాలని కోరుకుంటుంది.
రోబోట్లు ప్రమాదకరమైన పనులు లేదా ఎక్కువ సమయం తీసుకునే పనులను చేసే ప్రపంచాన్ని ఊహించండి, తద్వారా మనం మరింత వినూత్నమైన మరియు విలువైన కార్యకలాపాలలో పాల్గొనగలుగుతాము.
అయినప్పటికీ, అటువంటి రోబోట్ను నిర్మించడం దాని కష్టాల వాటాను అందిస్తుంది. రెండు కాళ్ల యంత్రాన్ని బ్యాలెన్స్ చేయడానికి, అది వివిధ భూభాగాల్లోకి వెళ్లగలదని నిర్ధారించుకోండి మరియు ఎలాంటి అవాంతరాలు లేకుండా వాస్తవ ప్రపంచంతో సంభాషించడాన్ని సాధ్యం చేయడానికి అద్భుతమైన నైపుణ్యం అవసరం.
ఈ అడ్డంకులను అధిగమించడానికి టెస్లా యొక్క వ్యూహం దాని విస్తారమైన AI అనుభవంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ముఖ్యంగా దృష్టి మరియు ప్రణాళికలో. బాట్ యొక్క సాఫ్ట్వేర్ తప్పనిసరిగా దాని వాతావరణాన్ని అర్థం చేసుకోగలగాలి, త్వరిత తీర్పులు మరియు విధులను ఖచ్చితంగా నిర్వహించగలగాలి.
ఈ రంగంలో కంపెనీ పురోగతిని టెస్లా నాన్-వాకింగ్ ప్రోటోటైప్ హెలియోప్టిల్ని పరిచయం చేయడం మరియు ఆప్టిమస్ అనే మరొక నమూనా యొక్క వీడియో ప్రదర్శన ద్వారా ప్రదర్శించబడింది.
ఈ యంత్రాలు సాంకేతికత మరియు వ్యక్తులు పక్కపక్కనే నివసించే మరియు విధులను నిర్వర్తించడమే కాకుండా ఒకదానికొకటి పూర్తి చేసే రోజును సూచిస్తాయి.
టెస్లా యొక్క దూరదృష్టి గల CEO, ఎలోన్ మస్క్, టెస్లా బాట్ మానవులు సులభంగా అధిగమించగలిగే లేదా అధిగమించగలిగే విధంగా అభివృద్ధి చేయబడుతుందని, భద్రతా సమస్యలు పరిష్కరించబడతాయని హామీ ఇచ్చారు.
FSD మరియు డోజో చిప్స్
టెస్లా యొక్క కస్టమ్-డిజైన్ చేయబడిన సిలికాన్-పూర్తి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ (FSD) మరియు డోజో చిప్స్-నిజంగా కృత్రిమ మేధస్సు (AI)లో కంపెనీ సాధించిన విజయాలకు శక్తినిస్తుంది.
తో ప్రారంభిద్దాం FSD చిప్, టెస్లా యొక్క సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ల యొక్క ఇంజనీరింగ్ మరియు మెదడు యొక్క అద్భుతం. హార్డ్వేర్ 3 అని కూడా పిలవబడే ఈ చిప్ యొక్క రిడెండెన్సీ ఏదైనా అని నిర్ధారిస్తుంది వ్యవస్థ విచ్ఛిన్నం దాని ఆపరేషన్ను దెబ్బతీయదు.
ఇది CPU, గ్రాఫిక్స్ కార్డ్ మరియు న్యూరల్ ప్రాసెసర్తో పూర్తి సిస్టమ్-ఆన్-ఎ-చిప్ (SoC) ఆర్కిటెక్చర్ను కలిగి ఉంది మరియు క్రాస్-రిఫరెన్స్ ఫలితాలను పొందడానికి రెండు చిప్లను ఉపయోగిస్తుంది.
టెస్లా యొక్క సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ టెక్నాలజీలో ప్రాసెసర్ కీలకమైన భాగం, ఎందుకంటే ఇది సెకనుకు 2.5 బిలియన్ పిక్సెల్లను ఆశ్చర్యపరిచే విధంగా ప్రాసెస్ చేయగలదు.
AI శిక్షణ కోసం ఉద్దేశించిన డోజో చిప్ అని పిలువబడే టెస్లా అంతర్గతంగా అభివృద్ధి చేసిన సిలికాన్ గురించి మాట్లాడుకుందాం.
డోజో చిప్, దాని 362 TeraFLOPs కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యంతో, 7-నానోమీటర్ సాంకేతికతను ఉపయోగించి రూపొందించబడింది. టెస్లా యొక్క ఒక మిలియన్ కంటే ఎక్కువ వాహనాలు ఉత్పత్తి చేసే మరియు దాని శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే అపారమైన వీడియో డేటాను నిర్వహించడానికి ఇది నిర్మించబడింది. నరాల నెట్వర్క్.
బ్యాండ్విడ్త్ సెకనుకు 36TBతో శిక్షణ టైల్ చిప్ రూపకల్పనకు కృతజ్ఞతలు, ఇది అనేక ప్రాసెసర్లలో సున్నితమైన కమ్యూనికేషన్ను అనుమతిస్తుంది.
డోజో సూపర్కంప్యూటర్ను రూపొందించడానికి టెస్లాను ఎనేబుల్ చేస్తుంది కాబట్టి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది, ఇది ExaFLOP అవరోధాన్ని అధిగమించి, AI శిక్షణ కోసం ప్రత్యేకంగా సృష్టించబడిన అత్యంత శక్తివంతమైన సూపర్కంప్యూటర్లలో ఒకటిగా మారుతుందని భావిస్తున్నారు.
డోజో సిస్టమ్
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కారణంగా విప్లవం వచ్చింది టెస్లా యొక్క డోజో సిస్టమ్.
ఈ సూపర్కంప్యూటర్ గ్రౌండ్ అప్ నుండి నిర్మించబడింది మరియు సిలికాన్ ఫర్మ్వేర్ ఇంటర్ఫేస్ల నుండి హై-లెవల్ సాఫ్ట్వేర్ APIల వరకు అన్నింటినీ కలిగి ఉంటుంది, ఫలితంగా AI శిక్షణ కోసం ఒక ద్రవం, సమగ్ర వాతావరణం ఏర్పడుతుంది.
కానీ డోజోని నిజంగా గుర్తించేది దాని నిర్మాణం, ఇది అధిక-పవర్ డెలివరీ, శీతలీకరణ మరియు నియంత్రణ లూప్ల డిమాండ్లను తీర్చడానికి రూపొందించబడింది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్-ముఖ్యంగా డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు-చాలా కంప్యూటింగ్ శక్తిని డిమాండ్ చేస్తాయి, ఇది చాలా వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది కాబట్టి ఇది చాలా అవసరం.
ఈ సమస్యలను టెస్లా సృజనాత్మకంగా పరిష్కరించింది, సిస్టమ్ బలంగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని హామీ ఇస్తుంది.
డోజో యొక్క మాడ్యులర్ డిజైన్ స్కేల్ను సులభతరం చేస్తుంది, ఇది టెస్లా యొక్క వాహనాల సముదాయం ఉత్పత్తి చేసే అపారమైన డేటాసెట్లను నిర్వహించడానికి అవసరం. ఫ్లీట్ లెర్నింగ్కు సంబంధించి, ఈ ప్రక్రియకు కూడా డోజో అవసరం.
డోజో సిస్టమ్ టెస్లా యొక్క పూర్తి స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లను నడిపే AI అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి రహదారిపై పనిచేసే టెస్లా వాహనాల నుండి సేకరించిన నిజ-సమయ డేటాను ప్రభావితం చేస్తుంది.
నరాల నెట్వర్క్
ఆటోమోటివ్ రంగంలో న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడంలో టెస్లా నిస్సందేహంగా అగ్రగామి. టెస్లా లోతైన శిక్షణ నరాల నెట్వర్క్ అవగాహన నుండి నియంత్రణ వరకు వివిధ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అత్యాధునిక పరిశోధనను ఉపయోగించడం.
సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్, ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు మోనోక్యులర్ డెప్త్ ఎస్టిమేషన్ కోసం ముడి చిత్రాల విశ్లేషణ కోసం వ్యాపారం అభివృద్ధి చేసిన పర్-కెమెరా నెట్వర్క్లు ఉద్దేశించబడ్డాయి.
దీనికి ప్రతి చిత్రాన్ని దాని భాగాలుగా విభజించడం, విషయాలను గుర్తించడం మరియు వాటి ప్రాదేశిక కనెక్షన్లను అర్థం చేసుకోవడం అవసరం.
బర్డ్స్-ఐ-వ్యూ నెట్వర్క్లు న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు టెస్లా యొక్క విధానం యొక్క మరొక విలక్షణమైన లక్షణం. ఈ నెట్వర్క్లు స్టాటిక్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు రోడ్ నెట్వర్క్ యొక్క టాప్-డౌన్ ఇమేజ్ను రూపొందించడానికి వివిధ కెమెరాలు మరియు సెన్సార్ల నుండి సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
జంక్షన్లను చర్చించడం లేదా అడ్డంకులను తప్పించుకోవడం వంటి కష్టమైన డ్రైవింగ్ పరిస్థితులను అర్థం చేసుకోవడం దీనిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఈ నెట్వర్క్ల కోసం సమాచారం టెస్లా యొక్క మిలియన్ కంటే ఎక్కువ వాహనాల నుండి సేకరించబడింది, ఇది శిక్షణా పరిస్థితుల యొక్క పెద్ద మరియు విభిన్న ఎంపికను అందిస్తుంది.
అయినా కష్టాలు ఆగడం లేదు. భారీ న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణ అవసరం, ఇది ప్రత్యేకమైన గేర్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ కోసం పిలుస్తుంది.
70,000 గ్రాఫికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUలు) కలిగి ఉన్న టెస్లా యొక్క డోజో సూపర్ కంప్యూటర్ సిస్టమ్ ఇందులో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
ఇది అధిక-విద్యుత్ సరఫరా, శీతలీకరణ మరియు నియంత్రణ లూప్లను ఎదుర్కోవటానికి తయారు చేయబడింది, ఇది నాడీ నెట్వర్క్లకు త్వరగా మరియు ప్రభావవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యపడుతుంది.
ఈ కార్యక్రమాలన్నింటి యొక్క అంతిమ లక్ష్యం టెస్లా యొక్క స్వంత ఉత్పత్తులను కాకుండా మొత్తంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ను ప్రోత్సహించడం.
పెద్ద టెక్ కమ్యూనిటీకి డోజో సిస్టమ్ మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లను తెరవడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అధికారాలను ప్రజాస్వామ్యీకరించే సమయాన్ని టెస్లా ఊహించాడు.
స్వయంప్రతిపత్తి అల్గోరిథంలు
టెస్లా యొక్క అటానమస్ అల్గోరిథంలు, వాస్తవ పర్యావరణాన్ని ఖచ్చితంగా ప్రయాణించేలా నిర్మించబడినవి, దాని స్వీయ-డ్రైవింగ్ సామర్థ్యాలకు పునాదిని ఏర్పరుస్తాయి.
కెమెరాలు మరియు రాడార్లతో సహా అనేక సెన్సార్ల నుండి ఇన్పుట్ను మూల్యాంకనం చేసే ఈ సిస్టమ్లు, నిజ సమయంలో డ్రైవింగ్ తీర్పులు ఇవ్వడానికి, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
ఖచ్చితమైన, విస్తృతమైన గ్రౌండ్ ట్రూత్ డేటా యొక్క తరం ఈ అల్గారిథమ్లను రూపొందించడంలో అత్యంత కష్టతరమైన భాగాలలో ఒకటి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ఇది మిలియన్ల కొద్దీ చిత్రాలు మరియు సెన్సార్ రీడింగ్లను వర్గీకరిస్తుంది. డ్రైవింగ్ దృశ్యాలు, రహదారి రకాలు మరియు పరిస్థితుల పరిధిని కవర్ చేయడానికి డేటా తగినంత వైవిధ్యంగా ఉండాలి కాబట్టి పని చాలా శ్రమతో కూడుకున్నది మరియు సంక్లిష్టమైనది.
ప్రణాళిక మరియు నిర్ణయం తీసుకునే వ్యవస్థ అనేది వాస్తవ ప్రపంచంలోని అనిశ్చితులను నిర్వహించడానికి తగినంత బలంగా ఉండవలసిన మరొక కీలకమైన అంశం.
ఇతర డ్రైవర్ల చర్యలను అంచనా వేసినా లేదా అత్యవసర పరిస్థితుల్లో స్ప్లిట్-సెకండ్ తీర్పులు ఇచ్చినా అనిశ్చితిని ఎదుర్కోవడానికి అల్గారిథమ్లను రూపొందించాలి.
టెస్లా తన వాహనాల సముదాయం నుండి సేకరించిన సమాచారంపై ఆధారపడి తరచుగా దాని అల్గారిథమ్లను అప్గ్రేడ్ చేయడం ద్వారా దీనిని ఎదుర్కొంటుంది, నిరంతర అభివృద్ధిని ప్రారంభించే ఫీడ్బ్యాక్ లూప్ను ఏర్పాటు చేస్తుంది.
కానీ టెస్లా కేవలం సాఫ్ట్వేర్పై దృష్టి పెట్టదు; ఈ అల్గోరిథంలు బాగా పనిచేస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి, ఇది హార్డ్వేర్ ఆప్టిమైజేషన్పై కూడా శ్రద్ధ చూపుతుంది.
పూర్తి స్వీయ-డ్రైవింగ్ (FSD) చిప్ మరియు డోజో సూపర్ కంప్యూటర్, కంపెనీ యొక్క అనుకూల-రూపకల్పన ప్రాసెసర్లలో రెండు, నిజ సమయంలో క్లిష్టమైన గణనలను నిర్వహించడానికి అవసరమైన ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి.
కోడ్ ఫౌండేషన్స్ మరియు మూల్యాంకన మౌలిక సదుపాయాలు
స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్లో టెస్లా యొక్క సంచలనాత్మక పరిణామాలు పటిష్టమైన కోడ్ బేస్ మరియు అత్యంత అభివృద్ధి చెందిన అంచనా మౌలిక సదుపాయాలపై నిర్మించబడ్డాయి.
కోడ్ ఆప్టిమైజేషన్కు టెస్లా యొక్క విధానం ఉత్తమమైన నిర్గమాంశ, జాప్యం, ఖచ్చితత్వం మరియు నిర్ణయాత్మకతను నిర్ధారించడంలో ఈ ఉద్ఘాటనను ప్రతిబింబిస్తుంది.
టెస్లా గ్రౌండ్ నుండి ఆటోపైలట్ సాఫ్ట్వేర్ను సృష్టించినందున, ఇది దగ్గరి హార్డ్వేర్ ఇంటరాక్షన్కు హామీ ఇవ్వగలదు, ఫలితంగా మృదువైన మరియు సమర్థవంతమైన వ్యవస్థ ఏర్పడుతుంది.
నమ్మశక్యంకాని నమ్మకమైన బూట్లోడర్లను సృష్టించడం, Linux కెర్నల్లను సవరించడం మరియు సమర్థవంతమైన తక్కువ-స్థాయి కోడ్ను సృష్టించడం వంటివి వేగాన్ని కోల్పోకుండా అపారమైన సెన్సార్ డేటాను నిర్వహించడానికి అవసరం.
అయితే, కోడింగ్ మాత్రమే ఆందోళన కాదు. టెస్లాలో ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహించడంలో కీలకమైన అంశం మూల్యాంకన మౌలిక సదుపాయాలు.
ఈ అవస్థాపన, ఓపెన్-లూప్ మరియు క్లోజ్డ్-లూప్ రెండూ, అభివృద్ధి వేగాన్ని వేగవంతం చేయడానికి, పనితీరు మెరుగుదలలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు ఏవైనా తిరోగమనాలను ఆపడానికి సృష్టించబడ్డాయి.
టెస్లా యొక్క గణనీయమైన విమానాల నుండి సాధారణ క్లిప్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, వ్యాపారం వాటిని సమగ్ర పరీక్ష సూట్లలో చేర్చవచ్చు, సాఫ్ట్వేర్ వాస్తవ-ప్రపంచ సంఘటనలకు వ్యతిరేకంగా స్థిరంగా మూల్యాంకనం చేయబడుతుందని హామీ ఇస్తుంది.
అదనంగా, టెస్లా యొక్క సాధనాలు వాస్తవ-ప్రపంచ సెట్టింగ్లను అనుకరిస్తాయి మరియు లైవ్ డీబగ్గింగ్ కోసం అవసరమైన నమ్మశక్యం కాని వాస్తవిక చిత్రాలను మరియు సెన్సార్ డేటాను అందిస్తాయి మరియు స్వయంచాలక పరీక్ష.
ముగింపు
మేము టెస్లా యొక్క AI ప్రయాణాన్ని తిరిగి చూస్తే, వ్యాపారం రవాణా యొక్క భవిష్యత్తును ప్రభావితం చేయడమే కాకుండా రోబోటిక్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్లో విపరీతమైన పురోగతిని కూడా సాధిస్తుందని స్పష్టమవుతుంది.
టెస్లా దాని పూర్తి స్వీయ-డ్రైవింగ్ సాంకేతికత, డోజో సూపర్ కంప్యూటర్ మరియు టెస్లా బాట్తో సహా దాని కృత్రిమ మేధస్సు (AI) సాంకేతికతలతో స్వయంప్రతిపత్త డ్రైవింగ్ మరియు మానవ-రోబోట్ పరస్పర చర్య రెండింటిలోనూ సాధ్యమయ్యే వాటి కోసం కొత్త ప్రమాణాలను సెట్ చేస్తోంది.
ప్రత్యేకంగా తయారు చేయబడిన హార్డ్వేర్తో అత్యాధునిక సాఫ్ట్వేర్ను మిళితం చేసే దాని సమగ్ర వ్యూహం కారణంగా ఈ వ్యాపారం కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో అగ్రగామిగా స్థిరపడింది.
అయినప్పటికీ, టెస్లా యొక్క ప్రయత్నాల యొక్క చిక్కులు కారు మరియు రోబోటిక్స్ పరిశ్రమలకు మించినవి. హెల్త్కేర్, లాజిస్టిక్స్ మరియు స్మార్ట్ సిటీలు కూడా ఇప్పుడు అభివృద్ధిలో ఉన్న టెక్నాలజీల ద్వారా పూర్తిగా రూపాంతరం చెందుతాయి.
డోజో యొక్క మెషీన్ లెర్నింగ్ నైపుణ్యాలను ఒక సేవగా అందుబాటులో ఉంచాలనే ఎలోన్ మస్క్ యొక్క కోరిక మరియు టెస్లా తన సాఫ్ట్వేర్ యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ భాగాలకు ప్రతిజ్ఞ చేయడం వలన అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సుకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేయవచ్చు, పెద్ద టెక్ పరిశ్రమలో ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తుంది.
సమాధానం ఇవ్వూ