టెస్లా స్థాపించబడిన ఒక అమెరికన్ వాహన తయారీ సంస్థ ఏలోను మస్క్ లో 2003.
కంపెనీ దాని ఎలక్ట్రిక్ కార్లకు మరియు సోలార్ ప్యానెల్స్ మరియు లిథియం-అయాన్ బ్యాటరీ ఎనర్జీ స్టోరేజ్లో ప్రత్యేకతను కలిగి ఉంది.
టెస్లా కార్లు సూపర్ ఛార్జింగ్, కీకార్డ్ యాక్సెస్ మరియు ఆటోపైలట్ మోడ్తో సహా అనేక విప్లవాత్మక ఫీచర్లతో వస్తాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు ఆలోచనల కారణంగా ఆటోపైలట్ మోడ్ సాధ్యమైంది టెస్లా యొక్క అధునాతన న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్.
టెస్లా న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ గురించి వివరంగా చర్చిద్దాం.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అంటే ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, లేదా ఎన్ఎన్లు, జీవసంబంధ కార్యకలాపాల తర్వాత రూపొందించబడిన అల్గారిథమ్ల శ్రేణి. మానవ మెదడు. నరాల నెట్వర్క్ నోడ్లను కలిగి ఉంటుంది, వీటిని న్యూరాన్లు అని కూడా అంటారు. నిలువు నోడ్ల సేకరణను లేయర్లు అంటారు.
ప్రతి పొర నోడ్లను కలిగి ఉంటుంది, వీటిని న్యూరాన్లు అని కూడా పిలుస్తారు, ఇక్కడ గణనలు జరుగుతాయి. ఒక లేయర్ యొక్క నోడ్లు క్రింద కనిపించే విధంగా ట్రాన్స్మిషన్ లైన్ల ద్వారా తదుపరి పొరకు అనుసంధానించబడి ఉంటాయి.
కింది రేఖాచిత్రంలో, సర్కిల్లు నోడ్లను సూచిస్తాయి మరియు నోడ్ల నిలువు సేకరణ పొరలను సూచిస్తాయి. ఈ నమూనాలో మూడు పొరలు ఉన్నాయి.
వారు ఎలా నేర్చుకుంటారు?
డేటా ఒక లేబుల్తో పాటు మోడల్కు ఒక్కో ఎంటిటీకి అందించబడుతుంది. డేటా భాగాలుగా విభజించబడింది మరియు మోడల్ యొక్క ప్రతి నోడ్ ద్వారా పంపబడుతుంది.
నోడ్లు ఈ భాగాలపై గణిత కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తాయి. ఒక లేయర్లోని లెక్కల శ్రేణి తర్వాత, డేటా తదుపరి లేయర్లోకి వెళుతుంది.
పూర్తయిన తర్వాత, మా మోడల్ అవుట్పుట్ లేయర్ వద్ద డేటా లేబుల్ను అంచనా వేస్తుంది. మోడల్ ఈ అంచనా విలువను వాస్తవ లేబుల్ విలువతో పోల్చడానికి కొనసాగుతుంది.
విలువలు సరిపోలితే, మా మోడల్ తదుపరి ఇన్పుట్ను తీసుకుంటుంది, అయితే విలువలు భిన్నంగా ఉంటే మోడల్ రెండు విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గణిస్తుంది, నష్టం అని పిలుస్తారు మరియు తదుపరిసారి సరిపోలే లేబుల్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి నోడ్ లెక్కలను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
టెస్లా యొక్క న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్
అవగాహన నుండి నియంత్రణ వరకు సమస్యలపై లోతైన నాడీ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి టెస్లా అత్యాధునిక పరిశోధనలను ఉపయోగిస్తుంది.
టెస్లా యొక్క పర్-కెమెరా నెట్వర్క్లు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు నిర్వహించడానికి ముడి చిత్రాలను విశ్లేషిస్తాయి. మోనోక్యులర్ లోతు అంచనా.
డేటాసెట్లు
రోడ్డు లేఅవుట్, స్టాటిక్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు 3D ఆబ్జెక్ట్లను నేరుగా టాప్-డౌన్ వ్యూలో అవుట్పుట్ చేసే బర్డ్స్-ఐ-వ్యూ నెట్వర్క్ కెమెరాల నుండి తీసిన వీడియోల నుండి సేకరించిన ముడి చిత్రాలపై న్యూరల్ నెట్వర్క్లు శిక్షణ పొందుతాయి.
డేటా చిత్రాలు లేబుల్ చేయబడవు మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా అనేక విభిన్న దృశ్యాలను కవర్ చేస్తాయి మరియు నిజ సమయంలో ఒక మిలియన్ వాహనాలను కలిగి ఉంటాయి.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
నెట్వర్క్లో 70,000 గ్రాఫికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUలు) ఉన్నాయి, ఆ రైలు 48 లోతైన అభ్యాసం నమూనాలు.
కెమెరాలు మరియు సెన్సార్లతో సహా కారు యొక్క హార్డ్వేర్ భాగాలు, ఈ మోడల్ల నెట్వర్క్ ద్వారా పంపబడే పర్యవేక్షించబడని డేటాను అందిస్తాయి.
ఇచ్చిన డేటా నుండి పాదచారులు, చెట్టు మొదలైన వాతావరణంలో సాధ్యమయ్యే వస్తువుల గురించి కారు నేర్చుకుంటుంది.
ఆర్కిటెక్చర్ సూత్రాలను ఉపయోగించే రెండు AI చిప్లను కూడా కలిగి ఉంటుంది లోతైన అభ్యాసం. ఈ చిప్లు కారును డ్రైవింగ్ చేస్తున్నప్పుడు ఎప్పుడు, ఎలా తిప్పాలి వంటి నిజ-సమయ నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడతాయి.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ దాని పనితీరుకు దోహదపడే అనేక శక్తివంతమైన పరికరాలు మరియు భావనలను కలిగి ఉంది, వాటితో సహా:
FSD చిప్
పూర్తి స్వీయ డ్రైవింగ్ (FSD) చిప్స్ టెస్లా యొక్క ఆటోపైలట్ సాఫ్ట్వేర్ను అమలు చేసే AI అనుమితి చిప్లు. ఈ చిప్లు మైక్రో-ఆర్కిటెక్చరల్ మెరుగుదలలతో రూపొందించబడ్డాయి, ఇవి గరిష్ట సిలికాన్ పనితీరు-పర్-వాట్కు తగ్గుతాయి.
FSDలు AI యొక్క కార్యాచరణ మరియు పనితీరును ధృవీకరించడానికి బలమైన పరీక్షలు మరియు స్కోర్బోర్డ్లను వ్రాసేటప్పుడు ఫ్లోర్-ప్లానింగ్, టైమింగ్ మరియు పవర్ విశ్లేషణలను అమలు చేస్తాయి.
డోజో చిప్స్ మరియు సిస్టమ్స్
డోజో టెస్లా యొక్క సూపర్ కంప్యూటర్ సిస్టమ్, ఇది అధిక-పవర్ డెలివరీ మరియు శీతలీకరణ కోసం అధునాతన సాంకేతికతతో కఠినమైన సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది.
డోజో చిప్లు ఈ సిస్టమ్లకు శక్తినిచ్చే AIని కలిగి ఉంటాయి మరియు ప్రతి గ్రాన్యులారిటీలో గరిష్ట పనితీరు, నిర్గమాంశ మరియు బ్యాండ్విడ్త్ కోసం రూపొందించబడ్డాయి.
టెస్లా యొక్క NN కోసం పవర్ మరియు పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి చిప్స్ మరియు సిస్టమ్లు కలిసి ఉపయోగించబడతాయి.
స్వయంప్రతిపత్తి అల్గోరిథంలు
స్వయంప్రతిపత్తి అల్గారిథమ్లు అనేది ప్రపంచం యొక్క అధిక-విశ్వసనీయ ప్రాతినిధ్యాన్ని సృష్టించడం మరియు ఇచ్చిన స్థలంలో పథాలను ప్లాన్ చేయడం ద్వారా కారును నడిపించే ప్రధాన అల్గారిథమ్లు.
టు న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వండి అటువంటి ప్రాతినిధ్యాలను అంచనా వేయడానికి, టెస్లా అల్గారిథమిక్గా స్థలం మరియు సమయం అంతటా కారు సెన్సార్ల నుండి సమాచారాన్ని కలపడం ద్వారా ఖచ్చితమైన మరియు పెద్ద-స్థాయి గ్రౌండ్-ట్రూత్ డేటాను సృష్టిస్తుంది.
ఈ అల్గారిథమ్లు అనిశ్చితిలో సంక్లిష్టమైన వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో పనిచేసే పటిష్టమైన ప్రణాళిక మరియు నిర్ణయాధికార వ్యవస్థను రూపొందించడానికి అధునాతన సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తాయి.
మూల్యాంకనం మౌలిక సదుపాయాలు
టెస్లా యొక్క మూల్యాంకన అవస్థాపనలో ఓపెన్-లూప్, క్లోజ్డ్-లూప్ మరియు హార్డ్వేర్-ఇన్-ది-లూప్ మూల్యాంకన సాధనాలు మరియు స్కేల్ వద్ద మౌలిక సదుపాయాలు ఉన్నాయి.
ఈ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పనితీరు మెరుగుదలలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు రిగ్రెషన్లను నిరోధించడానికి AIని అనుమతిస్తుంది.
టెస్లా యొక్క NN యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు
- కెమెరాలు, అల్ట్రాసోనిక్ సెన్సార్లు మరియు రాడార్ పర్యావరణాన్ని గ్రహిస్తాయి
- రాడార్ కారు చుట్టూ ఉన్న దూరాన్ని కొలుస్తుంది
- అతినీలలోహిత సాంకేతికతలు సామీప్యాన్ని కొలుస్తాయి మరియు నిష్క్రియ వీడియో కారు చుట్టూ ఉన్న వస్తువులను గుర్తిస్తుంది
- డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల సూత్రాలపై నిర్మించబడిన రెండు AI చిప్లను ఉపయోగిస్తుంది
- 6 బిలియన్ ట్రాన్సిస్టర్లతో కూడిన AI చిప్స్
- ఎన్విడియా చిప్స్ కంటే 21 రెట్లు వేగంగా
- AI చిప్లు 32 మెగాబైట్ల హై-స్పీడ్ SRAM మెమరీని కలిగి ఉంటాయి
- 48 డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లను కలిగి ఉంటుంది
- 70,000 గ్రాఫికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUలు) ఉన్నాయి
- ప్రతి సమయ దశలో 1000 విభిన్న టెన్సర్లను (అంచనాలు) అవుట్పుట్ చేస్తుంది
ముగింపు
టెస్లా యొక్క కట్టింగ్-ఎడ్జ్ నరాల నెట్వర్క్ మరియు AI ఆర్కిటెక్చర్ సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ల ఆలోచనను నిజం చేసింది.
ప్రముఖ AI-ఆధారిత ఆటోమొబైల్ తయారీదారు యొక్క ఈ విజయం దాని అధునాతన ఫలితమే FSD చిప్స్, డోజో చిప్స్, స్వయంప్రతిపత్తి అల్గారిథమ్లు, మూల్యాంకన మౌలిక సదుపాయాలు మరియు మరిన్ని.
మీరు AI, డీప్ లెర్నింగ్ మరియు లేటెస్ట్ టెక్నాలజీ ట్రెండ్ల గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటే, మా ఇతర ఆసక్తికరమైన కథనాలను చూడండి.
సమాధానం ఇవ్వూ