విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
మనకు తెలిసిన ప్రపంచం ఇది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఫలితంగా మారవచ్చు. సెమీ అటానమస్ సిస్టమ్స్లో మెరుగుదలలకు సంబంధించి, టెస్లా వాటిని ఎక్కువగా వినియోగిస్తోంది.
అదనంగా, ఎలోన్ మస్క్ ఇది చివరికి ఇతర రంగాలలో కూడా వర్తింపజేయబడుతుంది. పూర్తి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ టెక్నాలజీ మరియు ఆటోపైలట్ సిస్టమ్ కోసం,
టెస్లా కంప్యూటర్ దృష్టిని ఉపయోగిస్తుంది, యంత్ర అభ్యాసం, మరియు కృత్రిమ మేధస్సు (FSD).
ఈ ముక్కలో, మేము టెస్లాను టెక్ సంస్థగా మార్చడానికి మరియు స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్లను అభివృద్ధి చేయడానికి AI, కంప్యూటర్ విజన్, బిగ్ డేటా మరియు ఇతర సాంకేతికతలను ఎలా ఉపయోగిస్తుందో చర్చిస్తాము. ప్రారంభిద్దాం.
టెస్లా ఒక సాంకేతిక సంస్థ ఎలా ఉందో మనం మొదట పరిశీలిస్తాము.
టెస్లాను టెక్ కంపెనీగా ఎందుకు పరిగణించారు?
టెస్లా గణనీయమైన మొత్తంలో సాఫ్ట్వేర్ను ఉత్పత్తి చేస్తోంది. టెస్లా యొక్క విలక్షణమైన ఇన్ఫోటైన్మెంట్ సిస్టమ్, వినియోగ మార్గము, మరియు అటానమస్ డ్రైవింగ్ ఫంక్షన్లు అన్నీ సాఫ్ట్వేర్పై ఆధారపడి ఉంటాయి.
ఇతర ఆటోమేకర్లు ఇప్పుడు ఓవర్-ది-ఎయిర్ అప్గ్రేడ్లతో ప్రయోగాలు చేయడం ప్రారంభించగా, టెస్లా సంవత్సరాలుగా దీన్ని చేస్తోంది. టెస్లా ఉద్యోగులు టెస్లా ఆటోమొబైల్స్ కోసం ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లను సృష్టించారు మరియు నిరంతరం మెరుగుపరుస్తున్నారు.
టెస్లా సోలార్ ప్యానెల్స్, రూఫ్టాప్ సోలార్ టైల్స్, అనేక రకాల బ్యాటరీలు, ఛార్జింగ్ స్టేషన్లు, కంప్యూటర్లు మరియు కీలకమైన కంప్యూటర్ కాంపోనెంట్లతో సహా (టెస్లా కార్ల కోసం) అనేక ఇతర సాంకేతిక ఉత్పత్తులను కూడా ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
Nokia మరియు Blackberry రెండూ సాఫ్ట్వేర్లను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, iPhone రెండింటినీ సమతుల్యంగా కలిగి ఉంది, అందుకే ఇది మొబైల్ ఫోన్ వ్యాపారాన్ని జయించింది మరియు మేము ప్రస్తుతం మా ఫోన్లను ఉపయోగించే విధానాన్ని మార్చింది.
కార్ల వ్యాపారం కోసం టెస్లా చేస్తున్నది ఇదే. టెస్లాస్ వాహనాలు, అవును (మరియు SUVలు మరియు త్వరలో పికప్ ట్రక్కులు, సెమీ ట్రక్కులు మరియు ATVలు). కానీ ఈ వాహనాలు రోజువారీ వినియోగం కోసం టెస్లా అంతర్గతంగా సృష్టించిన లేదా టెస్లా వ్యవస్థలో చేర్చబడిన సాఫ్ట్వేర్ను కలిగి ఉంటాయి.
మీరు పార్క్ చేస్తున్నప్పుడు, టెస్లా TRAX, కరోకే మరియు అనేక గేమ్లతో సహా వినోద ఎంపికలను ప్రవేశపెట్టింది (మరియు రవాణాలో ఉన్నప్పుడు ఏదో ఒక రోజు కావచ్చు). టెస్లా హార్డ్వేర్ మరియు సాఫ్ట్వేర్లను మిళితం చేసే భద్రతా వ్యవస్థ సెంట్రీ మోడ్, విధ్వంసం వంటి నేరాలను పరిష్కరించడంలో చట్ట అమలుకు సహాయం చేసింది. మీ స్మార్ట్ఫోన్ మీ టెస్లా కీలా పనిచేస్తుంది.
మీ ఫోన్ని ఉపయోగించి, మీరు మీ వద్దకు రావడానికి మీ టెస్లాకు కాల్ చేయవచ్చు. అదనంగా, టెస్లా యొక్క ప్రత్యేకమైన సెంట్రీ మోడ్ టెక్నాలజీకి ధన్యవాదాలు ఏదైనా ముఖ్యమైన ఈవెంట్ ఉంటే కారు మీ ఫోన్కు తెలియజేస్తుంది.
టెస్లా డ్రైవర్ల వాస్తవ డ్రైవింగ్ అలవాట్లపై సేకరించిన డేటాను టెస్లా ఉపయోగిస్తుంది కాబట్టి (డేటా సేకరణ అనేది సాంకేతికతలో కీలకమైన అంశం, ప్రత్యేకించి ఇది ప్రత్యక్షంగా మరియు మార్కెట్ పరిశోధన సర్వేల ద్వారా చేయనప్పుడు), టెస్లా బీమా కూడా పొడిగింపుగా ఉంటుంది. సాంకేతికత వైపు.
ఆటోపైలట్ కోసం టెస్లా ఏ సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తుంది?
వారు రోబోలు మరియు కార్ల వంటి యంత్రాలలో పెద్ద ఎత్తున స్వయంప్రతిపత్తిని సృష్టించి, ఉపయోగిస్తున్నారు. పూర్తిగా సమగ్రమైన సమాధానాన్ని అందించగల ఏకైక పద్ధతి అని వారు వాదించారు అటానమస్ డ్రైవింగ్ మరియు అంతకు మించి ప్రణాళిక మరియు దృష్టి కోసం అత్యాధునిక AIపై ఆధారపడుతుంది, ఇది అనుమితి కోసం సమర్థవంతమైన హార్డ్వేర్తో అనుబంధించబడింది.
టెస్లా FSD చిప్
టెస్లా సిస్టమ్లు మెరుగైన పనితీరు మరియు రహదారి భద్రత కోసం రెండు AI ప్రాసెసర్లతో వస్తాయి. టెస్లా సిస్టమ్ దోష రహిత ఆపరేషన్ వైపు లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. బ్యాకప్ పవర్ మరియు డేటా ఇన్పుట్ సోర్స్ల కారణంగా, ఒక యూనిట్ తప్పుగా పనిచేసినప్పటికీ కారు రన్ అవుతూనే ఉంటుంది.
టెస్లా ఊహించని వైఫల్యం సంభవించినప్పుడు క్రాష్లను నిరోధించడానికి వాహనాలు బాగా సిద్ధమైనట్లు నిర్ధారించడానికి ఈ అదనపు జాగ్రత్తలు తీసుకుంటుంది.
కొత్త టెస్లా మైక్రోప్రాసెసర్ కంటే సెకనుకు ఎక్కువ ఆపరేషన్లు చేయగల ఏకైక పరికరం మానవ మెదడు (సెకనుకు 1 క్వాడ్రిలియన్ ఆపరేషన్లు). ఇది గతంలో ఉపయోగించిన టెస్లా ఎన్విడియా మైక్రోచిప్ల కంటే 21 రెట్లు ఎక్కువ శక్తివంతమైనది.
AI అనుమితి ప్రాసెసర్లను రూపొందించి, వారి పూర్తి స్వీయ-డ్రైవింగ్ సాఫ్ట్వేర్ను శక్తివంతం చేయడానికి, ప్రతి వాట్కు సిలికాన్ పనితీరును పెంచేటప్పుడు ప్రతి చిన్న ఆర్కిటెక్చరల్ మరియు మైక్రో-ఆర్కిటెక్చరల్ మెరుగుదలలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది.
టెస్లా నిస్సందేహంగా పూర్తిగా స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన లోకోమోటివ్ల కోసం మార్కెట్ను నడిపిస్తున్నప్పటికీ, అత్యాధునిక ఆటోపైలట్ వాహనాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి ఇది ఇంకా చాలా దూరంలో ఉంది.
టెస్లా డోజో చిప్
టెస్లా BF1/CFP362లో 16 TFLOPల పవర్తో ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన టెస్లా D8 అనే కొత్త ప్రాసెసర్ను ఆవిష్కరించింది. కృత్రిమ మేధస్సు. ఇటీవల జరిగిన ఓ కార్యక్రమంలో ఈ విషయం వెల్లడైంది టెస్లా AI రోజు ప్రదర్శన.
ఫంక్షనల్ యూనిట్ల నెట్వర్క్ అని పిలువబడే ఫంక్షనల్ యూనిట్ల నెట్వర్క్ను కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా భారీ చిప్ సృష్టించబడుతుంది, దీనికి టెస్లా D1 మొత్తం 354 ట్రైనింగ్ నోడ్లను జోడిస్తుంది. ప్రతి ఫంక్షనల్ యూనిట్ క్వాడ్-కోర్, 64-బిట్ ISA CPUతో బెస్పోక్, లింక్ ట్రావర్సల్, ప్రసారాలు మరియు ట్రాన్స్పోజిషన్ల కోసం ప్రత్యేక డిజైన్ను కలిగి ఉంటుంది. సూపర్ స్కేలార్ ఇంప్లిమెంటేషన్ ఈ CPU (4-వైడ్ స్కేలార్ మరియు 2-వైడ్ వెక్టార్ పైప్లైన్లు) ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది.
ఈ కొత్త టెస్లా సిలికాన్ 100 mm చదరపు పరిమాణంలో ఉన్న NVIDIA A100 యాక్సిలరేటర్లో ఉన్న GA826 GPU కంటే చిన్నది. ఇది 7nm ప్రక్రియను ఉపయోగించి ఉత్పత్తి చేయబడింది, మొత్తం 50,000 మిలియన్ ట్రాన్సిస్టర్లను కలిగి ఉంది మరియు 645 mm చదరపు ప్రాంతాన్ని ఆక్రమించింది.
టెస్లా దాని డోజో చిప్ ప్రస్తుత సిస్టమ్ల కంటే నాలుగు రెట్లు వేగంగా కంప్యూటర్ విజన్ డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుందని పేర్కొంది, ఇది కంపెనీ తన స్వీయ-డ్రైవింగ్ సిస్టమ్ను పూర్తిగా ఆటోమేట్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఏది ఏమైనప్పటికీ, టైల్-టు-టైల్ ఇంటర్కనెక్ట్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ అనే రెండు అత్యంత సవాలుగా ఉన్న సాంకేతిక విన్యాసాలు టెస్లా చేత ఇంకా సాధించబడలేదు.
టాప్-గ్రేడ్ నెట్వర్కింగ్ స్విచ్లు ఏ టైల్ యొక్క బాహ్య బ్యాండ్విడ్త్తో పోటీపడవు. దీన్ని చేయడానికి, టెస్లా ప్రత్యేకమైన ఇంటర్కనెక్ట్లను సృష్టించింది.
డోజో సిస్టమ్
సిలికాన్ ఫర్మ్వేర్ ఇంటర్ఫేస్లను నియంత్రించడానికి ఉన్నత-స్థాయి సాఫ్ట్వేర్ APIల నుండి డోజో సిస్టమ్ను సృష్టించండి. సవాలుతో కూడిన పరిస్థితులను పరిష్కరించడానికి మరియు స్కేలబుల్ కంట్రోల్ లూప్లు మరియు మానిటరింగ్ సాఫ్ట్వేర్ను రూపొందించడానికి అత్యాధునికమైన హై-పవర్ డెలివరీ మరియు కూలింగ్ టెక్నాలజీలను ఉపయోగించండి.
టెస్లా డేటాసెంటర్లలో ఉపయోగం కోసం తదుపరి తరం మెషిన్ లెర్నింగ్ కంప్యూట్ను అభివృద్ధి చేయడానికి వారి మెకానికల్, థర్మల్ మరియు ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ బృందాల యొక్క పూర్తి నైపుణ్యాన్ని ఉపయోగించుకోండి. మీ ఊహ మాత్రమే పరిమితి.
యొక్క ప్రతి భాగంతో పని చేయండి వ్యవస్థ రూపకల్పన. డోజోను ఎవరికైనా అందుబాటులో ఉండేలా పబ్లిక్-ఫేసింగ్ APIని అభివృద్ధి చేయండి మరియు వారి అపారమైన డేటాసెట్లను ఉపయోగించి శిక్షణ పనిభారాన్ని అందించడానికి టెస్లా ఫ్లీట్ లెర్నింగ్తో సహకరించండి.
స్వయంప్రతిపత్తి అల్గోరిథంలు
ఆటోమొబైల్ను ఆపరేట్ చేసే కీలకమైన అల్గారిథమ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఆ స్థలంలో హై-ఫిడిలిటీ వరల్డ్ మోడల్ మరియు ప్లాట్ పథాన్ని సృష్టించండి.
స్థలం మరియు సమయం అంతటా కారు సెన్సార్ల నుండి డేటాను సమగ్రపరచడం ద్వారా, ఒక అల్గారిథమ్ శిక్షణ కోసం ఉపయోగించే ఖచ్చితమైన మరియు విస్తృతమైన గ్రౌండ్ ట్రూత్ డేటాను అందిస్తుంది నరాల నెట్వర్క్ ఈ ప్రాతినిధ్యాలను అంచనా వేయడానికి.
వారు అనిశ్చితితో వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలను సవాలు చేయడంలో పనిచేయగల అత్యాధునిక పద్ధతులను ఉపయోగించి బలమైన ప్రణాళిక మరియు నిర్ణయాధికార వ్యవస్థను నిర్మిస్తారు.
మొత్తం టెస్లా ఫ్లీట్ స్థాయిలో అల్గారిథమ్లను విశ్లేషించడం ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
నరాల నెట్వర్క్
అత్యాధునిక పరిశోధనను ఉపయోగించడం ద్వారా అవగాహన నుండి నియంత్రణ వరకు ఉన్న సమస్యలపై డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు. సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్, ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు మోనోక్యులర్ డెప్త్ ఎస్టిమేషన్ను సాధించడానికి, వారి పర్-కెమెరా నెట్వర్క్లు ముడి చిత్రాలను పరిశీలిస్తాయి.
రోడ్డు లేఅవుట్, స్టాటిక్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు 3D ఆబ్జెక్ట్ల యొక్క టాప్-డౌన్ దృక్కోణాన్ని రూపొందించడానికి వారి బర్డ్-ఐ-వ్యూ నెట్వర్క్లు అన్ని కెమెరాల నుండి ఫుటేజీని ఉపయోగిస్తాయి.
వారి నెట్వర్క్లు వారి దాదాపు 1M కార్ల ఫ్లీట్ నుండి నిరంతరం డేటాను అందించబడతాయి, ఇందులో ప్రపంచంలోని అత్యంత సంక్లిష్టమైన మరియు విభిన్నమైన పరిస్థితులు ఉన్నాయి.
ఆటోపైలట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల మొత్తం నిర్మాణాన్ని రూపొందించే 48 నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి 70,000 GPU గంటలు అవసరం. ప్రతి సమయ దశలోనూ, అవి సమిష్టిగా 1,000 విభిన్న టెన్సర్లను (అంచనాలు) ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
మౌలిక సదుపాయాల మూల్యాంకనం
ఆవిష్కరణ వేగాన్ని వేగవంతం చేయడానికి, పనితీరు మెరుగుదలలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు రిగ్రెషన్లను ఆపడానికి వారు మౌలిక సదుపాయాలు మరియు ఓపెన్ మరియు క్లోజ్డ్-లూప్ హార్డ్వేర్-ఇన్-ది-లూప్ అసెస్మెంట్ టూల్స్ను కూడా సృష్టించారు.
వారు తమ ఫ్లీట్ యొక్క అనామక లక్షణ క్లిప్లను ఉపయోగించుకుంటారు మరియు వాటిని అనేక పరీక్షా దృశ్యాలలో చేర్చారు. ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ లేదా లైవ్ డీబగ్గింగ్ కోసం ఉపయోగించడానికి వారి ఆటోపైలట్ ప్రోగ్రామ్ కోసం నమ్మశక్యం కాని లైఫ్లైక్ విజువల్స్ మరియు ఇతర సెన్సార్ డేటాను రూపొందించే వారి వాస్తవ వాతావరణాన్ని అనుకరించే కోడ్ను వ్రాయండి.
టెస్లా బిగ్ డేటా, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
బిగ్ డేటా
పెద్ద డేటాను టెస్లా కేవలం సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మాత్రమే ఉపయోగించదు; ఇది వినియోగదారుల ఆనందాన్ని పెంచడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతుంది. వారు తమ క్లయింట్ల ఆన్లైన్ కమ్యూనిటీల నుండి సమాచారాన్ని పొందుతారు మరియు వారు తమ తదుపరి తయారీని మెరుగుపరచడానికి దాన్ని ఉపయోగిస్తారు. ఈ రకమైన క్లయింట్ పరస్పర చర్య వ్యాపారంలో వినబడదు.
ఖర్చులను ఆదా చేయడానికి, కొత్త మార్కెట్లను కనుగొనడానికి, వినియోగదారులను సంతోషపెట్టడానికి, కొత్త ఉత్పత్తులను సృష్టించడానికి మరియు దాని వాహనాలను మెరుగుపరచడానికి టెస్లా యొక్క ప్రయత్నాలకు బిగ్ డేటా మద్దతు ఇస్తుంది.
ప్రమాదాల స్థానం నుండి ఒక నిర్దిష్ట రహదారిపై ట్రాఫిక్ వేగం సగటు పెరుగుదల వరకు చర్య తీసుకోవాలని డ్రైవర్లను బలవంతం చేసే ఏదైనా చూపించే అత్యంత డేటా-సాంద్రత మ్యాప్లను రూపొందించడానికి సమాచారం ఉపయోగించబడుతుంది.
ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ క్లౌడ్లోని మెషిన్ లెర్నింగ్ మొత్తం ఫ్లీట్కు శిక్షణనిస్తుండగా, ప్రతి ఒక్క కారు ప్రస్తుతం ఏ చర్య తీసుకోవాలో నిర్ణయిస్తుంది.
అదనంగా, నిర్ణయం తీసుకోవడంలో మూడవ స్థాయి ఉంది, దీని ద్వారా ఆటోమొబైల్స్ నెట్వర్క్లను నిర్మించడానికి మరియు ప్రాంతం గురించి జ్ఞానాన్ని పంచుకోవడానికి పొరుగున ఉన్న టెస్లా వాహనాలతో కనెక్ట్ కావచ్చు.
ఈ నెట్వర్క్లు బహుశా ఇతర తయారీదారులు తయారు చేసిన వాహనాలతో పాటు ట్రాఫిక్ కెమెరాలు, గ్రౌండ్-బేస్డ్ సెన్సార్లు లేదా స్వయంప్రతిపత్తమైన కార్లు సర్వసాధారణమైన సమీప భవిష్యత్తులో ఉన్న ఫోన్ల వంటి ఇతర సిస్టమ్లతో కూడా కమ్యూనికేట్ చేస్తాయి.
కృత్రిమ మేధస్సు
స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన కార్లు వారి స్వంతంగా డ్రైవ్ చేయగలగడానికి, వారి సెన్సార్లు మరియు మెషిన్ విజన్ కెమెరాల నుండి డేటాను నిరంతరం మూల్యాంకనం చేస్తాయి. వారు ఈ సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకుంటారు.
సైకిళ్లు, పాదచారులు మరియు కార్ల కదలికలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి వారు AIని ఉపయోగిస్తారు. వారు స్ప్లిట్-సెకండ్ తీర్పులు చేయవచ్చు మరియు ఈ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి వారి కార్యకలాపాలను వేగంగా ప్లాన్ చేసుకోవచ్చు.
కారు ఇప్పుడు ఉన్న లేన్లోనే ఉండాలా లేదా మార్చాలా? అది అలాగే కొనసాగాలా లేక వారి ముందున్న కారును ఓవర్టేక్ చేయాలా? కారు ఎప్పుడు వేగాన్ని తగ్గించాలి లేదా వేగవంతం చేయాలి?
కార్లను పూర్తిగా స్వతంత్రంగా చేయడానికి, టెస్లా తప్పనిసరిగా అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు దాని AIలను అందించడానికి అవసరమైన డేటాను సేకరించాలి. మరింత శిక్షణ డేటా ఎల్లప్పుడూ మెరుగైన పనితీరుకు దారి తీస్తుంది మరియు టెస్లా ఈ విషయంలో రాణిస్తుంది.
ఇప్పుడు రోడ్డుపై ఉన్న వందల వేల టెస్లా వాహనాల నుండి దాని మొత్తం డేటాను సేకరిస్తుంది కాబట్టి టెస్లాకు పోటీతత్వం ఉంది. వివిధ పరిస్థితులలో టెస్లాస్ ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిపై అంతర్గత మరియు బాహ్య సెన్సార్లు ట్యాబ్లను ఉంచుతాయి.
అదనంగా, వారు డ్రైవర్లు ఎలా ప్రవర్తిస్తారో, వివిధ పరిస్థితులకు వారి ప్రతిచర్యలతో సహా మరియు వారు స్టీరింగ్ వీల్ లేదా డాష్బోర్డ్ను ఎంత తరచుగా తాకినట్లు గమనిస్తారు. వారు చాలా అధునాతన ట్రాకింగ్ వ్యవస్థను కలిగి ఉన్నారు.
ఉదాహరణకు, టెస్లా సమయానికి తక్షణాన్ని రికార్డ్ చేస్తుంది, దానిని డేటా సేకరణకు జోడిస్తుంది, ఆపై నాడీ నెట్వర్క్ నేర్చుకోగలిగే పర్యావరణం యొక్క నైరూప్య చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి రంగు రూపాలను ఉపయోగిస్తుంది.
టెస్లా వాహనం కారు లేదా సైకిల్ ఎలా ప్రవర్తిస్తుందనే దాని గురించి సరికాని ఊహను చేసినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది.
యంత్ర అభ్యాస
అంతర్గత మరియు బాహ్య సెన్సార్ల వాడకంతో, నియంత్రణలలో డ్రైవర్ చేతి స్థానం మరియు అవి ఎలా నిర్వహించబడుతున్నాయి అనే దాని గురించి సమాచారాన్ని కూడా తీయగలవు, టెస్లా మెషీన్ లెర్నింగ్ దాని అన్ని వాహనాల నుండి దాని కీలక డేటాలో కొన్నింటిని విజయవంతంగా క్రౌడ్ సోర్స్ చేస్తుంది. డ్రైవర్లు.
రహదారి యొక్క నిర్దిష్ట పొడవులో ట్రాఫిక్ వేగం సగటు పెరుగుదల నుండి ప్రమాదాల ఉనికి వరకు మరియు డ్రైవర్లను చర్య తీసుకోమని ప్రాంప్ట్ చేసే వరకు ప్రతిదీ ప్రదర్శించే చాలా డేటా-డెన్స్ మ్యాప్లను రూపొందించడానికి కూడా సమాచారం ఉపయోగించబడుతుంది.
భాగంగా ఉండగా ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ ప్రతి ఒక్క కారుపై ప్రస్తుతం కారు ఎలాంటి చర్య తీసుకోవాలో నిర్ణయిస్తుంది, టెస్లా యొక్క క్లౌడ్-ఆధారిత మెషీన్ లెర్నింగ్ మొత్తం విమానాలకు శిక్షణనిస్తుంది.
కొన్ని స్థానిక అంతర్దృష్టులు మరియు సమాచారాన్ని మార్పిడి చేయడానికి, ఆటోమొబైల్స్ సమీపంలోని కొన్ని ఇతర టెస్లా వాహనాలతో నెట్వర్క్ చేయగలవు.
ముగింపు
టెస్లా ఎల్లప్పుడూ డేటా సేకరణ మరియు విశ్లేషణను ఉత్పత్తి చేసే వ్యాపారంగా ఉంది, అది ఏ పని చేసినా అత్యంత శక్తివంతమైన సాధనం. వారి CPUలను రూపకల్పన చేసేటప్పుడు వారు ఎటువంటి మినహాయింపులు చేయలేదు.
యొక్క అభివృద్ధి స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు మరియు కార్పొరేషన్ ద్వారా గణాంక డేటా యొక్క విశ్లేషణ కృత్రిమ మేధస్సు, డేటా విశ్లేషణ, పెద్ద డేటా, మెషిన్ లెర్నింగ్, కంప్యూటర్ విజన్, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, FSD చిప్ మరియు అనేక ఇతర అల్గారిథమ్ల కారణంగా మనం డ్రైవ్ చేసే విధానాన్ని పూర్తిగా మార్చడం సాధ్యం చేసింది.
సమాధానం ఇవ్వూ