Tesla'yı düşündüğünüzde otomobil endüstrisinde tanınmış bir isim olduğunu düşünebilirsiniz. Elektrikli otomobillerde öncü olan Tesla, hiç şüphesiz. Ancak, başarılarının sırrı olan teknolojik bir firmadırlar.
İşletmelerini başarılı kılan şeylerden biri, yapay zeka teknolojiler. Tesla'nın araçlarının tam otomasyonu, şirketin mevcut en önemli önceliklerinden biridir ve bu amaca ulaşmak için AI ve birçok bileşenini kullanıyorlar.
2021 yılının başında geleceğini duyurarak, Tesla alt kıtada bir heyecan yarattı. Elon Musk, Tesla Hindistan'ın üretim merkezi olarak Hindistan'ın Bangalore kentini kurmaya neredeyse hazır.
Hindistan'daki yapay zeka uzmanları, çok övülen "Kendi Kendini Kullanan Arabalar"ın Hindistan'da nasıl çalışacağına dair memler ve tweet'ler olarak tezahürat yaptı.
Sonunda dünyayı yönetecek bir yapay zeka dalgası daha yeni başlıyor.
Bu gönderi, Tesla'nın, özellikler ve diğer bilgiler de dahil olmak üzere, AI'yı sistemine nasıl entegre ettiğini derinlemesine inceleyecektir.
Peki, AI Arabalarda Otonom Sürüşü Nasıl Öğretir?
Otonom araçlar bağımsız olarak sürülebilmek için sensörlerinden ve yapay görme kameralarından gelen verileri sürekli olarak analiz eder. Daha sonra ne yapacaklarına karar vermek için bu verileri kullanırlar.
Bisikletlerin, yayaların ve otomobillerin bir sonraki hareketlerini anlamak ve tahmin etmek için AI kullanırlar. Bu bilgileri eylemlerini hızlı bir şekilde planlamak ve anlık kararlar vermek için kullanabilirler.
Otomobil mevcut şeridinde mi devam etmeli yoksa şerit değiştirmeli mi? Olduğu yerden devam mı etmeli yoksa önlerindeki otomobili mi geçmeli? Araç ne zaman yavaşlamalı veya hızlanmalı?
Tesla'nın, arabaları tamamen otonom hale getirmek için algoritmaları eğitmek ve yapay zekalarını beslemek için uygun verileri toplaması gerekiyor. Daha iyi performans her zaman daha fazla eğitim verisinden elde edilir ve Tesla bu alanda parlar.
Tesla'nın tüm verilerini şu anda yollarda olan yüz binlerce Tesla aracından toplu kaynak olarak alması, onlara rekabet avantajı sağlıyor. Hem iç hem de dış sensörler, Tesla'ların çeşitli koşullarda nasıl davrandığını izler.
Ayrıca, belirli koşullara nasıl tepki verdikleri ve direksiyon simidine veya gösterge panosuna ne sıklıkta dokundukları da dahil olmak üzere sürücü davranışı hakkında bilgi toplarlar.
“Taklit öğrenme” Tesla'nın stratejisinin adıdır. Dünya çapında milyonlarca gerçek sürücü karar verir, yanıt verir ve hareket eder ve algoritmaları bu eylemlerden öğrenir. Tüm bu kilometreler, inanılmaz derecede sofistike otonom araçlarla sonuçlanır.
Takip sistemleri gerçekten gelişmiş. Örneğin Tesla, o anın bir veri anlık görüntüsünü saklar, onu veri kümesine ekler ve ardından dünyanın soyut bir temsilini renk kodlu şekiller kullanarak yeniden yaratır. sinir ağı dan öğrenebilir. Bu, bir Tesla aracı, bir arabanın veya bisikletin davranışını yanlış tahmin ettiğinde olur.
Otonom araçlar geliştiren diğer işletmeler, sentetik veri, Tesla tarafından AI'larını eğitmek için kullanılan gerçek dünya verilerinden önemli ölçüde daha az etkilidir (örneğin, Grand Theft Auto gibi video oyunlarından sürüş davranışı).
Şimdi yapay zekadan yararlanan Tesla bileşenlerini inceleyeceğiz.
Yapay zekadan yararlanan Tesla bileşenleri
Kamera ve Sensörler
Tesla'nın tamamlaması gereken sorumluluklar oldukça iyi bilinmektedir. Şerit tanımlamadan yaya takibine kadar tüm bu işlemler gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilir. Tesla, bu nedenle 8 kamera yardımıyla ameliyat etti. Ek olarak, bu kadar çok kameranın varlığı, kör bölge olmamasını ve aracın etrafındaki tüm alanın kapsanmasını sağlar.
Az önce okudukların doğru! LIDAR yok Yüksek tanımlı haritalama için sistem yok. Tesla sadece bilgisayar vizyonunu kullanmak istiyor, makine öğrenmeve otomatik pilot modeli oluşturmak için kamera video beslemeleri. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) daha sonra ham videoyu izlemek ve analiz etmek için kullanılır. nesneleri algılamak.
Tesla otopilot kameralara ek olarak radar ve ultrasonik sensörlere de sahiptir. Radar, araçlar ve diğer nesneler arasındaki mesafeyi tespit etmek ve ölçmek için kullanılır. Sürücü güvenliğini optimize etmek için ultrasonik sensörler ayrıca pasif nesnelerle yakınlığın izlenmesine göre çalışır.
Arabanın çevresini anlamak ve otopilot yeteneklerini olabildiğince duyarlı hale getirmek için sinir ağları Tesla donanımıyla entegre edilmiştir.
Tesla FSD Çip -3
Yollarda daha iyi performans ve güvenlik için Tesla sistemleri iki AI işlemci içerir. Tesla sistemi hatasız olmaya çalışır. Bir ünite arızalansa bile, yedek güç ve veri giriş kaynakları nedeniyle otomobil ekstra üniteleri kullanarak çalışmaya devam edebilir.
Tesla, öngörülemeyen bir arıza durumunda çarpışmaları önlemek için araçların iyi donanımlı olduğundan emin olmak için bu ekstra önlemleri kullanır. Sadece insan beyni Yeni Tesla mikroişlemcisinden saniyede daha fazla işlem gerçekleştirebilir (saniyede 1 katrilyon işlem). Bu, daha önce kullanımda olan Tesla Nvidia mikroçiplerinden yaklaşık 21 kat daha güçlü.
Tesla, şüphesiz tam otonom lokomotifler için bir pazar lideridir, ancak hala son teknoloji bir otopilot araba üretmekten çok uzaktır.
Gelecekte, bu yazıda özetlediğimiz niteliklere sahip bir otomobil kuşkusuz sıradan hale gelecek. Tesla, kendi son teknoloji AI işlemcilerini ve sinir ağı mimarisini yarattı.
Sinir Ağı Eğitimi
Model ayrıca sinir ağlarından sonra eğitilmelidir. yaratılmıştır. Tesla'nın son teknoloji bilgisayarlı görme yeteneklerine izin vermek için çok çeşitli kitaplıkları ve araçları devreye soktuğunun farkındayız.
ateş feneriFacebook'un AI Araştırma departmanı tarafından oluşturulan , böyle bir çerçevedir (FAIR). PyTorch tarafından kullanılır Tesla teknoloji yığını derin öğrenme modelini eğitmek.
Tesla'nın tam özerklik elde etmek için haritalara veya LIDAR'a güvenmemesi dikkat çekicidir. Kameralar ve saf bilgisayar görüşü özel olarak kullanılır ve her şey gerçek zamanlı olarak yapılır.
Tesla, eğitim için Pytorch'u ve ayrıca aşağıdakiler gibi çeşitli yardımcı faaliyetler kullanır: otomatik iş akışı programlama, model eşiklerinin kalibrasyonu, kapsamlı değerlendirme, pasif testler, simülasyon testleri vb.
Tesla, 70,000 farklı tahminde bulunan 48 ağı eğitmek için yaklaşık 1,000 GPU saati harcıyor. Bu eğitim bir defaya mahsus değil, devam etmektedir. Yapay zekanın zamanla ilerleyen yinelemeli bir süreç olduğunun farkındayız. Sonuç olarak, 1000 ayrı tahminin tümü doğru kalır ve asla bozulmaz.
HidraNet
Herhangi bir zamanda, bir araba hareket halinde değilken ve büyük olasılıkla bir yol ayrımındayken bile devam eden yaklaşık 100 iş vardır. Her görev için bir sinir ağı kullanmak maliyetli ve etkisizdir. Tesla araçlarında yapay zeka tarafından gerçek zamanlı olarak büyük miktarda bilgi işlenir.
Sonuç olarak, tek seferde 50 x 1000 resmi işleyebilen ResNet-1000 paylaşımlı omurga, Computer Vision iş akışı için merkezi işlem birimi olarak hizmet veriyor.
Ağın tepesine yakın bir yerde, HydraNet sinir ağı tasarımı birkaç kola (veya kafaya) ayrılır. Her bir mikro grup eğitim verisinin birçok kafa için farklı şekilde ağırlıklandırılmasıyla, bu kafalara bağımsız olarak öğretilir ve farklı şeyler öğrenir.
Elbette, bu HydraNet'lerin araçlar için AI'yı işlemek üzere birlikte çalıştığı birkaç örnek var. Her HydraNet'in bilgileri, yinelenen sorunları gidermek için kullanılır.
Örneğin, dur işaretlerini işlemek için bir görev, yayalarla ilgilenmek için başka bir görev ve trafik sinyallerini incelemek için başka bir görev aktif olabilir. Bu farklı görevlerin tümü ortak bir omurga tarafından yürütülür.
HydraNet mimarisine göre, bu görevlerin her biri için muazzam sinir ağının sadece küçük bir kısmı gereklidir.
Bu, belirli ilgili görevler için ortak bir blok için farklı blokların eğitildiği transfer öğrenmeye oldukça benzer. HydraNet'lerin omurgaları çeşitli konularda eğitilirken, kafalara belirli işler öğretilir.
Bu, modeli eğitmek için gereken süreyi azaltır ve çıkarımı hızlandırır.
Tesla Otopilotu
Otopilot özelliklerine sahip otomobiller, bir şeritte otonom olarak yön verebilir, hızlanabilir ve durabilir. Derin sinir ağı kavramları kullanılarak inşa edilmiştir. Kameralar, ultrasonik sensörler ve radar kullanarak aracı çevreleyen alanı gözlemler.
Sürücüler, sensörler ve kameralar tarafından çevrelerinden haberdar edilir ve bu bilgiler, sürüşün daha güvenli ve daha az stresli olmasına yardımcı olmak için milisaniyeler içinde analiz edilir.
Aydınlık, karanlık ve çeşitli hava koşullarında, otomobilleri çevreleyen alanı gözlemlemek ve tahmin etmek için radar kullanılır. Her durumda, ultraviyole yöntemleri yakınlığı belirler ve pasif video yakındaki nesneleri tanımlar ve güvenli sürüşü destekler.
Ek olarak, otomatik pilot sürücüye yardımcı olmak için tasarlanmıştır ve Tesla'yı kendi kendini süren bir araca dönüştürmez. Sürücüleri ellerini direksiyonda tutmaları konusunda uyarmak yaygın bir uygulamadır.
Direksiyona geçmeniz için bir dizi uyarı tetiklenir. Daha uzun süre göz ardı edilirse, otomobil durmadan önce yavaşlamaya başlar. Sürücüler, hız sabitleyici kumanda kolunu frenleyerek, çevirerek veya devre dışı bırakarak her zaman otomatik pilot işlevlerini geçersiz kılabilir.
Kuşbakışı
Tesla donanımının sıklıkla yorumladığı resimlerin ekstra boyutlara ihtiyacı olabilir. Bird's Eye View özelliği, daha uzak mesafeleri ölçmeyi kolaylaştırır ve dış dünyanın daha doğru bir temsilini sunar.
Park etmeyi basitleştirmek ve küçük yerlerde gezinmeyi kolaylaştırmak için bir arabanın üstten görünüş görüntüsünü "işleyen" bir görsel izleme sistemidir. Park etme yetenekleriniz hakkında yanlış bir gerekçe sunmak zorunda kalmadan, artık direksiyonu güvenle kullanabilirsiniz.
Tesla'nın Geleceği
Güçlü bir menzile sahip orta boy bir SUV arıyorsanız, 2022 Tesla Model Y EV'ler için harika bir başlangıç noktasıdır. Düzenli yazılım güncellemeleri nedeniyle Model Y, Tesla'nın diğer birçok ürünü gibi sürekli değişiyor.
Bu yükseltmeler, güvenliği ve işlevselliği artırarak otomobilinizin daha kullanışlı olmasına yardımcı olur. Ailesi ve çeşitli bagajları ile uzun mesafeler kat etmesi gereken insanlar için geniş gövde ve Tesla'nın Supercharger ağına erişim, onu harika bir seçim haline getiriyor.
Tesla, başlangıcından bu yana mevcut müşteri tabanındaki verilerden yararlandı ve otonom araçlar üzerindeki çalışmaları, AI'yı tüm operasyonlarının merkezine yerleştirme konusundaki süregelen tutkusunun bir parçası.
Yapay zeka ve büyük veri, Elon Musk ve Tesla'nın sadık müttefiklerindeki ekibi, evdeki güneş enerjisi panelleriyle elektrik şebekesini dönüştürme istekleri de dahil olmak üzere en yeni girişimlerine geçerken olmaya devam edecek.
Sonuç
Pazarın en agresif yenilikçilerinden biri olarak tanınan Tesla, her zaman veri toplama ve analizini en güçlü aracı haline getirmiştir. Kendi çiplerini yaratmaya geldiğinde de aynı kuralları izlediler.
İşletme, yapay zeka ve veri analizi sayesinde otomobil kullanma şeklimizi tamamen değiştirme potansiyeline sahip otonom araçlar geliştirdi.
Bakalım platformun vaatlerini ne kadar yerine getirdiğini ve işini ne kadar geliştirdiğini görelim. Şirketin gelecekte otonom araçlar pazarında nereye gideceği, bu teknolojileri kullandıktan sonra görülecek.
Yorum bırak