کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
Tesla ایک امریکی گاڑی بنانے والی کمپنی ہے جس کی بنیاد رکھی گئی ہے۔ یلون کستوری 2003.
کمپنی اپنی الیکٹرک کاروں اور سولر پینلز اور لیتھیم آئن بیٹری انرجی اسٹوریج میں مہارت کے لیے مشہور ہے۔
Tesla کاریں بہت ساری انقلابی خصوصیات کے ساتھ آتی ہیں جن میں سپر چارجنگ، کی کارڈ تک رسائی، اور آٹو پائلٹ موڈ شامل ہیں۔
آٹو پائلٹ موڈ مصنوعی ذہانت (AI) کے آئیڈیاز کی وجہ سے ممکن ہوا ہے۔ ٹیسلا کا جدید نیورل نیٹ ورک فن تعمیر۔
آئیے ٹیسلا نیورل نیٹ ورک کے فن تعمیر پر تفصیل سے بات کرتے ہیں۔
نیورل نیٹ ورکس کیا ہیں؟
نیورل نیٹ ورکس، یا NNs، الگورتھم کا ایک سلسلہ ہے جس کی حیاتیاتی سرگرمی کے بعد ماڈل بنایا گیا ہے۔ انسانی دماغ. عصبی نیٹ ورک نوڈس پر مشتمل ہوتا ہے، جسے نیوران بھی کہا جاتا ہے۔ عمودی نوڈس کا مجموعہ تہوں کے نام سے جانا جاتا ہے۔
ہر پرت نوڈس پر مشتمل ہوتی ہے، جسے نیوران بھی کہا جاتا ہے، جہاں حساب کتاب ہوتا ہے۔ ایک پرت کے نوڈس اگلی پرت سے ٹرانسمیشن لائنوں کے ذریعے جڑے ہوئے ہیں جیسا کہ نیچے دیکھا گیا ہے۔
درج ذیل خاکہ میں، حلقے نوڈس کی نمائندگی کرتے ہیں اور نوڈس کا عمودی مجموعہ تہوں کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس ماڈل میں تین پرتیں ہیں۔
وہ کیسے سیکھتے ہیں؟
ڈیٹا ایک لیبل کے ساتھ ایک وقت میں ایک ماڈل کو فیڈ کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کو ٹکڑوں میں تقسیم کیا جاتا ہے اور ماڈل کے ہر نوڈ سے گزر جاتا ہے۔
نوڈس ان ٹکڑوں پر ریاضی کی کارروائیاں کرتے ہیں۔ ایک پرت میں حسابات کی ایک سیریز کے بعد، ڈیٹا اگلی پرت میں چلا جاتا ہے وغیرہ۔
مکمل ہونے کے بعد، ہمارا ماڈل آؤٹ پٹ پرت پر ڈیٹا لیبل کی پیش گوئی کرتا ہے۔ اس کے بعد ماڈل اس پیش گوئی کی گئی قیمت کا اصل لیبل کی قیمت کے ساتھ موازنہ کرتا ہے۔
اگر اقدار مماثل ہیں، تو ہمارا ماڈل اگلا ان پٹ لے گا لیکن اگر قدریں مختلف ہوں تو ماڈل دونوں قدروں کے درمیان فرق کا حساب لگائے گا، جسے نقصان کہا جاتا ہے، اور اگلی بار مماثل لیبل تیار کرنے کے لیے نوڈ کے حسابات کو ایڈجسٹ کرے گا۔
ٹیسلا کا نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچر
Tesla ادراک سے لے کر کنٹرول تک کے مسائل پر گہرے اعصابی نیٹ ورکس کو تربیت دینے کے لیے جدید تحقیق کا استعمال کرتا ہے۔
ٹیسلا کے فی کیمرہ نیٹ ورک خام امیجز کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ سیمینٹک سیگمنٹیشن، آبجیکٹ کا پتہ لگا سکیں اور مونوکولر گہرائی کا تخمینہ.
ڈیٹاسیٹس
نیورل نیٹ ورکس کو کچی تصاویر پر تربیت دی جاتی ہے جو برڈ آئی ویو نیٹ ورک کیمروں سے لی گئی ویڈیوز سے حاصل کی جاتی ہیں جو سڑک کی ترتیب، جامد انفراسٹرکچر، اور 3D اشیاء کو براہ راست اوپر سے نیچے کے منظر میں آؤٹ پٹ کرتے ہیں۔
ڈیٹا امیجز بغیر لیبل کے ہیں اور دنیا بھر میں بہت سے متنوع منظرناموں کا احاطہ کرتی ہیں اور حقیقی وقت میں XNUMX لاکھ گاڑیوں پر مشتمل ہوتی ہیں۔
یہ کس طرح کام کرتا ہے؟
نیٹ ورک 70,000 گرافیکل پروسیسنگ یونٹس (GPUs) پر مشتمل ہے، جو کہ 48 کو ٹرین کرتا ہے۔ گہری سیکھنے ماڈل.
کار کے ہارڈ ویئر کے اجزاء بشمول کیمرے اور سینسر، غیر نگرانی شدہ ڈیٹا فراہم کرتے ہیں جو ان ماڈلز کے نیٹ ورک سے گزرتا ہے۔
کار دیے گئے ڈیٹا سے ماحول میں ممکنہ اشیاء، جیسے پیدل چلنے والے، درخت وغیرہ کے بارے میں جانتی ہے۔
فن تعمیر بھی دو AI چپس پر مشتمل ہے جو کے اصولوں کا استعمال کرتے ہیں۔ گہری سیکھنے. یہ چپس گاڑی کے لیے حقیقی وقت میں فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہیں، جیسے کہ ڈرائیونگ کے دوران کب اور کیسے موڑنا ہے۔
نیورل نیٹ ورک کے فن تعمیر میں بہت سے طاقتور آلات اور تصورات شامل ہیں جو اس کے کام میں حصہ ڈالتے ہیں، بشمول:
ایف ایس ڈی چپ
مکمل خود ڈرائیونگ (ایف ایس ڈی۔) چپس AI انفرنس چپس ہیں جو Tesla کے آٹو پائلٹ سافٹ ویئر کو چلاتی ہیں۔ ان چپس کو مائیکرو آرکیٹیکچرل بہتری کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے جو زیادہ سے زیادہ سلکان کی کارکردگی فی واٹ کو نچوڑتے ہیں۔
FSDs AI کی فعالیت اور کارکردگی کی توثیق کرنے کے لیے مضبوط ٹیسٹ اور سکور بورڈ لکھتے ہوئے فلور پلاننگ، وقت اور طاقت کے تجزیے کو نافذ کرتے ہیں۔
ڈوجو چپس اور سسٹمز
Dojo Tesla کا سپر کمپیوٹر سسٹم ہے جو ہائی پاور ڈلیوری اور کولنگ کے لیے جدید ٹیکنالوجی کے ساتھ مشکل مسائل کو حل کرتا ہے۔
ڈوجو چپس میں وہ AI شامل ہے جو ان سسٹمز کو طاقت دیتا ہے اور ہر گرانولریٹی پر زیادہ سے زیادہ کارکردگی، تھرو پٹ اور بینڈوتھ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
ایک ساتھ، چپس اور سسٹمز Tesla کے NN کے لیے طاقت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
خود مختاری الگورتھم
خودمختاری الگورتھم وہ بنیادی الگورتھم ہیں جو دنیا کی اعلیٰ مخلصانہ نمائندگی پیدا کرکے اور کسی مخصوص جگہ میں رفتار کی منصوبہ بندی کرکے کار چلاتے ہیں۔
کرنے کے لئے اعصابی نیٹ ورکس کو تربیت دیں۔ اس طرح کی نمائندگیوں کی پیشن گوئی کرنے کے لیے، Tesla الگورتھم سے گاڑی کے سینسر سے حاصل کردہ معلومات کو جگہ اور وقت کے ساتھ ملا کر درست اور بڑے پیمانے پر زمینی سچائی کا ڈیٹا بناتا ہے۔
یہ الگورتھم ایک مضبوط منصوبہ بندی اور فیصلہ سازی کا نظام بنانے کے لیے جدید تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں جو غیر یقینی صورتحال میں حقیقی دنیا کے پیچیدہ حالات میں کام کرتا ہے۔
تشخیصی انفراسٹرکچر
ٹیسلا کے تشخیصی انفراسٹرکچر میں اوپن لوپ، کلوزڈ لوپ اور ہارڈویئر ان دی لوپ ایویلیویشن ٹولز اور پیمانے پر انفراسٹرکچر شامل ہیں۔
یہ بنیادی ڈھانچہ AI کو کارکردگی میں بہتری کو ٹریک کرنے اور رجعت کو روکنے کی اجازت دیتا ہے۔
ٹیسلا کے این این کی اہم خصوصیات
- کیمرے، الٹراسونک سینسرز، اور ریڈار ماحول کو محسوس کرتے ہیں۔
- ایک ریڈار کار کے ارد گرد فاصلے کی پیمائش کرتا ہے۔
- الٹرا وائلٹ تکنیک قربت کی پیمائش کرتی ہے اور غیر فعال ویڈیو کار کے آس پاس موجود اشیاء کو پہچانتی ہے۔
- گہرے نیورل نیٹ ورکس کے اصولوں پر بنائے گئے دو AI چپس کا استعمال کرتا ہے۔
- AI چپس 6 بلین ٹرانجسٹروں پر مشتمل ہے۔
- Nvidia چپس سے 21 گنا تیز
- AI چپس میں 32 میگا بائٹس تیز رفتار SRAM میموری ہوتی ہے۔
- 48 ڈیپ لرننگ ماڈلز پر مشتمل ہے۔
- 70,000 گرافیکل پروسیسنگ یونٹس (GPUs) پر مشتمل ہے
- ہر ٹائم سٹیپ پر 1000 الگ ٹینسرز (پیش گوئیاں) نکالتا ہے۔
نتیجہ
ٹیسلا کا جدید ترین عصبی نیٹ ورک اور AI فن تعمیر نے خود سے چلنے والی کاروں کے خیال کو حقیقت بنا دیا ہے۔
AI پر مبنی آٹوموبائل بنانے والی معروف کمپنی کی یہ کامیابی اس کی ترقی کا نتیجہ ہے۔ ایف ایس ڈی چپس, Dojo چپس، خود مختاری الگورتھم، تشخیص کا بنیادی ڈھانچہ، اور مزید۔
اگر آپ AI، ڈیپ لرننگ اور جدید ترین ٹیکنالوجی کے رجحانات کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں، تو ہمارے دوسرے دلچسپ مضامین کو دیکھیں۔
جواب دیجئے