Tesla haqida o'ylaganingizda, avtomobil sanoatida taniqli nom deb taxmin qilishingiz mumkin. Elektr avtomobillaridagi kashshof Tesla, shubhasiz. Biroq, ular texnologik firma bo'lib, bu ularning muvaffaqiyatining siri.
Ularning biznesini muvaffaqiyatli qilgan narsalardan biri bu foydalanishdir sun'iy intellekt texnologiyalar. Tesla avtomobillarini to‘liq avtomatlashtirish kompaniyaning hozirgi ustuvor yo‘nalishlaridan biri bo‘lib, bu maqsadga erishish uchun ular sun’iy intellekt va uning ko‘plab tarkibiy qismlaridan foydalanmoqda.
2021 yil boshida kelishini e'lon qilib, Tesla subkontinentda shov-shuv yaratdi. Ilon Mask Hindistonning Bangalor shahrini Tesla Hindistonning ishlab chiqarish markazi sifatida tashkil etishga deyarli tayyor.
Hindistondagi sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassislar Hindistonda ko'p maqtovga sazovor bo'lgan "O'z-o'zini boshqaradigan avtomobillar" qanday ishlashi haqidagi memlar va tvitlar davom etayotganini xursand qilishdi.
Oxir-oqibat butun dunyoni boshqaradigan sun'iy intellektning butun to'lqini endi boshlanmoqda.
Ushbu post Tesla o'z tizimiga sun'iy intellektni qanday qo'shayotganini, jumladan, o'ziga xos xususiyatlar va boshqa ma'lumotlarni chuqur o'rganib chiqadi.
Xo‘sh, sun’iy intellekt avtomobillarda avtonom haydashni qanday o‘rgatadi?
Avtonom transport vositalari mustaqil haydash imkoniyatiga ega bo'lish uchun sensorlar va mashina ko'rish kameralari ma'lumotlarini doimiy ravishda tahlil qiladi. Keyinchalik nima qilish kerakligini hal qilish uchun ular ushbu ma'lumotlardan foydalanadilar.
Ular velosipedlar, piyodalar va avtomashinalarning keyingi harakatlarini tushunish va bashorat qilish uchun AIdan foydalanadilar. Ular ushbu ma'lumotlardan o'z harakatlarini tezda rejalashtirish va ikki soniyalik qarorlar qabul qilish uchun foydalanishlari mumkin.
Avtomobil hozirgi bo'lakda davom etishi kerakmi yoki yo'lni almashtirishi kerakmi? U turgan joyida davom etishi kerakmi yoki avtomobilni ularning oldidan o'tishi kerakmi? Avtomobil qachon sekinlashishi yoki tezlashishi kerak?
Tesla avtomobillarni butunlay avtonom qilish uchun algoritmlarni o'rgatish va o'z AIlarini oziqlantirish uchun tegishli ma'lumotlarni to'plashi kerak. Yaxshiroq ishlash har doim ko'proq o'quv ma'lumotlari natijasida bo'ladi va Tesla bu sohada porlaydi.
Tesla o'zining barcha ma'lumotlarini hozirda yo'lda bo'lgan yuz minglab Tesla avtomobillaridan to'plaganligi ularga raqobatdosh ustunlik beradi. Ichki va tashqi datchiklar Teslasning turli vaziyatlarda o‘zini qanday tutishini kuzatib boradi.
Shuningdek, ular haydovchining xatti-harakati, jumladan, muayyan holatlarga qanday munosabatda bo'lishlari va rul yoki asboblar paneliga qanchalik tez-tez tegishi haqida ma'lumot to'playdi.
"Taqlid o'rganish" - Tesla strategiyasining nomi. Dunyo bo'ylab millionlab haqiqiy haydovchilar hukm chiqaradilar, javob berishadi va harakat qilishadi va ularning algoritmlari bu harakatlardan o'rganadi. Bu kilometrlarning barchasi nihoyatda murakkab avtonom transport vositalariga olib keladi.
Ularning kuzatuv tizimi haqiqatan ham rivojlangan. Masalan, Tesla lahzaning ma'lumotlar suratini saqlaydi, uni ma'lumotlar to'plamiga qo'shadi va keyin rang-kodlangan shakllar yordamida dunyoning mavhum tasvirini qayta yaratadi. neyron tarmoq dan o'rganish mumkin. Bu Tesla avtomobili avtomobil yoki velosipedning xatti-harakatlarini noto'g'ri bashorat qilganda sodir bo'ladi.
Avtonom transport vositalarini ishlab chiquvchi boshqa korxonalar tayanadi sintetik ma'lumotlar, bu Tesla tomonidan sun'iy intellektni o'rgatish uchun foydalanadigan real ma'lumotlardan sezilarli darajada kam samaralidir (masalan, Grand Theft Auto kabi video o'yinlardan haydash harakati).
Endi biz sun'iy intellektdan foydalanadigan Tesla komponentlarini ko'rib chiqamiz.
AIdan foydalanadigan Tesla komponentlari
Kamera va sensorlar
Tesla bajarishi kerak bo'lgan mas'uliyat juda yaxshi ma'lum. Bu operatsiyalarning barchasi, qatorni aniqlashdan tortib, piyodalarni kuzatishgacha, real vaqt rejimida amalga oshiriladi. Tesla shu sababli 8 ta kamera yordamida ishlagan. Bundan tashqari, ko'plab kameralarning mavjudligi ko'r zona yo'qligini va avtomobil atrofidagi butun maydonni qoplaganligini ta'minlaydi.
Siz o'qiganingiz haqiqat! LIDAR yo'q Yuqori aniqlikdagi xaritalash tizimi yo'q. Tesla faqat kompyuter ko'rish qobiliyatidan foydalanmoqchi, kompyuterni o'rganish, va avtomatik uchuvchi modelini yaratish uchun kamera video tasmasi. Keyin konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) videoni kuzatish va tahlil qilish uchun ishlatiladi. ob'ektlarni aniqlash.
Tesla avtopiloti kameralardan tashqari radar va ultratovush sensorlari ham mavjud. Radar transport vositalari va boshqa ob'ektlar orasidagi masofani aniqlash va o'lchash uchun ishlatiladi. Haydovchi xavfsizligini optimallashtirish uchun ultratovush sensorlari passiv ob'ektlar bilan yaqinlikni kuzatishga muvofiq ishlaydi.
Mashinaning atrofini tushunish va avtopilot imkoniyatlarini imkon qadar sezgir qilish uchun neyron tarmoqlar Tesla apparati bilan birlashtirilgan.
Tesla FSD chipi -3
Yo'llarda ishlash va xavfsizlikni oshirish uchun Tesla tizimlari ikkita AI protsessorini o'z ichiga oladi. Tesla tizimi xatosiz bo'lishga intiladi. Bitta blok ishlamay qolsa ham, zaxira quvvat va ma'lumotlarni kiritish manbalari tufayli avtomobil qo'shimcha qurilmalar yordamida ishlashi mumkin.
Tesla kutilmagan nosozliklar yuz berganda to‘qnashuvlarning oldini olish uchun avtomobillar yaxshi jihozlanganligiga ishonch hosil qilish uchun ushbu qo‘shimcha choralardan foydalanadi. Faqat inson miyasi sekundiga yangi Tesla mikroprotsessoriga qaraganda ko'proq operatsiyalarni bajarishi mumkin (sekundiga 1 kvadrillion operatsiya). Bu ilgari ishlatilgan Tesla Nvidia mikrochiplaridan qariyb 21 baravar kuchliroqdir.
Tesla, shubhasiz, to'liq avtonom lokomotivlar bozorida etakchi hisoblanadi, lekin u hali ham eng zamonaviy avtopilot mashinasini ishlab chiqarishdan ancha uzoqdir.
Kelajakda biz ushbu inshoda aytib o'tgan fazilatlarga ega avtomobil, shubhasiz, odatiy holga aylanadi. Tesla o'zining zamonaviy AI protsessorlari va neyron tarmoq arxitekturasini yaratdi.
Neyron tarmoq treningi
Model neyron tarmoqlardan keyin ham o'qitilishi kerak yaratilgan. Biz bilamizki, Tesla eng zamonaviy kompyuter ko'rish imkoniyatlarini ta'minlash uchun keng ko'lamli kutubxonalar va vositalarni joylashtirgan.
PitorchFacebook’ning sun’iy intellekt tadqiqotlari bo‘limi tomonidan yaratilgan , ana shunday ramkalardan biri (FAIR). tomonidan PyTorch ishlatiladi Tesla texnologik to'plami chuqur o'rganish modelini o'rgatish.
Shunisi e'tiborga loyiqki, Tesla to'liq avtonomiyaga erishish uchun xaritalar yoki LIDARga tayanmaydi. Kameralar va sof kompyuter ko'rish faqat ishlatiladi va hamma narsa real vaqt rejimida amalga oshiriladi.
Tesla Pytorch-dan mashg'ulotlar, shuningdek, turli xil yordamchi tadbirlar uchun foydalanadi avtomatlashtirilgan ish oqimi rejalashtirish, model chegaralarini kalibrlash, puxta baholash, passiv testlar, simulyatsiya testlari va boshqalar.
Tesla taxminan 70,000 48 GPU soatini 1,000 ta aniq bashorat qiladigan 1000 tarmoqni o'rgatadi. Bu trening bir marta emas, davom etmoqda. Biz bilamizki, sun'iy intellekt vaqt o'tishi bilan rivojlanib boradigan iterativ jarayondir. Natijada, barcha XNUMX ta alohida prognozlar to'g'ri bo'lib qoladi va hech qachon buzilmaydi.
HydraNet
Har qanday vaqtda, hatto mashina harakatlanmasa va chorrahada bo'lsa ham, 100 ga yaqin ish bajarilmoqda. Har bir vazifa uchun neyron tarmoqdan foydalanish qimmat va samarasiz. Tesla avtomobillarida AI tomonidan real vaqt rejimida katta hajmdagi ma'lumotlar qayta ishlanadi.
Natijada, bir vaqtning o'zida 50 x 1000 rasmni qayta ishlay oladigan ResNet-1000 umumiy magistral kompyuter Vision ish jarayoni uchun markaziy protsessor bo'lib xizmat qiladi.
Tarmoqning yuqori qismiga yaqin joyda HydraNet neyron tarmog'i dizayni bir nechta filiallarga (yoki boshlarga) bo'linadi. O'quv ma'lumotlarining har bir mikro-to'plamini ko'p boshlar uchun har xil vaznga ega bo'lish orqali, bu boshlar mustaqil ravishda o'qitiladi va turli narsalarni o'rganadi.
Albatta, ushbu HydraNets avtomobillar uchun AIni qayta ishlash uchun birgalikda ishlaydigan bir nechta misollar mavjud. Har bir HydraNet ma'lumotlari takroriy muammolarni bartaraf etish uchun ishlatiladi.
Misol uchun, vazifa to'xtash belgilarini boshqarish uchun faol bo'lishi mumkin, ikkinchisi piyodalar bilan ishlash va boshqasi yo'l signallarini tekshirish uchun. Bu o'ziga xos vazifalarning barchasi umumiy magistral tomonidan boshqariladi.
HydraNet arxitekturasiga ko'ra, bu vazifalarning har biri uchun ulkan neyron tarmog'ining kichik bir qismi kerak bo'ladi.
Bu ma'lum bir bog'liq vazifalar uchun umumiy blok uchun alohida bloklar o'qitilgan transfer o'rganishga juda o'xshaydi. HydraNets-ning magistrallari turli xil narsalarga o'rgatiladi, boshlar esa muayyan ishlarga o'rgatiladi.
Bu modelni o'rgatish uchun zarur bo'lgan vaqtni kamaytiradi va xulosa chiqarishni tezlashtiradi.
Tesla Avtopilot
Avtopilot qobiliyatiga ega bo'lgan avtomobillar bo'lakda avtonom tarzda rulni boshqarishi, tezlashishi va to'xtashi mumkin. U chuqur neyron tarmoq tushunchalari yordamida qurilgan. U kameralar, ultratovushli datchiklar va radar yordamida avtomobil atrofidagi hududni kuzatadi.
Haydovchilar sensorlar va kameralar orqali atrofdagilardan xabardor qilinadi va bu ma'lumotlar haydashni xavfsizroq va kamroq stressli qilish uchun bir necha millisekundlarda tahlil qilinadi.
Yorqin, qorong'i va turli xil ob-havo sharoitida radar avtomobillarni o'rab turgan bo'shliqni kuzatish va baholash uchun ishlatiladi. Har qanday vaziyatda ultrabinafsha usullari yaqinlikni aniqlaydi va passiv video yaqin atrofdagi narsalarni aniqlaydi va xavfsiz haydashga yordam beradi.
Bundan tashqari, avtopilot haydovchiga yordam berish uchun mo'ljallangan va Tesla'ni o'zi boshqariladigan avtomobilga aylantirmaydi. Haydovchilarni qo'llarini g'ildirakda ushlab turishni ogohlantirish odatiy holdir.
Agar buni qilmasangiz, g'ildirakni boshqarish uchun bir qator ogohlantirishlar ishga tushiriladi. Agar ko'proq e'tibor berilmasa, avtomobil to'xtashdan oldin sekinlasha boshlaydi. Tormozlash, burish yoki kruiz nazorati dastagini o'chirish orqali haydovchilar har doim avtopilot funksiyalarini bekor qilishi mumkin.
Qushlarning ko'zlari
Tesla apparati sharhlaydigan rasmlar ko'pincha qo'shimcha o'lchamlarga muhtoj bo'lishi mumkin. Bird's Eye View xususiyati uzoq masofalarni o'lchashni osonlashtiradi va tashqi dunyoni aniqroq tasvirlashni taklif qiladi.
Bu toʻxtash joyini soddalashtirish va kichik joylarda harakatlanishni osonlashtirish uchun avtomobilning yuqori koʻrinishidagi tasvirini “koʻrsatuvchi” vizual monitoring tizimidir. To'xtash qobiliyatingiz haqida hech qanday asossiz dalillar keltirmasdan, endi siz g'ildirakni xavfsiz boshqarishingiz mumkin.
Tesla kelajagi
Agar siz kuchli diapazonga ega o'rta o'lchamli SUVni qidirayotgan bo'lsangiz, 2022 Tesla Model Y EV uchun ajoyib boshlanish nuqtasidir. Dasturiy ta'minotni muntazam yangilash tufayli Model Y ham Tesla'ning boshqa ko'plab mahsulotlari singari doimiy ravishda o'zgarib turadi.
Xavfsizlik va funksionallikni oshirish orqali ushbu yangilanishlar avtomobilingiz yanada foydali bo‘lishiga yordam beradi. Oila va turli yuklar bilan uzoq masofalarga sayohat qilish kerak bo'lgan odamlar uchun keng korpus va Tesla Supercharger tarmog'iga kirish uni ajoyib tanlov qiladi.
O'z ishini boshlaganidan beri Tesla o'zining hozirgi mijozlar bazasi ma'lumotlaridan foyda ko'rdi va uning avtonom avtomobillar ustida ishlashi uning barcha operatsiyalarining asosiga sun'iy intellektni joylashtirish bo'yicha davom etayotgan ambitsiyalarining bir qismidir.
Sun'iy intellekt va katta ma'lumotlar Elon Mask va uning jamoasi Teslaning sodiq ittifoqchilari bo'lishda davom etadilar, chunki ular o'zlarining eng yangi tashabbuslarini, shu jumladan uy quyosh energiyasi panellari bilan elektr tarmog'ini o'zgartirishga intilishlarini davom ettiradilar.
Xulosa
Bozorning eng tajovuzkor innovatorlaridan biri sifatida tan olingan Tesla kompaniyasi har doim ma'lumotlarni yig'ish va tahlil qilishni o'zining eng kuchli vositasiga aylantirgan. Ular o'zlarining chiplarini yaratishda bir xil qoidalarga amal qilishdi.
Biznes sun'iy intellekt va ma'lumotlar tahlili tufayli avtomobillarni qanday boshqarishimizni butunlay o'zgartirish potentsialiga ega bo'lgan avtonom transport vositalarini ishlab chiqdi.
Keling, platforma o'z va'dalarini qanchalik to'g'ri bajarishini va o'z biznesini rivojlantirishini ko'rib chiqaylik. Kompaniyaning kelajakda avtonom avtomobillar bozorida qayerga borishi ushbu texnologiyalarni qo'llaganidan keyin ko'rish mumkin.
Leave a Reply