Bạn có thể cho rằng Tesla là một cái tên nổi tiếng trong ngành công nghiệp ô tô khi nghĩ về họ. Tesla, nhà tiên phong trong lĩnh vực ô tô điện, không nghi ngờ gì nữa. Tuy nhiên, họ là một hãng công nghệ, đó là bí quyết thành công của họ.
Một trong những điều đã làm cho công việc kinh doanh của họ thành công là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo các công nghệ. Tự động hóa hoàn toàn các phương tiện của Tesla là một trong những ưu tiên hàng đầu hiện tại của công ty và để đạt được mục tiêu này, họ đang sử dụng AI và nhiều thành phần của nó.
Bằng cách thông báo đến vào đầu năm 2021, Tesla đã tạo nên một cơn chấn động trên tiểu lục địa. Elon Musk gần như đã sẵn sàng thành lập Bangalore, Ấn Độ, làm trung tâm sản xuất của Tesla Ấn Độ.
Các chuyên gia AI ở Ấn Độ đã cổ vũ khi các meme và tweet liên quan đến cách hoạt động của “Xe tự lái” được ca ngợi nhiều ở Ấn Độ tiếp tục.
Toàn bộ làn sóng trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ thống trị toàn cầu chỉ mới bắt đầu.
Bài đăng này sẽ xem xét sâu hơn cách Tesla đang tích hợp AI vào hệ thống của mình, bao gồm các chi tiết cụ thể và thông tin khác.
Vậy, AI dạy lái xe tự hành trên ô tô như thế nào?
Xe tự hành liên tục phân tích dữ liệu từ các cảm biến và camera thị giác máy của họ để có thể lái xe độc lập. Sau đó, họ sử dụng dữ liệu này để quyết định phải làm gì tiếp theo.
Họ sử dụng AI để hiểu và dự đoán các chuyển động tiếp theo của xe đạp, người đi bộ và ô tô. Họ có thể sử dụng thông tin này để nhanh chóng lập kế hoạch hành động và đưa ra quyết định trong tích tắc.
Xe ô tô nên đi tiếp trên làn đường hiện tại hay nên chuyển làn? Nó có nên tiếp tục ở nơi nó đang có hay vượt qua ô tô trước mặt họ? Khi nào thì xe giảm tốc hoặc tăng tốc?
Tesla phải thu thập dữ liệu thích hợp để đào tạo các thuật toán và cung cấp cho các AI của mình để làm cho ô tô hoàn toàn tự động. Hiệu suất tốt hơn sẽ luôn là kết quả của nhiều dữ liệu đào tạo hơn và Tesla tỏa sáng trong lĩnh vực này.
Việc Tesla thu thập tất cả dữ liệu của mình từ hàng trăm nghìn chiếc xe Tesla đang lưu thông trên đường mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh. Cả cảm biến bên trong và bên ngoài đều theo dõi cách Teslas hoạt động trong nhiều trường hợp khác nhau.
Họ cũng thu thập thông tin về hành vi của người lái xe, bao gồm cách họ phản ứng với một số trường hợp nhất định và tần suất họ chạm vào vô lăng hoặc bảng điều khiển.
“Bắt chước học hỏi” là tên chiến lược của Tesla. Hàng triệu người lái xe thực sự trên khắp thế giới đưa ra phán đoán, phản hồi và di chuyển, đồng thời các thuật toán của họ học hỏi từ những hành động đó. Tất cả những km đó tạo ra những chiếc xe tự hành cực kỳ tinh vi.
Hệ thống theo dõi của họ thực sự tiên tiến. Ví dụ: Tesla lưu trữ một ảnh chụp nhanh dữ liệu về thời điểm, thêm nó vào tập dữ liệu và sau đó tạo lại một bản đại diện trừu tượng của thế giới bằng cách sử dụng các hình dạng được mã hóa màu mạng lưới thần kinh có thể rút kinh nghiệm. Điều này xảy ra khi một chiếc xe Tesla dự đoán hành vi của một chiếc ô tô hoặc xe đạp không chính xác.
Các doanh nghiệp khác phát triển xe tự hành dựa vào dữ liệu tổng hợp, ít hiệu quả hơn đáng kể so với dữ liệu trong thế giới thực được Tesla sử dụng để đào tạo AI của mình (ví dụ: điều khiển hành vi từ các trò chơi điện tử như Grand Theft Auto).
Bây giờ chúng ta sẽ xem xét các thành phần của Tesla tận dụng AI.
Các thành phần của Tesla tận dụng AI
Máy ảnh & Cảm biến
Những trách nhiệm mà Tesla phải hoàn thành khá nổi tiếng. Tất cả các hoạt động này, từ xác định làn đường đến theo dõi người đi bộ, đều được thực hiện trong thời gian thực. Tesla đã hoạt động với sự trợ giúp của 8 camera vì lý do này. Ngoài ra, sự hiện diện của nhiều camera này đảm bảo rằng không có vùng mù và toàn bộ khu vực xung quanh xe được bao phủ.
Đó là sự thật những gì bạn vừa đọc! không có LIDAR Không có hệ thống để lập bản đồ độ nét cao. Tesla chỉ muốn sử dụng thị giác máy tính, học máyvà nguồn cấp dữ liệu video máy ảnh để tạo mô hình thí điểm tự động. Sau đó, Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) được sử dụng để phân tích video thô nhằm theo dõi và phát hiện các đối tượng.
Tesla lái tự động cũng có radar và cảm biến siêu âm ngoài camera. Radar được sử dụng để phát hiện và đo khoảng cách giữa xe và các vật thể khác. Để tối ưu hóa sự an toàn cho người lái xe, các cảm biến siêu âm cũng hoạt động phù hợp với việc giám sát sự gần gũi với các đối tượng thụ động.
Để hiểu được môi trường xung quanh xe và làm cho khả năng lái tự động nhạy nhất có thể, mạng nơ-ron được tích hợp với phần cứng của Tesla.
Chip FSD Tesla -3
Để cải thiện hiệu suất và độ an toàn trên đường, các hệ thống của Tesla bao gồm hai bộ xử lý AI. Hệ thống Tesla cố gắng không có lỗi. Ngay cả khi một đơn vị bị hỏng, ô tô vẫn có thể hoạt động bằng cách sử dụng các đơn vị phụ vì nguồn điện dự phòng và các nguồn đầu vào dữ liệu.
Tesla sử dụng các biện pháp bổ sung này để đảm bảo những chiếc xe được trang bị tốt để tránh va chạm trong trường hợp hỏng hóc không lường trước được. Chỉ bộ não con người có thể thực hiện nhiều hoạt động hơn mỗi giây so với bộ vi xử lý Tesla mới (1 triệu tỷ hoạt động mỗi giây). Nó mạnh hơn khoảng 21 lần so với các vi mạch Tesla Nvidia đã được sử dụng trước đây.
Tesla chắc chắn là công ty dẫn đầu thị trường về đầu máy xe lửa hoàn toàn tự động, nhưng vẫn còn một chặng đường dài để sản xuất một chiếc xe hơi tự động tiên tiến.
Trong tương lai, một chiếc ô tô với những phẩm chất mà chúng tôi nêu ra trong bài tiểu luận này chắc chắn sẽ trở nên phổ biến. Tesla đã tạo ra các bộ xử lý AI tiên tiến và kiến trúc mạng thần kinh của riêng mình.
Đào tạo mạng thần kinh
Mô hình cũng phải được đào tạo sau các mạng nơ-ron đã được tạo ra. Chúng tôi biết rằng Tesla đã thiết lập một loạt các thư viện và công cụ để cho phép khả năng thị giác máy tính tiên tiến.
ngọn đuốc, được tạo ra bởi bộ phận Nghiên cứu AI của Facebook, là một trong những khuôn khổ như vậy (FAIR). PyTorch được sử dụng bởi Ngăn xếp công nghệ Tesla để đào tạo mô hình học sâu.
Đáng chú ý là Tesla không dựa vào bản đồ hoặc LIDAR để đạt được quyền tự chủ hoàn toàn. Máy ảnh và tầm nhìn máy tính thuần túy được sử dụng riêng và mọi thứ đều được thực hiện trong thời gian thực.
Tesla thuê Pytorch để đào tạo cũng như các hoạt động phụ trợ khác nhau như tự động hóa quy trình làm việc lập lịch, hiệu chuẩn các ngưỡng mô hình, đánh giá kỹ lưỡng, kiểm tra thụ động, kiểm tra mô phỏng, v.v.
Tesla dành khoảng 70,000 giờ GPU để đào tạo 48 mạng tạo ra 1,000 dự đoán khác biệt. Việc đào tạo này diễn ra liên tục, không chỉ một lần. Chúng tôi nhận thức được rằng trí tuệ nhân tạo là một quá trình lặp đi lặp lại và tiến bộ theo thời gian. Kết quả là, tất cả 1000 dự báo riêng biệt vẫn chính xác và không bao giờ sai lệch.
HydraNet
Có khoảng 100 công việc đang được tiến hành tại bất kỳ thời điểm nào, ngay cả khi một chiếc ô tô không di chuyển và rất có thể đang ở ngã tư. Sử dụng mạng nơ-ron cho mọi tác vụ rất tốn kém và không hiệu quả. Một lượng lớn thông tin được xử lý theo thời gian thực bởi AI trên xe Tesla.
Do đó, đường trục chia sẻ ResNet-50, có thể xử lý 1000 x 1000 hình ảnh cùng một lúc, đóng vai trò là đơn vị xử lý trung tâm cho quy trình làm việc của Computer Vision.
Gần đầu mạng, thiết kế mạng nơ-ron HydraNet chia thành nhiều nhánh (hoặc đầu). Bằng cách đặt mỗi lô dữ liệu đào tạo vi mô khác nhau cho nhiều người đứng đầu, những người đứng đầu này được dạy độc lập và học những điều khác biệt.
Tất nhiên, có một số trường hợp các HydraNets này làm việc cùng nhau để xử lý AI cho các phương tiện. Mỗi thông tin của HydraNet được sử dụng để khắc phục các sự cố lặp lại.
Ví dụ: một nhiệm vụ có thể được thực hiện để xử lý các biển báo dừng, một nhiệm vụ khác để đối phó với người đi bộ và một nhiệm vụ khác để kiểm tra các tín hiệu giao thông. Các nhiệm vụ riêng biệt này đều được vận hành bởi một xương sống chung.
Theo kiến trúc HydraNet, chỉ cần một phần nhỏ của mạng nơ-ron khổng lồ là cần thiết cho mỗi nhiệm vụ này.
Điều này khá giống với học chuyển tiếp, trong đó các khối riêng biệt được đào tạo cho một khối chung cho các nhiệm vụ liên quan nhất định. Những người đứng đầu của HydraNets được đào tạo về nhiều thứ, trong khi những người đứng đầu được dạy về những công việc cụ thể.
Điều này làm giảm lượng thời gian cần thiết để đào tạo mô hình và tăng tốc độ suy luận.
Tự động lái Tesla
Ô tô có khả năng lái tự động có thể tự động lái, tăng tốc và dừng lại trong làn đường. Nó được xây dựng bằng cách sử dụng các khái niệm mạng nơ-ron sâu. Nó quan sát khu vực xung quanh xe bằng camera, cảm biến siêu âm và radar.
Người lái xe nhận biết được môi trường xung quanh bằng cảm biến và camera, và thông tin này được phân tích trong vài phần nghìn giây để giúp lái xe an toàn hơn và ít căng thẳng hơn.
Trong các trường hợp sáng, tối và thời tiết khác nhau, radar được sử dụng để quan sát và ước tính không gian xung quanh ô tô. Trong mọi tình huống, phương pháp tia cực tím xác định độ gần và video thụ động xác định các đối tượng ở gần và thúc đẩy lái xe an toàn.
Ngoài ra, tính năng lái tự động được thiết kế để hỗ trợ người lái và không biến Tesla thành xe tự lái. Thông thường người ta thường cảnh báo người lái xe nên giữ tay lái.
Một loạt cảnh báo để lái xe sẽ được kích hoạt nếu bạn không làm như vậy. Nếu bỏ qua lâu hơn, ô tô sẽ bắt đầu giảm tốc độ trước khi dừng lại. Bằng cách phanh, rẽ hoặc tắt tính năng kiểm soát hành trình, người lái xe luôn có thể ghi đè các chức năng lái tự động.
Nhìn bao quát
Các hình ảnh mà phần cứng Tesla diễn giải thường có thể cần thêm kích thước. Tính năng Bird's Eye View giúp đo khoảng cách xa hơn dễ dàng hơn và mang đến sự thể hiện chính xác hơn về thế giới bên ngoài.
Đây là một hệ thống giám sát trực quan “hiển thị” hình ảnh nhìn từ trên xuống của một chiếc xe hơi để giúp việc đỗ xe trở nên đơn giản và điều hướng những nơi nhỏ dễ dàng hơn. Không cần phải đưa ra lời biện minh khập khiễng về khả năng đỗ xe của mình, giờ đây bạn có thể cầm lái một cách an toàn.
Tương lai của Tesla
Nếu bạn đang tìm kiếm một chiếc SUV cỡ trung với phạm vi mạnh mẽ, 2022 Tesla Mẫu Y là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho EV. Do được nâng cấp phần mềm thường xuyên, Model Y liên tục thay đổi, giống như nhiều sản phẩm khác của Tesla.
Bằng cách nâng cao tính an toàn và chức năng, những nâng cấp này giúp ô tô của bạn hữu ích hơn. Đối với những người cần di chuyển đường dài với gia đình và nhiều hành lý, thân hình rộng rãi và khả năng truy cập mạng Supercharger của Tesla khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời.
Kể từ khi thành lập, Tesla đã được hưởng lợi từ dữ liệu từ cơ sở khách hàng hiện tại và công việc về xe tự hành là một phần trong tham vọng không ngừng đặt AI vào cốt lõi của mọi hoạt động của mình.
AI và dữ liệu lớn sẽ tiếp tục là Elon Musk và nhóm của ông tại các đồng minh trung thành của Tesla khi họ tiến hành các sáng kiến mới nhất, bao gồm cả nguyện vọng chuyển đổi lưới điện bằng các tấm pin năng lượng mặt trời tại nhà.
Kết luận
Tesla, một công ty được công nhận là một trong những nhà đổi mới tích cực nhất trên thị trường, luôn biến việc thu thập và phân tích dữ liệu trở thành công cụ mạnh mẽ nhất của mình. Họ tuân theo các quy tắc tương tự khi tạo ra chip của riêng họ.
Doanh nghiệp đã phát triển các phương tiện tự hành có tiềm năng thay đổi hoàn toàn cách chúng ta lái xe ô tô nhờ vào trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu.
Hãy xem nền tảng giữ vững lời hứa và phát triển hoạt động kinh doanh của nó tốt như thế nào. Công ty sẽ đi đến đâu trên thị trường xe tự hành trong tương lai vẫn còn phải xem sau khi khai thác những công nghệ này.
Bình luận