Видение Илона Маска состоит в том, чтобы превратить Tesla из компании, производящей электромобили, в компанию, занимающуюся робототехникой, и день Tesla AI Day демонстрирует его приверженность своему видению.
Tesla - одна из крупнейших автомобильных компаний, и благодаря своим исследованиям и внедрению искусственного интеллекта в свои автомобили (Self Driving System) они в такой же степени разрабатывают программное обеспечение, как и автомобильная компания. Tesla как компания глубоко вовлечена в ИИ в аппаратном обеспечении, которое используется не только в системах самоуправления.
Илон Маск хочет, чтобы Tesla воспринималась как «нечто большее, чем просто компания по производству электромобилей». В четверг, в День ИИ Tesla, генеральный директор описал Tesla как компанию с «глубокой активностью искусственного интеллекта в оборудовании на уровне логических выводов и на уровне обучения», которая может быть использована в дальнейшем для приложений, выходящих за рамки самоуправляемых автомобилей, включая робота-гуманоида, который Тесла явно строит.
Почему Tesla?
Первое, что пришло мне в голову, когда я услышал, что Tesla создает робота-гуманоида, - это то, почему Tesla из всех компаний создает бота в форме человека, когда они являются автомобильной компанией. Да, их автомобили оснащены программным обеспечением, и они добились огромного успеха в реализации ИИ в своих автомобилях (Self Driving Cars), поэтому мы можем утверждать, что они в той же степени разрабатывают программное обеспечение, но ИИ в робототехнике сильно отличается от ИИ в автомобилях. Конечно, когда есть такие компании, как Boston Dynamics, у которых есть несколько десятилетий опыта в этой области, но они все еще далеки от того, чтобы сделать свои боты коммерчески доступными. Так почему же Tesla вообще это делает?
Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте посмотрим на достижения Tesla в области искусственного интеллекта, чтобы лучше понять, почему и как они собираются это сделать, если даже им это удастся.
Нейронная сеть
Нейронные сети являются основой архитектуры, на которой основаны глубокое обучение и искусственный интеллект. Робототехника или система самостоятельного вождения работает в основном в одной из своих ветвей, а именно в компьютерном зрении.
Компьютерное зрение принимает данные в виде двухмерных изображений и изучает особенности этих изображений. Мы можем обучить модель обнаруживать дорожные знаки, объекты, другие автомобили и почти все, что захотим, если у нас есть нужное количество данных.
Тесла, с другой стороны, работает над моделью, которая создает векторное пространство, а не пространство изображений. В компьютерном зрении обычно работает в пространстве 2D-изображений, тогда как реальность - 3D. Так что делать компьютерное зрение на 2D-проекции 3D-мира не имеет смысла. Это очень очевидное изменение, которое можно и нужно было внести в модель, но это очень сложно из-за различных факторов, таких как размер модели, время для обучения модели и даже для получения данных и их структурирования. другие проблемы.
Помимо этого, они также работают над объединением данных камеры перед обнаружением. Обнаружение осуществляется разными головами нейронной сети. На данный момент слияние происходит на многомасштабном уровне функций, выполняя обнаружение и машинное обучение на всех комбинированных датчиках, как предполагается, выполняя их индивидуально, а затем объединяя решения. Снова очень очевидное изменение, но довольно трудное.
Помимо этого, мы можем использовать видеоконтекст не только для моделирования векторного пространства, но и для моделирования времени, что также является одной из основных проблем в системе самоуправления - как заставить систему запоминать дорожные знаки, которые находятся примерно на 100 метров впереди. Моделируя время вместе с векторным пространством, объединение разных данных в каждом кадре позволит модели лучше адаптироваться к реальным задачам.
DOJO Суперкомпьютер
Tesla представила свой компьютерный чип, который они спроектировали и построили полностью собственными силами, который компания будет использовать для запуска своего суперкомпьютера DOJO. Dojo - это суперкомпьютер, разработанный Tesla, который представляет собой суперкомпьютер для обучения нейронной сети, который, по словам Маска, сможет обрабатывать огромное количество данных изображений с камеры высокого разрешения в четыре раза быстрее, чем любой другой компьютер. Благодаря высокой скорости и передовой архитектуре суперкомпьютера Dojo, общая цель Tesla состоит в том, чтобы продвигать свои исследования в области искусственного интеллекта для создания лучших решений для беспилотных автомобилей, а теперь и для проблем с роботами-гуманоидами.
Наряду с суперкомпьютером Dojo, Tesla также представила свой собственный чип сборки (который они назвали D1), идея которого заключалась в создании чипа, специально оптимизированного для обучения нейронных сетей. В настоящее время они используют универсальные графические процессоры, которые не так быстры, как специально разработанный чип для конкретной задачи. Tesla утверждает, что чип будет почти в четыре раза быстрее графических процессоров.
Они специально разработали суперкомпьютер с возможностью масштабирования, чтобы они могли добавлять столько ядер, сколько захотят, и обеспечивать низкие задержки.
Тесла Бот
Гуманоидные роботы всегда были восхищением в поп-культуре. Но на самом деле создать робота-гуманоида и заставить его выполнять универсальные задачи - очень сложная задача. Благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта в последнее десятилетие, многие задачи, которые казались невозможными несколько лет назад, теперь могут быть выполнены с точностью, близкой к человеческой, но все же универсальная робототехника кажется далеко позади этих стандартов.
Tesla только что представила своего нового гуманоидного бота под названием Tesla Bot (кодовое имя: Optimus), который работает на том же ИИ, что и парк беспилотных автомобилей Tesla. Основная цель бота - устранять опасные, повторяющиеся и скучные задачи.
Бот Tesla является частью Tesla, продвигающей ИИ в робототехнике общего назначения в сочетании с ИИ и компьютерным зрением. Илон Маск привел пример, показывающий, что роботу можно приказать пойти в магазин и купить следующие продукты.
Его голова будет оснащена камерами автопилота, используемыми автомобилями Tesla для измерения окружающей среды, и будет содержать экран для отображения информации.
Полностью самостоятельное вождение и не только
Tesla - один из ведущих мировых автопроизводителей в области систем полного самоуправления. У них одна из самых сложных архитектур искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей, и теперь с их новым суперкомпьютером Dojo и встроенным чипом (который они назвали D1) они пытаются обойти своих конкурентов. Но, по словам Теслы, мощный суперкомпьютер построен с учетом множества аспектов и не ограничивается только автомобилями Тесла.
Одним из таких случаев является решение задач компьютерного зрения, которые помогают автомобилям распознавать дорожные знаки, другие транспортные средства, пешеходов и все вокруг, но эта задача не ограничивается только автомобилями, она также может быть применена к роботам, конечно же, гуманоидный бот Tesla, которому также необходимо будет сканировать окружающую среду с помощью данных изображений с высоким разрешением и, возможно, в будущем с помощью лидаров и других датчиков. Имея данные как о внешнем, так и о внутреннем окружении, Tesla упорно продвигает свое видение полной автоматизации повторяющихся задач.
Одна из основных проблем, которую Tesla пытается решить с помощью своей архитектуры компьютерного зрения, - это временные окклюзии (например, автомобили на оживленном перекрестке блокируют вид автопилота на дорогу, или объект оказывается перед дорожным знаком и т. Д.)
Чтобы решить эту проблему, Tesla пытается создать повторяющийся сетевой видеомодуль, в котором разные модули помогают отслеживать различные аспекты данных, формируя пространственные или даже временные данные, которые создают кэш данных, на который может ссылаться модель. делать предсказания.
Конечные мысли
Tesla решает одни из самых сложных проблем в своей области, но все мы знаем, что история Tesla наполнена огромными инновационными идеями, которые в большинстве случаев не реализуются, и если они это сделают, они могут навсегда изменить всю отрасль. Только будущее покажет, на чьей стороне приземлится это нововведение.
Спасибо за чтение.
