servis Hattı
köşe yazarı
köşe yazarı
Tesla'nın FSD otonom sürüş çözümü yorumunun önemli noktaları
2024-05-15
2252
Elon Musk'un Pekin Ziyareti: FSD Çin ile Buzları Kırmak
Musk'un Pekin ziyaretinden kısa bir süre sonra, Çin Otomobil Üreticileri Birliği ve Ulusal Bilgisayar Ağı Acil Müdahale Koordinasyon Merkezi, otomobil verilerinin işlenmesine yönelik dört güvenlik gereksiniminin test edilmesine ilişkin bir bildirim yayınladı. Yabancı sermayeli bir kuruluş olan Tesla, dört şartı da karşılayan ilk otomobil şirketlerinden biri oldu. FSD V12'de Tesla, navigasyon ve rota planlama algoritmalarında önemli iyileştirmeler yaptı. Navigasyon sisteminin yeni sürümü, trafik koşulları, yol değişiklikleri ve sürücü tercihleri gibi çeşitli faktörleri dikkate alarak sürüş rotalarını akıllıca planlayabiliyor. Ek olarak, FSD'nin yeni sürümü daha güçlü gerçek zamanlı trafik analizi yeteneklerine sahip olup, rotaları gerçek koşullara göre ayarlamasına olanak tanıyarak daha sorunsuz bir sürüş deneyimi sağlıyor. Çinli otomobil şirketleri otonom sürüşe yönelik temel teknolojide geride kalsa da ekoloji ve tedarik zincirlerinde avantajlara sahipler. Akıllı ulaşımın altyapısının gelişmesiyle birlikte daha rekabetçi ürünleri entegre etmeleri bekleniyor.
FSD V12 ile elde edilen uçtan uca otonom sürüş teknolojisi ile Tesla'nın, üstün bir sürüş deneyimi sağlayan akıllı sürüş modellerini eğitmek için yalnızca bol miktarda yerel sürüş verisini kullanması gerekiyor. Üstelik kural tabanlı kod kullanımını önemli ölçüde azaltarak Tesla'nın Çin'de binlerce akıllı sürüş algoritması mühendisinden oluşan bir ekip kurmasına gerek kalmıyor. Yalnızca yaklaşık 20 kişilik bir yerel operasyon ekibi ve yüzlerce kişiden oluşan bir veri etiketleme ekibiyle Tesla, FSD'nin Çin pazarına sorunsuz bir şekilde inişini ve çalışmasını sağlayabilir.
Musk, 16 Mayıs 2023'te yıllık Tesla hissedarlar toplantısında yaptığı konuşmanın ardından, tanınmış bir Amerikan finans medya kuruluşu olan CNBC'ye bir röportaj verdi.
Tesla'nın yapay zeka yeteneklerini tartışırken Musk, Tesla'nın gerçek dünyadaki yapay zeka konusunda çok ileride olduğunu ve rakipsiz olduğunun söylenebileceğini söyledi. Daha sonra sunucunun ChatGPT ve üretken yapay zeka hakkındaki sorusuna yanıt verdi:
"Tesla'nın da bir 'ChatGPT anı' yaşayacağını düşünüyorum, bu yıl olmasa bile gelecek yıldan sonra olacağını düşünmüyorum. Bu, bir gün aniden 3 milyon Tesla aracının kendi kendine gidebileceği anlamına geliyor... sonra 5 milyon, sonra 10 milyon...
Tesla'nın ChatGPT'den daha kötü sonuçlar üretmeyen bir dil modeli oluşturmasıyla ve Microsoft ve OpenAI'nin otonom sürüş üzerinde çalışmasıyla konumlarımızı değiştirirsek, görevlerimizi değiştirirsek, hiç şüphe yok ki kazanacağız."
FSD, tam bağlantılı bir otonom sürüş yazılımı ve donanım mimarisidir
FSD Mimarisi: Kapsamlı, uçtan uca otonom sürüş yazılımı ve donanım çerçevesi; algı, planlama ve yürütmeyi kapsayan veriler, algoritmalar ve hesaplama gücü dahil olmak üzere çeşitli düzeylerde inşa edilmiştir.
Planlama: Temel olarak çok nesneli yol planlama sorunlarını ele alır, ilgili yürütme eylemlerini tamamlamada araca rehberlik etmek için hem kendi hem de tüm nesneler için yörüngeleri yönetir.
Sinir Ağları: Aracı kontrol eden tam kinematik durumların (konum/hız/hızlanma/pürüzlülük) çıktısını almak için video akışları gibi girdileri analiz edin.
Eğitim Verileri: Kapalı döngü bir veri sistemi oluşturmak için son teknoloji ürünü 4D otomatik açıklama teknolojisini, yükseltilmiş simülasyonu ve bulut bilişim kaynaklarını kullanır.
Eğitim Altyapısı: CPU, GPU, Sinir Ağı Hızlandırıcı birimleri ve yapay zeka derleyicisini içerir. Yapay zeka derleyicisi, sinir ağlarının gerektirdiği yeni işlemleri destekleyerek bunları temeldeki en uygun donanım kaynaklarıyla eşleştirir.
Yapay Zeka Derleme ve Çıkarım: Bilgisayarlarda sinir ağlarının çalıştırılmasına yöneliktir. Mevcut çıkarım motoru, aynı otonom sürüş bilgisayarına bağlı iki ayrı bilgisayara benzer şekilde, tek bir sinir ağının yürütülmesini iki bağımsız çip sistemine tahsis edebilir.
Uzman modeller ve hibrit modeller gibi modüler çözümlerle karşılaştırıldığında uçtan uca otonom sürüş çözümleri algı, planlama ve kontrolü entegre ederek her modülden kural tabanlı kodu kaldırıyor. Birden fazla sensörden toplanan bilgiler, karmaşık büyük ölçekli sinir ağlarına doğrudan girilir; bu ağlar, hesaplamanın ardından doğrudan sürüş kontrol komutlarının çıktısını verebilir ve sonuçta uçtan uca bir sistem elde edilir. En önemli avantaj, yüksek hassasiyetli haritalara olan bağımlılığın azaltılması ve ara aşamalarda maliyetlerin düşürülmesidir; Model yüksek bir üst limite sahiptir ve yaklaşık global optimum çözümlere ulaşabilmektedir. Dezavantajları arasında daha yavaş ilk model öğrenimi, modelin ortaya çıkması ve hızlı ilerleme sağlaması için büyük miktarda eğitim verisi gerektirmesi, modüler mimarilere kıyasla basit senaryolar için daha az açıklama, düşük model tabanı nedeniyle yüksek giriş engeli; Ortadaki "kara kutunun" zayıf yorumlanabilirliği, potansiyel olarak uzman modellere göre daha açıklanamayan karar davranışlarına yol açması.
Tesla'nın "Gölge Modu" aynı zamanda FSD'nin ilerlemesi için önemli bir destek sağlıyor.
Kullanıcının sürüş süreçleri sırasında çeşitli sürüş verilerini toplayan Tesla, FSD performansını sürekli olarak optimize ederek yüksek değerli köşe kasa verileri elde edebilir. Bu veriler Tesla'nın veri merkezinde depolanır ve veri motoru tarafından analiz edilip işlendikten sonra sistem için eğitim materyalleri olarak kullanılabilir, böylece FSD doğruluğu ve güvenilirliği daha da artırılabilir.
HW4.0 daha güçlü bilgi işlem gücüne sahiptir ve büyük modeller dikkat çekici bir şekilde ilerlemektedir.
FSD'nin bu genel beta sürümündeki teknik ilerlemenin ana kaynakları aşağıdaki yönlerden gelebilir: İlk olarak, FSD Beta V12, HW4.0 platformu için güncellendi ve sistem için daha güçlü donanım desteği sağlandı. HW4.0 donanım yükseltmeleri, kameralar için kare hızını saniyede 4 kare artırarak görüntü verilerinin daha hızlı işlenmesini sağlar ve yol ayrıntılarının tanınmasını geliştirir. Ek olarak, HW4.0'ın bilgi işlem gücü HW3.0'a kıyasla iki katına çıkar, bu da FSD'nin daha verimli işlem ve hesaplamalar yapmasına olanak tanıyarak karar verme sürecini hızlandırır.
Musk, FSD V12 müdahale oranının V11'in yalnızca yüzde biri olduğunu söyledi
Tesla CEO'su Elon Musk Salı günü X platformunda Tesla'nın "Tam Otonom Sürüş" (FSD) yazılımı V12 versiyonunun müdahale oranının V11 versiyonunun yalnızca yüzde biri olduğunu söyledi. Bir kullanıcı, "V11 ile karşılaştırıldığında V12'nin müdahale sıklığı 100 kattan fazla azalacak. Bu kademeli bir yükseltme değil, bir sıçramadır.
Tesla, yapay zeka eğitimine ve çıkarımına yaklaşık 10 milyar dolar yatırım yapacak
Musk ayrıca yılda en az 10 milyar dolar harcayamayan veya bunu verimli bir şekilde kullanamayan herhangi bir şirketin pazarda rekabet edemeyeceğini de sözlerine ekledi.
Son zamanlarda Tesla'nın uçtan uca FSD V12'si yavaş yavaş Kuzey Amerikalı kullanıcılara büyük ölçekte sunulmaya başlandı. Kısacası FSD V12, büyük miktarda video eğitim verisi aracılığıyla otonom sürüş hedefine ulaşarak Tesla'nın yüz binlerce kod satırını ortadan kaldırmasına olanak tanıyor. Bununla birlikte, bu tür yapay zeka otonom sürüşünün eğitimi, büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektirir. Musk, geçen ağustos ayında canlı yayında Tesla'nın yeni FSD sistemini eğitmek için 10,000 Nvidia H100'den oluşan bir GPU kümesini piyasaya sürmek üzere olduğunu söylemişti.
AutoX'in kurucusu, başkanı ve CEO'su Xiao Jianxiong, First Financial Journalists'e Tesla'nın FSD'sinin, öncekiyle karşılaştırıldığında performansı önemli ölçüde artıran uçtan uca derin öğrenme algoritmaları kullandığını söyledi. Geçmişte manuel olarak yazılan kod tabanlı kural algoritmalarına dayanıyordu ve şimdi verilerle eğitilmiş büyük bir model ağı kullanıyor.
İlgili Öneriler
粤公网安备44030002007346号