टेस्ला शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर का उपयोग करके स्वायत्तता के लिए दृष्टि-केवल दृष्टिकोण का समर्थन करता है – टेकक्रंच

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टेस्ला के सीईओ एलोन मस्क कम से कम 2019 से ‘डोजो’ नामक एक तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण कंप्यूटर को छेड़ रहे हैं। मस्क का कहना है कि डोजो केवल दृष्टि-स्वचालित ड्राइविंग प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में वीडियो डेटा को संसाधित करने में सक्षम होगा। जबकि डोजो स्वयं अभी भी विकास में है, टेस्ला ने आज एक नया सुपरकंप्यूटर प्रकट किया जो डोजो अंततः पेश किए जाने वाले विकास प्रोटोटाइप संस्करण के रूप में कार्य करेगा।

सोमवार को कंप्यूटर विज़न और पैटर्न रिकग्निशन पर 2021 के सम्मेलन में, टेस्ला के एआई के प्रमुख, लेडी करपथी ने कंपनी के नए सुपरकंप्यूटर का खुलासा किया, जो ऑटोमेकर को उच्च गुणवत्ता वाले ऑप्टिकल कैमरों के पक्ष में सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर रडार और लिडार सेंसर को खोदने की अनुमति देता है। ऑटोनॉमस ड्राइविंग पर अपनी वर्कशॉप के दौरान, करपथी ने बताया कि नए वातावरण में इस तरह से प्रतिक्रिया देने के लिए कंप्यूटर प्राप्त करने के लिए कि एक मानव को एक विशाल डेटासेट की आवश्यकता हो, और उस डेटा का उपयोग करके कंपनी की तंत्रिका नेट-आधारित स्वायत्त ड्राइविंग तकनीक को प्रशिक्षित करने के लिए एक व्यापक शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता हो। सेट। इसलिए डोजो के लिए इन पूर्ववर्तियों का विकास।

करपथी के अनुसार, टेस्ला के नवीनतम पीढ़ी के सुपरकंप्यूटर में “हॉट टियर” एनवीएमई स्टोरेज के 10 पेटाबाइट हैं और यह 1.6 टेराबाइट्स प्रति सेकंड पर चलता है। 1.8 EFLOPS के साथ, उन्होंने कहा कि यह दुनिया का पांचवां सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर हो सकता है, लेकिन बाद में उन्होंने स्वीकार किया कि उनकी टीम ने अभी तक TOP500 सुपरकंप्यूटिंग रैंकिंग में प्रवेश करने के लिए आवश्यक विशिष्ट बेंचमार्क नहीं चलाया है।

“उस ने कहा, यदि आप फ्लॉप्स की कुल संख्या लेते हैं तो यह वास्तव में पांचवें स्थान के आसपास कहीं होगा,” करपथी ने टेकक्रंच को बताया। “पांचवें स्थान पर वर्तमान में उनके सेलेन क्लस्टर के साथ NVIDIA का कब्जा है, जिसमें एक बहुत ही तुलनीय वास्तुकला और समान संख्या में GPU (4480 बनाम हमारा 5760, इसलिए थोड़ा कम) है।”

मस्क कुछ समय से बड़े हिस्से में स्वायत्तता के लिए एक विजन-ओनली दृष्टिकोण की वकालत कर रहे हैं क्योंकि कैमरे रडार या लिडार से तेज होते हैं. मई तक, उत्तरी अमेरिका में टेस्ला मॉडल वाई और मॉडल 3 वाहनों को रडार के बिना बनाया जा रहा है, जो अपने उन्नत ड्राइवर सहायता प्रणाली और ऑटोपायलट का समर्थन करने के लिए कैमरों और मशीन लर्निंग पर निर्भर है। please
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कई स्वायत्त ड्राइविंग कंपनियां लिडार और उच्च परिभाषा मानचित्रों का उपयोग करती हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें उन स्थानों के अविश्वसनीय रूप से विस्तृत मानचित्रों की आवश्यकता होती है जहां वे काम कर रहे हैं, जिसमें सभी सड़क लेन और वे कैसे जुड़ते हैं, ट्रैफिक लाइट और बहुत कुछ शामिल हैं।

करपथी ने अपनी कार्यशाला में कहा, “हम जो दृष्टिकोण अपनाते हैं, वह दृष्टि-आधारित है, मुख्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है जो सैद्धांतिक रूप से पृथ्वी पर कहीं भी कार्य कर सकता है।”

करपथी ने कहा, “मांस कंप्यूटर” या बल्कि, एक मानव को सिलिकॉन कंप्यूटर के साथ बदलने से कम विलंबता (बेहतर प्रतिक्रिया समय), 360 डिग्री स्थितिजन्य जागरूकता और पूरी तरह से चौकस चालक होता है जो कभी भी अपने इंस्टाग्राम की जांच नहीं करता है।

करपथी ने कुछ परिदृश्य साझा किए कि कैसे टेस्ला का सुपरकंप्यूटर खराब ड्राइवर व्यवहार को ठीक करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है, जिसमें एक आपातकालीन ब्रेकिंग परिदृश्य जिसमें कंप्यूटर की वस्तु का पता लगाना एक पैदल यात्री को हिट होने से बचाने के लिए किक करता है, और ट्रैफ़िक नियंत्रण चेतावनी जो एक पीली रोशनी की पहचान कर सकती है। दूरी और उस ड्राइवर को अलर्ट भेजें जिसने अभी तक धीमा करना शुरू नहीं किया है।

टेस्ला वाहनों ने पहले से ही पेडल मिसएप्लिकेशन शमन नामक एक सुविधा को साबित कर दिया है, जिसमें कार अपने रास्ते में पैदल चलने वालों की पहचान करती है, या यहां तक ​​​​कि ड्राइविंग पथ की कमी भी है, और ड्राइवर को गलती से ब्रेक लगाने के बजाय गैस पर कदम रखने का जवाब देती है, संभावित रूप से पैदल चलने वालों को बचाती है वाहन के सामने या चालक को नदी में गति करने से रोकना।

कारपथी ने बताया कि टेस्ला का सुपरकंप्यूटर 36 फ्रेम प्रति सेकंड पर वाहन को घेरने वाले आठ कैमरों से वीडियो एकत्र करता है, जो कार के आसपास के वातावरण के बारे में बहुत अधिक जानकारी प्रदान करता है।

जबकि विजन-ओनली अप्रोच दुनिया में हर जगह हाई डेफिनिशन मैप्स को इकट्ठा करने, बनाने और बनाए रखने की तुलना में अधिक स्केलेबल है, यह एक चुनौती से भी कहीं अधिक है, क्योंकि ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ड्राइविंग को संभालने वाले तंत्रिका नेटवर्क को इकट्ठा करने में सक्षम होना चाहिए और बड़ी मात्रा में डेटा को गति से संसाधित करता है जो मानव की गहराई और वेग पहचान क्षमताओं से मेल खाता है।

करपथी कहते हैं कि वर्षों के शोध के बाद, उनका मानना ​​​​है कि चुनौती को पर्यवेक्षित सीखने की समस्या के रूप में मानकर ऐसा किया जा सकता है। तकनीक का परीक्षण करने वाले इंजीनियरों ने पाया कि वे शून्य हस्तक्षेप के साथ कम आबादी वाले क्षेत्रों में ड्राइव कर सकते हैं, करपथी ने कहा, लेकिन “निश्चित रूप से सैन फ्रांसिस्को जैसे प्रतिकूल वातावरण में बहुत अधिक संघर्ष करते हैं।” सिस्टम के लिए सही मायने में अच्छी तरह से काम करने और हाई-डेफिनिशन मैप्स और अतिरिक्त सेंसर जैसी चीजों की आवश्यकता को कम करने के लिए, इसे घनी आबादी वाले क्षेत्रों से निपटने में बहुत बेहतर होना होगा।

टेस्ला एआई टीम गेम चेंजर्स में से एक ऑटो-लेबलिंग रहा है, जिसके माध्यम से यह स्वचालित रूप से टेस्ला कैमरे पर वाहनों द्वारा कैप्चर किए गए लाखों वीडियो से सड़क के खतरों और अन्य वस्तुओं जैसी चीजों को लेबल कर सकता है। बड़े एआई डेटासेट को अक्सर बहुत सारे मैनुअल लेबलिंग की आवश्यकता होती है, जो समय लेने वाली होती है, खासकर जब एक तंत्रिका नेटवर्क पर पर्यवेक्षित शिक्षण प्रणाली को अच्छी तरह से काम करने के लिए आवश्यक सफाई-लेबल वाले डेटा सेट पर पहुंचने की कोशिश करते हैं।

इस नवीनतम सुपरकंप्यूटर के साथ, टेस्ला ने लगभग 10 सेकंड के 1 मिलियन वीडियो जमा किए हैं और 6 बिलियन वस्तुओं को गहराई, वेग और त्वरण के साथ लेबल किया है। यह सब 1.5 पेटाबाइट स्टोरेज लेता है। यह एक बड़ी राशि की तरह लगता है, लेकिन इससे पहले कि कंपनी एक स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम से जिस तरह की विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है, उसे हासिल करने से पहले इसमें बहुत अधिक समय लगेगा, जो अकेले विज़न सिस्टम पर निर्भर करता है, इसलिए कभी भी अधिक शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर विकसित करना जारी रखने की आवश्यकता है। टेस्ला की अधिक उन्नत एआई की खोज।



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