El equipo Autopilot de Tesla y Cybertruck visitan Nueva Orleans para CVPR

El equipo Autopilot de Tesla y Cybertruck visitan Nueva Orleans para CVPR


El equipo de piloto automático de Tesla visitó recientemente Nueva Orleans para la Conferencia sobre visión artificial y reconocimiento de patrones (CVPR). Ashok Elluswamy, director de software de piloto automático de Tesla, compartió una foto del baúl de Tesla con una invitación para que los que estaban en el área pasaran, hablaran con los ingenieros y vieran el Cybertruck.

Este año, CVPR se describe a sí misma como una conferencia híbrida con asistencia presencial y virtual. Se lleva a cabo en el Centro de Convenciones Ernest N. Morial en Nueva Orleans, a poca distancia a lo largo del pintoresco río Mississippi.

Y una mirada al plano de planta revela que Tesla tiene una de las cabinas más grandes. Otras empresas que asistieron al evento centrado en la IA fueron TikTok, Meta, Argo AI, Apple, Cruise LLC, Zoox, LG y Microsoft.

Aunque Tesla es conocida por sus autos eléctricos, Elon Musk ha mostrado constantemente ejemplos del futuro de Tesla como una empresa de robótica de IA. Durante la llamada de ganancias del primer trimestre de 2021 de Tesla, Elon Musk dijo que Tesla está construyendo uno de los equipos de IA de hardware y software más fuertes del mundo. Luego describió la evolución de las tecnologías de Tesla que fueron diseñadas para resolver el problema de la conducción autónoma. Y recuerde, eso fue antes de que Tesla presentara la supercomputadora Dojo en el AI Day más adelante en 2021. Elon Musk dijo:

«Aunque la gente está pensando en Tesla en este momento, muchos pensarán en Tesla como una compañía de automóviles o una compañía de energía, creo que a la larga la gente pensará en Tesla como una compañía de robótica de IA de la misma manera que pensamos en una compañía de automóviles o una empresa de energía. Creo que estamos construyendo uno de los equipos de IA de hardware y software más sólidos del mundo. Ciertamente, parece que somos capaces de hacer cosas completamente autónomas que otros no pueden.

«Entonces, si observa la evolución de las tecnologías que hemos desarrollado, las desarrollamos para resolver el problema de la conducción autónoma. Así que no pudimos encontrar una red neuronal lo suficientemente poderosa para hacer funcionar una computadora, así que diseñamos y construimos la nuestra. El software que existía era realmente bastante primitivo para esta tarea.

«Así que construimos el equipo desde cero y construimos lo que creemos que es probablemente la IA del mundo real más avanzada del mundo. Y luego tiene sentido que eso tenga que suceder porque el sistema de carreteras está diseñado para una computadora de red neuronal, nuestro cerebro. Nuestro cerebro es una computadora de red neuronal. Y es… todo el sistema vial está diseñado para la visión por computadora de redes neuronales porque está diseñado para los ojos y el cerebro.

“Entonces, si tiene un sistema con muy buena vista, puede ver en todas las direcciones al mismo tiempo, puede ver tres focos hacia adelante o hacia adelante, pero nunca se cansa, nunca envía mensajes de texto, tiene redundancia. y su tiempo de respuesta es sobrehumano, entonces parece bastante obvio que dicho sistema lograría un nivel de seguridad extremadamente alto, mucho más allá del humano promedio.

“Así que eso es lo que hacemos. Entonces el dojo es algo así como la parte de entrenamiento. Entonces, porque tenemos más de 1 millón de autos, y tal vez el próximo año tengamos 2 millones de autos en uso activo, proporcionando enormes cantidades de datos de entrenamiento en video, que luego deben ser procesados ​​por un sistema de entrenamiento muy poderoso. Y actualmente usamos el software de entrenamiento de Tesla.

“Así que creamos mucho software de capacitación, mucho software de etiquetado, para etiquetar videos envolventes, lo cual es bastante difícil. Esto significa que las ocho cámaras capturan video simultáneamente a 36 rangos por segundo por cámara a lo largo del tiempo. No había ninguna herramienta para eso, así que desarrollamos nuestra propia herramienta de etiquetado. Luego, para ir un paso más allá, el santo grial obviamente es el etiquetado automático.

«Ahora nos estamos volviendo bastante buenos en el etiquetado automático donde lo hacemos, donde los capacitadores entrenan el sistema de capacitación y luego el sistema etiqueta automáticamente los datos y luego los trabajadores humanos solo tienen que mirar la etiqueta para confirmar que es tan .» debe ser corregido y posiblemente editado. Y cada vez que se realiza una edición, el sistema continúa entrenándose. Así que es como un volante que simplemente gira. Y eso realmente solo es posible con grandes cantidades de datos de video.

«Entonces tenemos que entrenar de manera eficiente. Entonces, Dojo es realmente una supercomputadora optimizada para el entrenamiento de redes neuronales. Creemos que Dojo probablemente será un orden de magnitud más eficiente si no estamos seguros de cuál es exactamente la métrica correcta, pero digamos por cuadro de video. Creemos que será un orden de magnitud más rentable en términos de hardware y consumo de energía para un cuadro de video en comparación con una solución basada en GPU, o en comparación con la siguiente mejor solución que conocemos. Así que esto podría ser potencialmente utilizado por otros.

«Parece que con el tiempo, quiero decir, solo una observación, creo que básicamente el hecho es que la computación basada en redes neuronales o la computación basada en IA se está convirtiendo cada vez más en parte de la pila de cómputo. Nosotros, la computación convencional, bueno, tal vez la computación basada en heurística seguirá siendo importante, seguirá siendo muy importante, pero lo será, pero la red neuronal se convertirá en una parte cada vez más grande de la computación. Entonces, es una larga historia, pero creo que sí, probablemente otros también querrán usarlo y lo pondremos a disposición”.


 

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