En el mundo de la tecnología y la innovación automotriz, Tesla se ha destacado como una empresa pionera en el desarrollo de vehículos eléctricos y soluciones de conducción autónoma, detrás de su éxito se encuentra la potencia de la inteligencia artificial .
Desde el diseño y construcción de sistemas avanzados hasta la implementación de algoritmos de autonomía y la optimización de la infraestructura de evaluación, Tesla ha estado a la vanguardia de la revolución de la IA en el campo de los vehículos autónomos.
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Los sistema de IA implemetados por Tesla
Sistema Dojo: Avanzando en la Computación de Aprendizaje Automático
Dojo es un hito importante en el desarrollo de la inteligencia artificial de la empresa, diseñado y construido desde cero, este sistema abarca todos los aspectos, desde las interfaces de firmware de silicio hasta las API de software de alto nivel destinadas a controlarlo.
El objetivo principal de Dojo es resolver problemas difíciles utilizando tecnología de vanguardia para el suministro de alta potencia y enfriamiento, el equipo de Tesla ha creado lazos de control y software de monitoreo que se escalan, lo que permite gestionar eficientemente los desafíos técnicos asociados con el aprendizaje automático a gran escala.
Además, los equipos de ingeniería mecánica, térmica y eléctrica han colaborado para asegurar que el sistema Dojo sea capaz de llevar la computación de aprendizaje automático al siguiente nivel.
Redes Neuronales de Tesla: Avances en la Percepción y el Control
Tesla ha aplicado investigación de vanguardia para entrenar redes neuronales profundas en una amplia gama de problemas, desde la percepción hasta el control, estas son fundamentales para capacidades como la segmentación semántica, la detección de objetos y la estimación de la profundidad monocular en sus vehículos autónomos.
Las redes de vista de pájaro de Tesla, por ejemplo, analizan el video proveniente de todas las cámaras para proporcionar una representación en tiempo real del diseño de la carretera, la infraestructura estática y los objetos 3D en una vista de arriba hacia abajo.
Ademas aprenden de manera iterativa de los escenarios más complejos y diversos extraídos de la flota de millones de vehículos en tiempo real.
Un aspecto destacado es que la compañía ha desarrollado un conjunto impresionante de 48 redes neuronales de Autopilot, que requieren 70,000 horas de GPU para entrenarse, que generan 1,000 tensores distintos (predicciones) en cada paso de tiempo, proporcionando un nivel de precisión y capacidad de respuesta sin precedentes en la industria.
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Algoritmos de Autonomía: Planificación y Toma de Decisiones
La compañía es pionera en el desarrollo de algoritmos avanzados que permiten la operación autónoma de sus vehículos, estos algoritmos se basan en la creación de representaciones de alta fidelidad del mundo que rodea al vehículo y en la planificación de trayectorias en ese espacio. Para entrenar las redes neuronales en la predicción de estas representaciones que generan datos precisos y a gran escala a través de la combinación de información de sensores del vehículo en el espacio y en el tiempo.
Utiliza técnicas de última generación para desarrollar un sistema robusto de planificación y toma de decisiones que funciona incluso en situaciones complejas y bajo condiciones de incertidumbre.
Bases del Código: Optimización y Eficiencia
La optimización del rendimiento, la latencia, la corrección y el determinismo son aspectos fundamentales en el desarrollo del software, desde los niveles más bajos de la pila hasta la integración con el hardware personalizado, la compañía construye las bases del software de Piloto Automático para garantizar un funcionamiento óptimo.
Ademas implementa cargadores de arranque altamente confiables con compatibilidad para actualizaciones inalámbricas y utiliza kernels de Linux personalizados, el equipo de desarrollo escribe código de bajo nivel de manera eficiente, asegurando una captura precisa de datos de alta frecuencia y volumen de los sensores, así como un intercambio eficiente de estos datos entre varios procesos, sin afectar la latencia de acceso a la memoria central o comprometer el código funcional crítico de la CPU.
Evaluación de Infraestructura: Innovación y Pruebas Escalables
La compañía se destaca en la creación de herramientas de evaluación de bucle abierto y cerrado, así como en la infraestructura a gran escala para acelerar la innovación y garantizar mejoras continuas de rendimiento, utiliza clips con características anónimas de su flota de vehículos y los integra en amplios conjuntos de casos de prueba.
Podemos decir que Tesla ha demostrado un compromiso inquebrantable con el desarrollo de la inteligencia artificial en el campo de los vehículos autónomos.
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