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Tesla erteilt Patent für neuronale Netze zur Selbstverbesserung (Erkennung eigener Fehler)

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Tesla wurde gewährt ein anderes Patent gestern. Diesmal scheint Tesla die Kunst der Schaffung neuronaler Netze (NN) perfektioniert zu haben, die „Selbstverbesserung“ verstehen. Das Patent mit dem Titel System und Verfahren zum Behandeln von Fehlern in einem neuronalen Netzwerkprozessor eines Fahrzeugs, beschreibt einen Prozess, bei dem neuronale Netze Fehler erkennen können, die mit der Ausführung des NN verbunden sind. Es kann einen Fehlerbericht von den Fehlerdetektoren empfangen und kann dann signalisieren, dass ein anstehendes Ergebnis des NN verdorben ist – alles ohne die Erwartung des NN zu beenden.

Mit anderen Worten, Tesla hat eine Möglichkeit für ein NN patentiert, einen Fehler zu erkennen und zu beheben. Dieses spezielle Patent ist eine Fortsetzung einer anderen im Jahr 2017 eingereichten Patentanmeldung, System und Verfahren zum Behandeln von Fehlern in einem Prozessor eines neuronalen Netzwerks eines Fahrzeugs. In der Beschreibung des Patents bekräftigt Tesla den Fokus auf Sicherheit als primäres Ziel. Es wies darauf hin, dass Computer in Fahrzeuge integriert werden und obwohl sie das Potenzial haben, Sicherheitsprobleme anzugehen, können sie neue Risiken mit sich bringen, die noch nicht angegangen wurden. Ein System zu haben, bei dem ein NN dies wahrnehmen und Tesla auf einen Fehler aufmerksam machen kann, würde dazu führen, dass Tesla die Software verbessert und das Fahrzeug noch sicherer macht.

„Viele Fahrzeuge sind heute mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, die die Sicherheit und Zuverlässigkeit verbessern. Dies liegt zum Teil daran, dass Fahrzeugunfälle und/oder Pannen mit einem hohen Risiko von Personen-, Todes- und Sachschäden einhergehen. Zumindest ist ein Unfall und/oder eine Panne wahrscheinlich mit erheblichen Unannehmlichkeiten und/oder Kosten für den Fahrzeugbesitzer verbunden. Dementsprechend wurden viele Anstrengungen unternommen, um verbesserte Sicherheitsmerkmale für Fahrzeuge zu entwickeln.

„Zunehmend werden Computer in Fahrzeuge integriert, die vom Fahrgastkomfort und der Unterhaltung bis hin zum teilweisen oder vollständigen autonomen Fahren reichen. Während Computer das Potenzial haben, viele Sicherheits- und Zuverlässigkeitsprobleme in Fahrzeugen zu lösen, bringen sie auch neue Risiken und neue Fehlermöglichkeiten mit sich, die noch nicht vollständig angegangen werden müssen. Es ist wichtig, dass Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um sicherzustellen, dass computergestützte und/oder computergestützte Funktionen eines Fahrzeugs das Risiko des Betriebs des Fahrzeugs nicht erhöhen. Um computerimplementierte Fahrzeugeigenschaften vor der Serienreife zu testen, können verschiedene Strategien eingesetzt werden. Aber selbst wenn gründliche Tests durchgeführt werden, treten beim Betrieb unter realen Bedingungen wahrscheinlich immer noch Fehler auf.

„Demnach wäre es von Vorteil, verbesserte Systeme und Verfahren zur Fehlerbehandlung in Prozessoren bereitzustellen, die in Fahrzeuganwendungen verwendet werden.“

Tesla geht in der Zusammenfassung noch etwas ins Detail und weist auf einige Beispiele hin. Ein Beispiel umfasst ein System zum Behandeln von Fehlern in NNs. In diesem Fall umfasst der NN-Prozessor einen Fehlerdetektor, der konfiguriert ist, um einen Datenfehler zu erkennen, der mit der Ausführung dieses NN verbunden ist. Der Controller des NN ist in der Lage, den Datenfehlerbericht vom Fehlerdetektor zu empfangen, und beim Empfangen dieses Berichts kann der NN-Controller signalisieren, dass ein ausstehendes Ergebnis des verdorbenen NN vorliegt – ohne die Ausführung des NN zu beenden.

In einem anderen Beispiel führt der NN-Prozessor des Systems ein NN aus, das mit dem autonomen Betrieb eines Fahrzeugs verbunden ist, und es wird ein Interrupt-Controller verwendet, der hilft, Interrupt-Anforderungen zu handhaben, die von verschiedenen Quellen kommen können, gekoppelt an den neuronalen Netzwerkprozessor. Der Interrupt-Controller kann das Fehlersignal vom NN-Prozessor empfangen und auf verschiedene Weise auf die Daten zugreifen.

„Der Interrupt-Controller ist konfiguriert, um ein Fehlersignal über einen Fehler-Interrupt-Pin des neuronalen Netzwerkprozessors zu empfangen, auf Fehlerinformationen über ein oder mehrere Statusregister des neuronalen Netzwerkprozessors zuzugreifen, wobei die Fehlerinformationen eine Art von Fehler anzeigen, auf den das neuronale Netzwerk gestoßen ist Prozessor, und, wenn die Art des Fehlers einem Datenfehler entspricht, ein anstehendes Ergebnis des neuronalen Netzwerkprozessors als beschädigt zu identifizieren.“

Im letzten aufgeführten Beispiel wurde eine Methode zur Behandlung von Fehlern in einem NN-Prozessor geteilt. Das beinhaltet:

  • Empfangen eines Fehlerberichts basierend auf einem Fehler, auf den der Fahrzeug-NN-Prozessor beim Betreiben des Fahrzeugs gestoßen ist.
  • Ermittlung der Fehlerart anhand der Fehlermeldung.
  • Als Reaktion auf den zweiten obigen Punkt, Bestimmen, wie er diesem Datenfehler entspricht.
  • Signalisieren, dass ein anstehendes Ergebnis des NN-Prozessors des Fahrzeugs beschädigt ist, während der Betrieb des NN-Prozessors des Fahrzeugs fortgesetzt werden kann.

Das Patent teilte auch detaillierte Zeichnungen und Beispiele. Sie können auf diese zugreifen hier.

 

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Quelle: https://cleantechnica.com/2021/09/29/tesla-granted-patent-for-neural-networks-to-self-improve-detect-its-own-errors/

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