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टेस्ला फुल सेल्फ ड्राइविंग मोड पर काम करते हुए एआई लीड का विस्तार कर रहा है 

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सड़क पर लगाई गई प्रत्येक नई कार के साथ, टेस्ला ड्राइविंग अनुभव से सीखने की अपनी क्षमता को जोड़ता है। यहां दिखाए गए मॉडल एस में एक शुल्क पर 500 मील तक की सीमा है। (साभार: टेस्ला) 

एआई ट्रेंड्स स्टाफ द्वारा 

टेस्ला का लक्ष्य अपने स्तर 5 पूर्ण स्व ड्राइविंग को जारी करना है (एफएसडी) 2021 में मोड ऑटोपायलट की क्षमता को एक हालिया साक्षात्कार में प्रतियोगी वेमो के सीईओ द्वारा अवास्तविक माना गया था। 

वाहन चालन को निर्देशित करने के लिए पूर्व-मैप किए गए लिडार (लाइट डिटेक्शन और रेंजिंग) के बजाय, वास्तविक समय के कैमरों का उपयोग करते हुए टेस्ला एकमात्र स्वायत्त वाहन निर्माता है। टेस्ला एन के साथ शुरुआती अनुभव के बाद विकसित अपने स्वयं के एआई चिप्स का भी उपयोग करता हैवेदिया चिप्स।   

"यह एक गलत धारणा है कि आप बस एक ड्राइवर-सहायता प्रणाली को और विकसित कर सकते हैं, जब तक कि एक दिन आप जादुई रूप से पूरी तरह से स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम में कूद नहीं सकते," जॉन क्रॉफिक, वायमो के सीईओ, सेल्फ-ड्राइविंग स्टार्टअप ने कहा। गूगल की एक्स लैब, जर्मन व्यापार पत्रिका के साथ हाल ही में एक साक्षात्कार में मगज़िन मैनेजर, में सूचना दी प्रेक्षक. 

क्रैफिक ने स्वीकार किया कि टेस्ला "एक बहुत अच्छा ड्राइवर सहायता प्रणाली विकसित कर रहा है," लेकिन बहुत अलग है। उन्होंने कहा कि वेमो "पूरी तरह से स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम बनाती है ... हमारे लिए, टेस्ला एक प्रतियोगी नहीं है।"  

एलोन मस्क, सीईओ, टेस्ला

टेस्ला के सीईओ एलोन मस्क ने एक ट्वीट में जवाब दिया कि "टेस्ला में वायो की तुलना में बेहतर AI हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर हैं।" पिछले अक्टूबर में, टेस्ला को रोल आउट करने की सूचना है ऑटोपायलट एफएसडी का बीटा संस्करण हाल ही में यूएस में टेस्ला के मालिकों के एक छोटे समूह में, मस्क ने सॉफ्टवेयर के साथ अपना खुद का अनुभव साझा किया और ट्वीट किए यह सुरक्षित रूप से उसे "लॉस एंजिल्स में एक अपरिचित स्थान और वापस" पर ले गया, जिसमें कोई मानवीय हस्तक्षेप नहीं था।  

वर्तमान एफएसडी संस्करण को हर समय पहिया के पीछे एक चौकस चालक की आवश्यकता होती है। जुलाई में आयोजित आभासी विश्व AI सम्मेलन 2020 में, मस्क ने कहा, "मुझे पूरा विश्वास है कि स्तर 5 या अनिवार्य रूप से पूर्ण स्वायत्तता होगी, और मुझे लगता है कि यह बहुत जल्दी होगा।" उन्होंने स्वीकार किया "कई छोटी समस्याएं" लेकिन "स्तर 5 स्वायत्तता के लिए कोई मूलभूत चुनौतियां नहीं हैं।"  

टेस्ला कारों की योग्यता जानने के लिए वे समय के साथ लीड ड्राइव करते हैं 

टेस्ला कार हर मील के साथ ड्राइविंग अनुभव जमा करती है, और क्योंकि वे इंटरनेट से जुड़ी हैं, "टेस्ला कार समय के साथ सॉफ्टवेयर अपडेट और ओवर-द-एयर अपडेट के माध्यम से नई सुविधाओं की शुरूआत करने में सक्षम हैं," के अनुसार टेस्ला वेबसाइट।  

अक्टूबर 2016 से निर्मित टेस्ला वाहनों में आठ बाहरी कैमरे शामिल हैं जो टेस्ला-विकसित न्यूरल नेट में फीड करते हैं, लगभग बाधाओं का पता लगाने के लिए 12 अल्ट्रासोनिक सेंसर, आगे-आगे राडार, जो कोहरे, धूल, बारिश, बर्फ के माध्यम से और कार के नीचे, वेबसाइट के अनुसार । ऑनबोर्ड कंप्यूटर मिलीसेकंड में इनपुट प्रोसेस करता है।  

इनपुट और अनुभव का यह मनोरम उपयोग टेस्ला को एक फायदा देता है। 2018 के पतन के रूप में, ऑटोपायलट हार्डवेयर से लैस टेस्ला वाहनों ने एक खाते के अनुसार एक संचयी आठ बिलियन मील एकत्र किया था ZDNet। वेमो के वाहनों ने उस समय लगभग 10 मिलियन मील का अनुभव एकत्र किया था।  

ताशा कीनी विश्लेषक, एआरके निवेश

उस समय, टेस्ला को ARK के विश्लेषक, ताशा कीनी द्वारा देखा गया था, एक निवेश प्रबंधक ने विघटनकारी नवाचार पर ध्यान केंद्रित किया था, जो प्रतियोगिता से तीन साल आगे था। यह मुख्य रूप से बैटरी उत्पादन और दक्षता, कस्टम स्वायत्त हार्डवेयर और अरबों ड्राइविंग अनुभव के मील के आधार पर स्वायत्त डेटा के कारण था।   

"इन तीन आयामों में तीन साल के नेतृत्व का नेतृत्व करने का गुणात्मक प्रभाव है-बैटरी, हार्डवेयर और डेटा-उस संभावित लीड में अनुवाद करता है जो अब तक तीन साल से अधिक है, ”उस समय कीनी ने कहा। 

 

ARK इन्वेस्ट के कीनी आश्चर्य करता है कि क्या प्रतियोगी टेस्ला को पकड़ सकते हैं 

टेस्ला में हाल ही में Q4 आय कॉल में सूचना दी याहू! समाचारकीनी ने कहा, "अगर आप बड़ी तस्वीर देखते हैं, तो टेस्ला बैटरी इलेक्ट्रिक वाहनों के लिए बाजार हिस्सेदारी में अग्रणी है। हमने देखा है कि उन्हें चीन में बड़ी सफलता मिली है, एक बाजार जिसमें आमतौर पर ऐतिहासिक रूप से एक विदेशी कंपनी के लिए अपने कारखाने को पूरी तरह से बनाना आसान नहीं होता है, उदाहरण के लिए। टेस्ला ऐसा करने वाली एकमात्र कंपनी है। और उनकी ब्रांड पावर वास्तव में बहुत अच्छी है। ” 

उन्होंने कहा, "लंबे समय तक, हम उन्हें पागलों की तरह देखते हैं। वे बर्लिन और शंघाई और ऑस्टिन में निर्माण कर रहे हैं। हाल ही में बातचीत हुई है भारत की। मुझे लगता है कि हमें इस बारे में सोचना चाहिए कि क्या पारंपरिक वाहन निर्माता टेस्ला को पकड़ पाएंगे या नहीं, क्योंकि हम वास्तव में सोचते हैं कि इलेक्ट्रिक वाहन आगे बढ़ने का रास्ता है। ” 

टेस्ला शिप500,000 में सिर्फ अपनी कारों के 2020 से कम के संस्करण, एक नया कीर्तिमान स्थापित करना. 

टेस्ला में एआई के निदेशक, लेडी करपथी, उनकी रिपोर्ट निजी वेबसाइट उस, "हमारे नेटवर्क दुनिया में सबसे जटिल और विविध परिदृश्यों से सीखते हैं, वास्तविक समय में लगभग 1M वाहनों के हमारे बेड़े से क्रमिक रूप से खट्टा है। ऑटोपायलट न्यूरल नेटवर्क के एक पूर्ण निर्माण में 48 नेटवर्क शामिल हैं जो कि प्रशिक्षण के लिए 70,000 GPU घंटे लेते हैं। साथ में, वे प्रत्येक टाइमस्टेप पर 1,000 अलग-अलग टेंसरों (भविष्यवाणियों) का उत्पादन करते हैं। "  

करपाthy 2016 के पतन में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में अपनी पीएचडी की पढ़ाई पूरी की। उनकी पीएचडी दृढ़ / आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और उनके चौराहे में उनके अनुप्रयोगों पर केंद्रित थी। उसका सलाहकार था फी-फी ली स्टैनफोर्ड विजन लैब में और उन्होंने साथ काम भी किया डाफने कोल्लरएंड्रयू एनजीसेबेस्टियन थ्रुन और व्लादीन कोल्टुन जिस तरह से साथ। 

टेस्ला के एआई चिप्स के विकास को हाल ही में एक रिपोर्ट में हॉट चिप्स सम्मेलन में वर्णित किया गया था विश्लेषण। सैमसंग के साथ विकसित प्रत्येक टेस्ला चिप में छह बिलियन ट्रांजिस्टर होने की सूचना है। टेस्ला प्रणाली में बेहतर सड़क प्रदर्शन के लिए दो एआई चिप्स शामिल हैं। “दोनों चिप्स के आकलन का सिस्टम द्वारा मिलान किया जाता है और यदि दोनों से इनपुट समान है, तो "लेख में कहा गया है। दो चिप्स के बीच एक विसंगति के मामले में, "एक सुरक्षित निर्णय लेने तक पुनर्मूल्यांकन किया जाता है।"   

RSI एआई चिप्स को 2 गीगाहर्ट्ज पर चलाने और प्रति सेकंड 36 ट्रिलियन ऑपरेशन करने के लिए अनुकूलित किया गया है। आर एंड डी के 14 महीने बाद चिप विकसित की गई थी; सैमसंग अब प्रोसेसर का निर्माण कर रहा है, जिसे नई टेस्ला कारों के साथ-साथ पुराने मॉडल में भी स्थापित किया जाएगा।  

लेख में कहा गया है, "टेस्ला हमेशा से एक फर्म रही है जिसने डेटा कलेक्शन और विश्लेषण के लिए सबसे बड़ा हथियार बनाया है।" "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा विश्लेषण ने कंपनी को स्वायत्त कारों को डिजाइन करने में सक्षम बनाया है जिससे हम कारों को चलाने के तरीके में क्रांति ला सकते हैं।" 

स्रोत लेख और जानकारी पढ़ें in प्रेक्षक, वहाँ से टेस्ला वेबसाइट। in ZDNetमें याहू! समाचारपर, कन्या करपात्री का निजी वेबसाइट, और से विश्लेषण.  

स्रोत: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/tesla-working-on-full-self-driving-mode-extending-ai-lead/

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