Selskap Tesla introduserte en ny superdatamaskin, som er den femte kraftigste i verden og vil være forgjengeren til den fremtidige superdatamaskinen Dojo. I løpet av de siste årene har Tesla viet spesiell oppmerksomhet til utviklingen av datakraft. På den ene siden trenger den kraftige datamaskiner for å kjøre programvaren for autonom kjøring, og på den andre siden for å trene de nevrale nettverkene som er ansvarlige for autonom kjøring, som mottar en vanvittig mengde data som kommer fra flåten.
Tesla har jobbet med Dojoen de siste årene, og Elon Musk har antydet at den skal være klar innen slutten av dette året. Men på vei til Dojo har selskapet utviklet andre superdatamaskiner, og nå presenterte Andriy Karpati, sjefen for Teslas avdeling for kunstig intelligens, det siste av dem under en presentasjon på en konferanse om datasyn og mønstergjenkjenning.
"Vi har et nettverk med en nevral nettverksarkitektur, og vi har et 1,5 petabyte datasett som krever en enorm mengde beregning. For oss er datasyn brødet og smøret for det vi gjør og det som gjør at vi kan bruke autopilot. Og for å få det til å fungere veldig bra, må vi trene massive nevrale nettverk og gjøre mye eksperimentering," sa Karpati.
Tesla-ingeniøren gikk ikke inn på detaljene i Dojo-prosjektet, men sa at det vil være en superdatamaskin optimalisert for nevrale nettverkstrening, kraftigere enn den nåværende.
Men Karpati delte noen scenarier for hvordan Teslas superdatamaskin bruker datasyn for å korrigere førerens feiloppførsel, inkludert et nødbremsingsscenario der datamaskinens gjenstandsdeteksjon starter for å redde en fotgjenger fra å bli påkjørt, og en styringsvarslingstrafikk, som kan identifisere et gult lys på avstand og sende en advarsel til føreren som ennå ikke har begynt å redusere hastigheten.
Ifølge Karpati samler Tesla-superdatamaskinen video fra åtte kameraer som omgir bilen med en hastighet på 36 bilder per sekund, noe som gir vanvittig mye informasjon om miljøet rundt bilen.
Ved hjelp av denne siste superdatamaskinen samlet Tesla inn 1 million videoer som varte i omtrent 10 sekunder hver og markerte 6 milliarder objekter med en indikasjon på dybde, hastighet og akselerasjon. Alt dette tar opp så mye som 1,5 petabyte diskplass. Dette virker som et enormt antall, men det skal mye mer til før selskapet kan oppnå den påliteligheten som kreves av et automatisert kontrollsystem som kun er avhengig av tekniske synssystemer, så det er nødvendig å fortsette å utvikle enda kraftigere superdatamaskiner i verden.
Les også: