IA y robótica

Desarrollamos e implementamos autonomía a gran escala en vehículos, robots y mucho más. Creemos que la única manera de conseguir una solución general Full Self-Driving o de robótica bípeda, y mucho más, es a través de un enfoque basado en una IA avanzada para la visión y la planificación, y que a su vez cuente con un uso eficiente del hardware de inferencia.

Tesla Bot

Cree un robot humanoide autónomo, bípedo y multifuncional capaz de realizar tareas peligrosas, repetitivas o aburridas. Para lograr ese objetivo final es necesario crear pilas de software que generen capacidades de equilibrio, navegación, percepción e interacción con el mundo físico. Estamos contratando ingenieros especializados en aprendizaje profundo, visión por ordenador, planificación de movimiento, controles, mecánica y software general para resolver algunos de nuestros retos de ingeniería más difíciles.

Ver oportunidades

Chip FSD

Cree chips de inferencia de IA para ejecutar nuestro software Full Self-Driving, teniendo en cuenta cada pequeña mejora de arquitectura y microarquitectura a la vez que exprime el máximo rendimiento de silicio por vatio. Realice análisis de planificación de planta, tiempos y energía en el diseño. Escriba pruebas y marcadores sólidos para verificar la funcionalidad y el rendimiento. Implemente controladores para programar y comunicarse con el chip, centrándose en la optimización del rendimiento y la redundancia. Finalmente, valide el chip de silicio y póngalo en producción en masa en nuestros vehículos.

Chip Dojo

Cree chips de entrenamiento de IA para nuestro sistema Dojo. Implemente tecnología de vanguardia, desde pequeños nodos de entrenamiento hasta mosaicos de entrenamiento de múltiples matrices. Diseñe y dé forma a la arquitectura para obtener el máximo en rendimiento, producción y ancho de banda en cada granularidad. Dicte la metodología física, establezca la planificación del suelo y otros aspectos físicos del chip. Desarrolle métodos de verificación anterior y posterior al silicio para garantizar la corrección funcional. Escriba compiladores y controladores para optimizar la alimentación y el rendimiento de nuestras redes neuronales en todo el sistema Dojo. Para obtener más información sobre los formatos y métodos aritméticos de Dojo, descargue nuestro informe técnico más reciente.

Sistemas Dojo

Diseñe y cree el sistema Dojo, desde las interfaces de firmware de silicio hasta las API de software de alto nivel diseñadas para controlarlo. Resuelva problemas complejos con tecnología de vanguardia para suministro de alta potencia y refrigeración, y escriba lazos de control y software de supervisión escalable. Trabaje en todos los aspectos del diseño de sistemas con el único límite de su imaginación. Emplee toda la capacidad de nuestros equipos de ingeniería mecánica, térmica y eléctrica para crear la próxima generación de cómputo de aprendizaje automático para su uso en los centros de datos de Tesla. Colabore con el aprendizaje de la flota de Tesla para implementar cargas de trabajo de capacitación utilizando nuestros conjuntos de datos masivos, y diseñe una API pública que acerque Dojo al gran público.

Redes neuronales

Realice una investigación vanguardista para entrenar redes neuronales profundas en problemas que afectan desde la percepción hasta el control. Nuestras redes para cada cámara analizan las imágenes sin procesar para realizar una segmentación semántica, una detección de objetos y una estimación monocular de la profundidad. Además, nuestras redes de vista cenital capturan grabaciones desde todas las cámaras para mostrar el diseño de la carretera, las infraestructuras estáticas y los objetos en 3D directamente en la vista superior. Por último, nuestras redes aprenden a partir de las situaciones más complicadas y diversas del mundo, y lo hacen de forma reiterada a partir de nuestra flota de millones de vehículos en tiempo real. Un diseño completo de las redes neuronales del Piloto automático implica 48 redes con una formación de 70 000 horas de GPU 🔥. Con ello, se muestran 1000 tensores (predicciones) diferentes en cada intervalo de tiempo.

Algoritmos de autonomía

Desarrolla los algoritmos centrales que impulsan el vehículo mediante la creación de una representación de alta fidelidad del mundo y la planificación de trayectorias en ese espacio. Con el fin de entrenar las redes neuronales para predecir tales representaciones, crea algorítmicamente datos verídicos del terreno precisos y a gran escala mediante la combinación de información de los sensores del vehículo en el espacio y el tiempo. Utiliza técnicas de vanguardia para construir un sistema sólido de planificación y toma de decisiones que opere en situaciones complicadas del mundo real bajo incertidumbre. Evalúa tus algoritmos a la escala de toda la flotilla de Tesla.

Fundamentos del código

El rendimiento, la latencia, la corrección y el determinismo son las métricas principales con las que optimizamos nuestro código. Diseñe los fundamentos del software del Piloto automático desde los niveles más bajos de la pila, a la vez que los integra con nuestro hardware personalizado. Implemente bootloaders de alta fiabilidad y compatibles con actualizaciones inalámbricas, además de incluir kernels de Linux personalizados. Cree un código de bajo nivel rápido y con un uso eficiente de la memoria para capturar datos de alta frecuencia y volumen de nuestros sensores; estos datos se compartirán más adelante con distintos procesos del cliente sin afectar con ello a la latencia del acceso a la memoria central o al código de funcionamiento crítico de los ciclos de la CPU. Compute con segmentación en una amplia gama de unidades de procesamiento de hardware distribuidas en distintos sistemas en chips.

Infraestructura de evaluación

Cree herramientas de evaluación e infraestructura a gran escala en bucle abierto o cerrado y para hardware en bucle, de forma que se consiga acelerar el ritmo de la innovación, realizar un seguimiento de las mejoras de rendimiento y evitar retrocesos. Aproveche las grabaciones anónimas particulares de nuestra flota e intégrelas en paquetes grandes de casos de pruebas. Cree un código que simule nuestro entorno en el mundo real para producir gráficos muy realistas y otros datos de sensores que alimentan nuestro software del Piloto automático para una depuración de errores en tiempo real o pruebas automáticas.

Construya el futuro de la inteligencia artificial