Tesla Optimus

Að búa til tvífætt, sjálfvirkt vélmenni til almennrar notkunar sem getur sinnt óöruggum, endurteknum eða leiðinlegum verkefnum. Til að ná því markmiði þarf að byggja upp hugbúnaðarstafla sem tryggja jafnvægi, leiðsögn, skynjun og samskipti við hinn efnislega heim. Við viljum ráða hugbúnaðarverkfræðinga á sviði djúpnáms, tölvusjónar, hreyfiskipulags, stjórntækja og vélbúnaðar auk almennra hugbúnaðarverkfræðinga til að takast á við erfiðustu áskoranirnar okkar á sviði verkfræði.

Skoða tækifæri

FSD-tölvukubbur

Búa til gervigreindarkubba sem framkvæma ályktanir og keyra hugbúnað okkar fyrir fulla sjálfkeyrslugetu. Íhuga allar smávægilegar endurbætur á hönnun og örhönnun um leið og reynt er að ná fram hámarksárangri á sílikoninu á hvert vatt. Hönnun fyrir gólfið, tímasetning og aflgreining á hönnuninni. Skrifa öflug próf og stigatöflur til að staðfesta virkni og afköst. Innleiða rekla til að forrita og eiga samskipti við örflöguna með áherslu á fínstillingu á afköstum og það að minnka umfremd. Sannprófa loks örflöguna og færa hana í fjöldaframleiðslu í ökutækjum okkar.

Dojo-örflaga

Búa til tölvukubba til að þjálfa gervigreind sem knýr Dojo-kerfið okkar. Innleiða tækni með blæðijaðra frá minnstu þjálfunarpunktum til þjálfunarflísa. Hanna og skipuleggja með hámarksafköst, gegnstreymi og bandvídd fyrir hvert smáatriði í huga. Skipuleggja aðferðafræði, undirstöðuskipan og aðra eðlisfræðilega þætti tölvukubbsins. Þróa aðferðir til að staðfesta sannprófun fyrir kísil og eftir kísil til að tryggja að virkni sé rétt. Skrifa þýðendur og rekla til að hámarka afl og afköst taugakerfa okkar í öllu Dojo-kerfinu. Ef þú vilt fá frekari upplýsingar um aðferðir og reikningssnið Dojo skaltu sækja nýjustu hvítbókina okkar.

Dojo-kerfi

Hanna og smíða Dojo-kerfið, allt frá sílikon fastbúnaðarviðmóti yfir í forritaskil hugbúnaðar sem er ætlað til að stjórna því. Leysa erfið vandamál með nýjustu tækni til að tryggja mikil afköst og kælingu og skrifa stýrilúppur og vöktunarhugbúnað sem hægt er að skala upp. Vinna með alla þætti kerfishönnunarinnar þar sem ímyndunaraflið þitt er eini takmarkandi þátturinn og nýta allt afl starfsfólks okkar á sviði véla-, varma- og rafmagnsverkfræði til að búa til næstu kynslóð vélfræðináms til notkunar í gagnamiðstöðvum Tesla. Eiga samstarf við flotanám Tesla til að beita þjálfunarálagi með því að nota risastóru gagnasettin okkar og hanna forritaskil sem snýr að almenningi sem munu koma Dojo til almennings.

Tauganet

Nota framsæknar rannsóknir til að þjálfa flókin tauganet í að leysa vandamál tengd hlutum eins og skynjun og stýringu. Myndavélakerfi okkar greina hrámyndir og framkvæma merkingarlega sundurliðun, hlutagreiningu og sjóndýptarmat. Yfirlitsmyndakerfi okkar taka vídeó úr öllum myndavélum og birta útlit vegar, innviði og þrívíða hluti með beinum hætti. Net okkar læra af flóknustu og margbreytilegustu aðstæðum í heiminum og greina gögn frá flota sem telur milljónir ökutækja í rauntíma. Full smíði Autopilot tauganeta sem taka til 48 netkerfa sem tekur 70.000 GPU-klukkustundir að þjálfa 🔥. Til samans eru þau með úttak upp á 1.000 mismunandi spáreikninga í hverju tímaskrefi.

Sjálfvirknialgóriþmar

Þróa grunnalgrím sem keyra bílinn með því að setja saman hágæðaeftirmynd af veröldinni og spálíkön fyrir það rými. Til að þjálfa tauganetin til að sjá fyrir slíkar eftirmyndir eru búin til nákvæm og umfangsmikil raungögn með aðstoð algóríms með því að sameina upplýsingar úr skynjurum bílsins í tíma og rúmi. Nota nýjustu tækni til að smíða örugg skipulags- og ákvörðunarkerfi sem virka í flóknum raunverulegum aðstæðum þar sem óvissa er fyrir hendi. Meta algrím með hliðsjón af öllum Tesla-flotanum.

Kóðagrunnur

Gegnstreymi, biðtími, sannkvæmni og löggengi eru helstu mæligildin sem við notum til að fínstilla kóðann okkar. Smíða Autopilot hugbúnaðinn frá grunni og samhæfa vel við sérsniðinn vélbúnað okkar. Innleiða mjög örugg ræsihleðsluforrit með stuðningi fyrir þráðlausar hugbúnaðaruppfærslur og ná fram sérsniðnum Linux-kjörnum. Skrifa hraðvirkan og minnisnýtinn lágkóða sem nær utan um mikið magn hraðvirkra gagna úr skynjurum okkar og deila honum með ýmsum notendaferlum — án þess að slíkt hafi áhrif á aðgang að miðlægu minni eða svelti nýtiskóða úr CPU-lotum. Kreista og leiða útreikninga gegnum margvíslegar einingar sem fást við vélbúnaðarútreikninga í mörgum kerfisflögum.

Matsinnviðir

Byggja matsverkfæri og innviði tengd opnum og lokuðum lúppuvélbúnaði til að hraða nýsköpun, vakta endurbætur á afköstum og koma í veg fyrir afturför. Vinna úr dæmigerðum, nafnlausum bútum úr flotanum og sameina þá í stóran hóp dæmitilvika. Skrifa kóða sem hermir eftir raunumhverfi, búa til myndefni sem er mjög raunsætt og önnur skynjaragögn sem veita efni til Autopilot hugbúnaðar okkar í beina kembiforritun eða sjálfvirkar prófanir.