Chedong News el 24 de marzo, según el medio extranjero Electrek, Tesla solicitó recientemente una patente sobre aprendizaje automático de conducción autónoma. Si Tesla puede obtener grandes cantidades de datos de conducción de vehículos y datos de aprendizaje automático de hardware, podrá entrenar redes neuronales de conducción autónoma y lograr un aprendizaje automático más profundo.
De hecho, esta patente es una versión mejorada del “Modo Sombra” de Tesla. Anteriormente, Tesla realizaba de forma independiente aprendizaje automático a través del hardware del vehículo para mejorar las capacidades de conducción autónoma. En la actualidad, al recopilar una gran cantidad de datos de conducción reales, la conducción autónoma puede tener capacidades de juicio más sólidas, especialmente para fortalecer la predicción de eventos futuros. Si este trabajo se lleva a cabo sin problemas, las capacidades de conducción autónoma de Tesla mejorarán enormemente.
1. ¿Tesla solicita una nueva patente? ¿Utilizar big data de conducción para realizar un aprendizaje automático más profundo?
Hace unos días, Tesla solicitó una patente para una máquina de conducción autónoma. aprendiendo. . La patente describe que Tesla puede utilizar big data de la conducción de vehículos para entrenar la red neuronal de conducción autónoma para mejorar las capacidades del sistema de conducción autónoma.
▲La nueva patente de Tesla
Esta patente ha sido revisada y anunciada al público. Tesla es el titular de esta patente de inteligencia artificial y piloto automático de Tesla, Andrej Karpathy, jefe de software de conducción. , es el único inventor.
De hecho, se trata de una actualización del “Modo Sombra” de Tesla.
La descripción de la patente primero detalla la dificultad de recopilar datos de conducción: "El rendimiento de los sistemas de aprendizaje profundo suele estar limitado por la calidad del modelo de entrenamiento. En la mayoría de los casos, los desarrolladores de aprendizaje profundo gastan mucha energía "El proceso de organización y anotación de datos de entrenamiento suele ser tedioso y los modelos de aprendizaje automático a menudo requieren ejemplos muy específicos que son difíciles de recopilar".
El método de recopilación de datos utilizado por Tesla es completamente diferente al de Tesla. otras empresas. Otras empresas de I+D de conducción autónoma suelen seleccionar un subconjunto de vehículos autónomos para recopilar datos, por lo que la cantidad de datos suele ser pequeña y difícil de ser universal.
Tesla utiliza los datos de conducción de una gran cantidad de sus vehículos para el aprendizaje profundo. La cantidad de datos es mayor y puede cubrir más escenarios. Por tanto, también se obtendrán resultados más precisos al realizar un aprendizaje profundo.
▲Diagrama de flujo de recopilación de datos de Tesla
Sin embargo, ¿es imposible completar el aprendizaje automático sin recopilar una gran cantidad de datos? Karpathy explica: “A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven más complejos, el aprendizaje automático necesita utilizar más datos para garantizar la precisión. En comparación con el aprendizaje automático menos profundo, el aprendizaje más profundo puede garantizar que el software sea más versátil. "En otras palabras, a través del aprendizaje automático temprano, la conducción autónoma de Tesla ha logrado algunos resultados. La recopilación de datos actual tiene como objetivo lograr objetivos más elevados de conducción autónoma.
2. ¿Tesla lanzó el modo sombra el año pasado? El "volumen de prueba" diario puede alcanzar millones de millas.
Tesla ya es un jugador antiguo en el campo de la conducción autónoma, pero lo es. En particular, hay muy pocas pruebas oficiales de Tesla en carretera, y la mayoría de ellas dependen de que los propietarios de Tesla aporten datos de conducción autónoma. Anteriormente, Tesla lanzó el "Modo Sombra" en abril de 2019, con la esperanza de permitir que una gran cantidad de hardware de conducción autónoma de los vehículos Tesla funcione mientras el vehículo está conduciendo para lograr el propósito del aprendizaje automático.
El principio del "Modo Sombra" es mantener encendido el software del piloto automático de Tesla y los sensores para detectar datos alrededor de la carretera por donde viaja el vehículo, pero la operación de conducción la realizan completamente los humanos y la máquina no. participar en la conducción. Durante el proceso de conducción humana, la máquina puede aprender la operación de conducción humana, logrando así el propósito de mejorar las capacidades de conducción autónoma.
▲Discurso de Tesla cuando lanzó el “Modo Sombra” en 2019
Tesla creía en ese momento que si solo recopilaba información de conducción autónoma para vehículos específicos, los resultados de las pruebas normalmente serían inexactos Preciso, porque el volumen de datos y los escenarios de prueba son demasiado limitados. Si una gran cantidad de propietarios de Tesla desean compartir sus datos de conducción y utilizarlos para el aprendizaje automático, el volumen y la precisión de los datos estarán más garantizados.
Tesla afirmó que si se utiliza un simulador de computadora para las pruebas de conducción autónoma, el volumen de pruebas diarias puede alcanzar 1 millón de millas y los datos que los propietarios de Tesla pueden disfrutar han superado este número. mayor valor.
Conclusión: Maverick - Tesla
En las pruebas de conducción autónoma, Tesla es considerado un inconformista. No existe una prueba oficial de conducción autónoma y se basa en los datos de conducción de una gran cantidad de usuarios; se determina que no se utiliza lidar. Creo que las cámaras + ondas milimétricas pueden resolver la mayoría de los problemas de conducción autónoma. La singularidad de Tesla también ha dejado perdidas a muchas empresas de conducción autónoma.
Sin embargo, es la singularidad de Tesla lo que hace a Tesla. Desde el momento en que lanzó sus coches eléctricos, Tesla estaba destinada a ser un inconformista.
Este artículo proviene del autor de Autohome Chejiahao y no representa los puntos de vista ni las posiciones de Autohome.