Tesla Autopilot Fortschritte diskutiert von Andrej Karpathy

von Ma. Claribelle Deveza April 22, 2020

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Der Fortschritt von Tesla Autopilot wurde vom Senior Director of Artificial Intelligence Andrej Karpathy des Unternehmens während einer Präsentation auf der Matroid Scaled Machine Learning Conference 2020 im Februar dieses Jahres diskutiert. Karpathy sprach während der Konferenz über die Erfolge, aktuellen Projekte und zukünftigen Ziele von Teslas Autopilot-Team.

Teslas S3XY-AUTOS

Zu Beginn seiner Präsentation enthüllte Karpathy die Größe der ständig wachsenden Flotte von Tesla. Laut dem KI-Spezialisten verfügt Tesla derzeit über rund eine Million Fahrzeuge in seiner Flotte auf Straßen rund um den Globus. Er erklärte die aktive Flotte, die hauptsächlich aus den Modellen S, 3 und X bestand.

Der Modell Y wird zweifellos Teslas Flotte in den kommenden Monaten erweitern, gefolgt von Teslas Cybertruck, New Roadster und dem Semi—auch das ATV des Unternehmens. Interessanterweise verwendete Karpathy während der Präsentation indirekt den beliebten Kollektivnamen für Teslas Flotte: S3XY CARS.

"Für die Zwecke des [Tesla AI] - Teams sind dies nicht nur Autos, sondern Computer", sagte Karpathy über die S3XY-Fahrzeugflotte. “Sie sind internet zugänglich. Und wir können beide Over-the-Air-Updates bereitstellen und viele Daten von ihnen erhalten, die uns bei der Entwicklung des Autopiloten helfen. Und sie sind auch Roboter, also haben sie Sensoren, sie haben Betätigung und wir entwickeln das Gehirn dieses Computers.”

Karpathy teilte weiter mit, dass Tesla Autopilot bereits 3 Milliarden Meilen gesammelt hatreale Datenaus der Flotte des Unternehmens. CATHIE Wood, CEO von ARK Invest, hat in der Vergangenheit erklärt, dassTeslas reale Datengibt dem Unternehmen einen Vorteil gegenüber seinen Mitbewerbern.

Tesla Autopilot & sein neuronales Netzwerk

Karpathy sprach auch ein wenig über Teslas unterschiedlichen Ansatz zur Fahrzeugautonomie im Vergleich zu Wettbewerbern wie Waymo. Zum Beispiel sagte er, dass Tesla einen Vision-basierten Ansatz verwendet; während sich andere Unternehmen auf Lidar stützten.

"Ich denke, der kritische Punkt ist, dass es gleich aussieht, aber unter der Haube ist es völlig anders, in Bezug auf den Ansatz, den wir in Richtung volles Selbstfahren verfolgen", sagte er, nachdem er einen Clip von Waymos selbstfahrender Software in Aktion gezeigt hatte.

Teslavision-basierter Ansatzin Richtung Autonomie im Automobilsektor ist ein integraler Bestandteil des neuronalen Netzwerks des Unternehmens. Teslas verwendet seine acht Kameras, um Daten für das KI-Autopilot-Team zu sammeln, das dann die Informationen durchsucht und das Wissen des neuronalen Netzwerks verfeinert. Karpathy erklärte den Prozess durchStoppschild

Der Weg zum vollen Selbstfahren

Nachdem Karpathy die Fähigkeiten des Autopiloten erklärt hatte, sprach er über Teslas Fortschritte in Richtung volles Selbstfahren. Der KI-Experte sprach über die Änderungen, die vorgenommen werden müssen, um das vollständige Selbstfahren zu unterstützen. Er sprach hauptsächlich über Teslas Arbeit, eine "Vogelperspektive" der Umgebungen seiner Autos zu erhalten, um Autonomie zu erreichen.

Tesla scheint nahe daran zu sein, zumindest eine rudimentäre Form seiner FSD-Suite zu erreichen. Teslas Fortschritt mit FSD wird die Veröffentlichung seiner Robotaxi-Flotte bestimmen. Elon Musk scheint hoffnungsvoll, dass die erste Charge vonTeslas Robotaxi-Flottekönnte bis Ende dieses Jahres eingesetzt werden.

Selbst nachdem Tesla seine Robotaxi-Flotte eingesetzt hat, wird das Unternehmen KI-Experten wie Karpathy benötigen, um FSD zu verfeinern. Am Ende seiner Präsentation lud Karpathy alle Interessierten ein, sich zu bewerbenTeslas KI-Autopilot-Team. Elon Musk hat ein ähnliches Angebot auf Twitter.

Featured Bild Kredit: Matroid/YouTube




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