Tesla hat ein neues Patent für sein neuronales Netzwerk angemeldet, das ein System beschreibt, mit dem Bilder mehr wie Menschen mit ihrem Sehvermögen verarbeitet werden. Das neuronale Netzwerk ist das Herzstück der Full Self-Driving Suite und der Navigation auf dem Autopiloten des Autoherstellers. Es ist und bleibt entscheidend für Teslas Ziel, ein vollständig autonomes Fahrzeug und im weiteren Sinne seine Robotaxi-Flotte zu bauen.

Das Patent trägt den Titel "Datenpipeline und Deep-Learning-System für autonomes Fahren. "Das bevorstehende Upgrade des neuronalen Netzwerks des Unternehmens wurde im Patent beschriebenHintergrund, welche Staaten:

„Deep-Learning-Systeme zur Implementierung des autonomen Fahrens basieren normalerweise auf erfassten Sensordaten als Eingabe. In herkömmlichen Lernsystemen werden die erfassten Sensordaten mit einem Deep-Learning-System kompatibel gemacht, indem die erfassten Daten von einem Sensorformat in ein Format konvertiert werden, das mit der anfänglichen Eingabeschicht des Lernsystems kompatibel ist.

"Diese Konvertierung kann Komprimierung und Downsampling umfassen, die die Signaltreue der ursprünglichen Sensordaten verringern können. Darüber hinaus kann das Ändern von Sensoren einen neuen Konvertierungsprozess erfordern. Daher besteht ein Bedarf an einer angepassten Datenpipeline, die die Signalinformationen maximieren kann aus den erfassten Sensordaten und liefern dem Deep-Learning-Netzwerk ein höheres Maß an Signalinformationen für die Deep-Learning-Analyse. “

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- Blippar (@blippar) 26. Januar 2017

Das Patent bricht das Upgrade des neuronalen Netzes von Tesla mit umfangreichen Passagen weiter auf. Mit dem Patent kann die KI des Autoherstellers Bilder aufgrund der neuen Art und Weise, wie das Neuronale Netz einzelne Daten verarbeitet, besser interpretieren und identifizieren.

Neuronale Netze sind nicht nur für Tesla spezifisch. Es gibt eine Reihe von Unternehmen, die versuchen, ihre eigene KI zu entwickeln, und jedes von ihnen muss bestimmte Tests durchlaufen, um sich zu entwickeln. Beispielsweise führen Ingenieure für maschinelles Lernen häufig Bilderkennungstests durch, um festzustellen, ob ihre KI zwischen Objekten und Organismen in der realen Welt unterscheiden kann.

Diese Tests liefern oft unterhaltsame Ergebnisse. Ein Bilderkennungstest, der der Meme-Kultur würdig geworden ist, beinhaltete, dass ein neuronales Netzwerk mit Bildern von Corgi Butts und Broten etwas herausgefordert wurde.FreeCodeCampergab, dass bei einem anderen Test die KI unterscheiden würde Chihuahua Gesichter und Muffins. Es gibt viele andere lustige Beispiele, und Teslas KI ist nicht immun.

Teslas neuronales Netzwerk ist in den letzten Jahren weit gekommen, aber es ist noch ein paar Schritte vom Perfekten entfernt. Erst kürzlich hat Autopilot einen kleinen Jungen verwirrt, der ein orangefarbenes Hemd für einen Verkehrskegel trägt. Es gibt also immer noch ein paar Bilder, die für Teslas "Gehirn" schwer zu entziffern sein können.

Das neue Patent wird versuchen, Teslas Neuronales Netzwerk bei der Unterscheidung zwischen Objekten und Organismen zu unterstützen.

Mit dem neuesten Upgrade verarbeitet die KI des Elektroautoherstellers Informationen in mehreren Ebenen, wie Form, Merkmale und Farbe. Dann rekonstruiert das Neuronale Netz das Bild Schicht für Schicht als Ganzes, ähnlich wie das menschliche Auge und das Gehirn.

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- InsideEVs (@InsideEVs) 16. Dezember 2019

In einem früheren Tesmanian Artikel wurde das FSD-System von Tesla mit dem Gehirn und den menschlichen Sinnen verglichen. Dieses Patent folgt der gleichen Denkweise, wobei das Neuronale Netz wie ein Gehirn für Teslas Flotte fungiert.

Das menschliche Auge ist dem sehr ähnlich Kameras, Sensoren und Radar in einem Tesla gefunden. Das Auge erfasst ein Bild, übersetzt es in elektrische Codes und sendet es zur Interpretation an das Gehirn. GemäßGehirn FaktenStudien haben herausgefunden, dass die Bewegung, Tiefe, Größe, Schattierung, Textur, Farbe, unter anderen Aspekten eines Objekts sind separat im Gehirn verarbeitet bevor Sie zusammenkommen, um ein vollständiges Bild zu erstellen. Das in Teslas neuem Patent beschriebene System scheint diesen Prozess nachzuahmen.

Multi-Layering ist für AI nichts Neues. Tesla übernimmt höchstwahrscheinlich bereits ein mehrschichtiges Verarbeitungssystem für sein neuronales Netzwerk. Dieses Patent könnte sich auf eine verfeinerte, effizientere Version davon beziehen.

Es ist auch bekannt, dass das Gehirn die Lücken bestimmter Bilder füllt, weshalb optische Täuschungen so unterhaltsam geworden sind. Dem Patent zufolge wird das Neuronale Netz in der Lage sein, etwas Ähnliches zu tun. Es wird in der Lage sein, ein Bild von den Daten zu unterscheiden, die global von anderen Teslas-Sensoren erfasst werden.

Tesla ist seit langem ein Befürworter einer natürlicheren, organischeren Methode für die KI, Daten zu sammeln, ohne auf die Verwendung zu verzichten LiDARSfür ihre autonome Flotte. Mit diesem neuen Patent scheint der Autohersteller der nächsten Generation seine Haltung zu verdoppeln.

Ausgewählte Bildquelle: Tesla/Youtube