※나도 잘 몰라서 뇌피셜 있음
확실히 일반인이 이해 할 수준은 아니고 전문가 초청해서 하는 학술세미나 느낌임
우리 FSD는 8개의 카메라를 이용해 자동차가 알아 볼 수 있는 벡터 공간으로 변환함
생체 시각 정보를 연구하고 구조를 구현함 ㅇㅇ
여러 스케일의 카메라 정보들이 서로서로 상호작용하면서 정보가 들어옴
그리고 이걸 동시다발적으로 함 우린 이걸 히드라넷이라 부름
근데 저걸로는 부족한거같아서
도로의 다음 상황을 자동차가 알아서 추측하는 기능을 넣음
카메라로 그냥 벡터공간을 그리면 저렇게 깨져있는 점선의 교차로 모습이 나옴
또한 여러카메라에 걸쳐져서 나오는 물체또한 알아보기 힘듬
그래서 우리의 방식으로 카메라의 왜곡된 정보를 정제하고 또 여러 정보들을 합일시킴
그렇게 정제된 정보를 종합하면 저렇게 왼쪽의 깨진 그림이 아니라 오른쪽 처럼 깔끔한 교차로 그림이 나옴
계속 카메라를 통해 물체의 2D(평면)만 보고 3D(입체)의 모습을 추론시키는 연습 중
평면이 아니라 계속 움직이는(비디오)의 늬앙스로 학습시키고 있음
FSD가 다음 도로의 모습을 예측하고 주행하는 모습
아무튼 모든 시공간의 벡터 정보를 전부 통합해서 주행을 함
도로에선 정말 여러가지 많은 상황들이 발생하게 되는데 그걸 계속해서 추측함 (옆의 그래프들)
좁은 길목 에서 마주오는 차량을 발견했을때 누가 먼저 양보할지 판단
상대방의 차량에 대한 상황도 계속 예측시킬거임
계속된 상황 예측과 판단으로 최상의 수를 계산하고 그곳으로 주행을 할 것
부산같은 헬 상황에서도 적용될수 있게 노력할것
데이터 처리 분류? 같은거 보여주는 중
시공간 전부 활용해서 열심히 레이블링 함
(레이블링이란 ai에게 답안지를 줘서 학습시키는 노가다작업/로그인할때 횡단보도를 고르시오 신호등을 고르시오하는게 레이블링임)
이렇게 각 차량 데이터를 조각조각 모아서 맵을 구축함
우리는 지금 오토 레이블링을 하고있고 중앙컴퓨터 없이 오프라인으로 이정도 뽑아내는중이다 ㅋ
(퍼포먼스용 그래픽인지 실제 저정도인지는 모름)
악천후 다 데이터 통합해서 교육시키고 있다 걱정 ㄴㄴ
그 동안 모은 데이터를 바탕으로 가상 시뮬레이션도 돌리고 있다
가상 시뮬레이션으로 밤,낮 수천가지 물체 지형 전부 학습할거임
실제 상황에서 일어나기 힘든 인위적인 상황도 전부 시뮬레이션 돌릴 것
일론: 우리 게임 엔진 개쩐다 게임 하나 만들수 있다
현실 배경을 바탕으로 바로바로 유사한 배경으로 재구축 가능 (게임 맵 생성되듯이)
오토파일럿 컴퓨터,클라우드 전부 확장중이다
대충 뉴럴넷 도조컴퓨터 프로세스 설명중
짠 이게 D1 칩이다
CPU GPU 네트워킹 전부 가능하고 머신러닝 최적화로 만들었다
테슬라가 자체적으로 설계 공정 전부 다 했다 쩔지?
이건 도조 컴퓨터에 쓰이는 칩이다
여러 칩셋들 조온나게 연결해도 손실없이 구축가능하게 만들었다
우리 도조 컴퓨터 사양 개쩐다 (1초에 100경번 계산/1.1엑사플롭스)
그 휴머노이드 입갤
이런 ai 기능들을 봤을때 로봇에 안 붙힐수가 없는것같다 앞으로 로봇산업 진출하겠다 ㅇㅇ
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