Autopilote

Nous développons et déployons une autonomie à grande échelle. Nous sommes convaincus qu’une approche fondée sur l’intelligence artificielle avancée pour la vision et la planification, soutenue par une utilisation efficace du matériel d’inférence, est la seule manière d’obtenir une solution générale à la conduite entièrement autonome.

Matériel

Matériel

Créez des puces de silicium qui alimentent à la perfection notre logiciel de conduite entièrement automatique, en tenant compte de chaque petite amélioration architecturale et micro-architecturale tout en vous efforçant de limiter au maximum les performances en silicium par watt. Effectuez des analyses de planification, de synchronisation et de puissance sur la conception. Rédigez des tableaux de bord et des tests robustes et aléatoires pour vérifier les fonctionnalités et les performances. Implémentez des compilateurs et des pilotes pour programmer et communiquer avec la puce, en mettant l’accent sur l’optimisation des performances et les économies d’énergie. Enfin, validez la puce de silicium et amenez-la à la production de masse.

Réseaux de neurones

Réseaux de neurones

Effectuez des recherches de pointe pour former des réseaux de neurones artificiels profonds sur des problèmes allant de la perception au contrôle. Nos réseaux par caméra analysent des images brutes pour effectuer une segmentation sémantique, une détection d’objets et une estimation de profondeur monoculaire. Nos réseaux de vision panoramique capturent les vidéos de toutes les caméras pour afficher la disposition des routes, les infrastructures statiques et les objets 3D directement dans la vue du haut. Nos réseaux apprennent les scénarios les plus complexes et les plus diversifiés au monde, tirés itérativement de notre flotte de près de 1 million de véhicules en temps réel. Une panoplie complète de réseaux de neurones artificiels pour l'Autopilote implique 48 réseaux nécessitant 70 000 heures de fonctionnement pour l'apprentissage 🔥. Ensemble, ils produisent 1 000 tenseurs distincts (prédictions) à chaque étape.

Algorithmes d’autonomie

Algorithmes d’autonomie

Développez les algorithmes de base qui conduisent la voiture en créant une représentation haute fidélité du monde et en planifiant des trajectoires dans cet espace. Afin de former les réseaux de neurones artificiels à la prédiction de telles représentations, il est possible de créer de manière algorithmique des données de vérité au sol précises et à grande échelle en combinant les informations provenant des capteurs de la voiture à travers l’espace et le temps. Utilisez des techniques de pointe pour construire un système de planification et de prise de décision robuste qui opère dans des situations complexes et incertaines. Évaluez vos algorithmes à l’échelle de l’ensemble de la flotte de véhicules Tesla.

Bases du code

Bases du code

Le débit, la latence, l’exactitude et le déterminisme sont les principales mesures pour lesquelles nous optimisons notre code. Construisez les bases du logiciel Autopilote à partir des niveaux les plus bas, intégrant étroitement votre matériel personnalisé. Implémentez des chargeurs d’amorçage extrêmement fiables avec une prise en charge des mises à jour à distance et affichez les noyaux Linux personnalisés. Créez des codes bas niveau rapides et efficaces sur le plan de la mémoire pour capturer des données haute fréquence et volumineuses de nos capteurs et les partager avec plusieurs processus consommateurs sans affecter la latence de l’accès mémoire centrale ni le code fonctionnel critique neutre des cycles du processeur. Compressez vos données et gérez-les au sein de différentes unités de traitement du matériel réparties sur plusieurs systèmes sur puce.

Infrastructure d’évaluation

Infrastructure d’évaluation

Créez des outils et une infrastructure d'évaluation et simulations en boucle ouverte et fermée, à grande échelle, pour accélérer le rythme de l'innovation, suivre les améliorations des performances et éviter les régressions. Tirez des clips caractéristiques anonymes de notre flotte et intégrez-les dans de nombreuses séries de test. Écrivez des codes simulant notre environnement réel, produisant des graphiques hautement réalistes et d'autres données de capteur qui alimentent notre logiciel Autopilot pour le débogage en direct ou des tests automatisés.

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