Umjetna inteligencija i robotika

Tesla Optimus

Izradite humanoidni robot koji se može samostalno kretati, ima dvije noge i predviđen je za opću namjenu, a može izvršavati nesigurne, ponavljajuće ili dosadne zadatke. Postizanje tog krajnjeg cilja iziskuje razvoj različitih softvera koji će omogućiti ravnotežu, navigaciju, percepciju i interakciju s fizičkim svijetom. Zapošljavamo inženjere specijalizirane za dubinsko učenje, računalni vid, planiranje pokreta, kontrole, te inženjere za mehaniku i strojarstvo općenito, kako bismo riješili neke od najtežih inženjerskih izazova.

Pogledajte otvorena radna mjesta

FSD čip

Izradite čipove za povezivanje sa sučeljem umjetne inteligentnije koji pokreću naš softver za potpuno samostalnu vožnju, uzimajući pritom u obzir svako najmanje strukturalno i mikrostrukturalno poboljšanje, a iskorištavajući istovremeno maksimalne performanse silicija po vatu. Izradite tlocrte, izmjerite vrijeme i analizirajte snagu projektiranog rješenja. Izradite opsežne testove i zabilježite rezultate za provjeru funkcionalnosti i performansi. Implementirajte upravljačke programe za programiranje i komunikaciju s čipom, usredotočujući se na optimizaciju performansi i redundanciju. I na kraju, procijenite silicijski čip i pokrenite njegovu masovnu proizvodnju za naša vozila.

Neuronske mreže

Primjenom najnaprednijih istraživanja naučite neuronske mreže kako rješavati probleme, od percepcije do kontrole. Naše mreže, koje su razvijene za svaku od kamera, analiziraju sirove slike i provode semantičku segmentaciju, detektiraju objekte i vrše monokularne dubinske procjene. Naše mreže snimaju videozapise iz ptičje perspektive sa svim kamerama kako bi prikazale izgled ceste, statičku infrastrukturu i 3D objekte izravno u prikazu odozgo prema dolje. Naše mreže uče iz najsloženijih i najrazličitijih scenarija na svijetu, koji neprekidno i u stvarnom vremenu pristižu iz gotovo milijun vozila koliko broji naša flota. Cijela neuronska mreža autopilota uključuje 48 mreža kojima je potrebno 70.000 GPU sati za učenje 🔥. Zajedno formiraju 1000 različitih tenzora (predviđanja) u svakom vremenskom intervalu.

Algoritmi za autonomnu vožnju

Razvijte ključne algoritme koji će služiti za vožnju vozila stvaranjem iznimno vjernih prikaza svijeta i planiranjem putanji u tom prostoru. Kako bi neuralne mreže naučile predviđati takve prikaze, algoritamski stvorite precizne i opsežne setove empirijskih podataka kombiniranjem informacija sa senzora vozila iz različitih prostora i vremena. Rabeći najnaprednije tehnike izradite robusni sustav za planiranje i donošenje odluka koji radi u složenim, stvarnim situacijama pod neizvjesnim uvjetima. Provedite evaluaciju svojih algoritama na razini čitave Tesline flote.

Temelji za kodove

Propusnost, latencija, točnost i determinizam glavni su metrički podaci zbog kojih optimiziramo svoje kodove. Izradite temelje softvera autopilota od najnižih razina koje su precizno integrirane s našim prilagođenim hardverom. Implementirajte iznimno pouzdane pokretačke programe s podrškom za bežična ažuriranja i osmislite prilagođene Linux jezgre. Napišite brz, memorijski učinkovit kod niske razine za hvatanje visokofrekventnih i voluminoznih podataka s naših senzora i podijelite ga na više potrošačkih procesa, a bez učinka na kašnjenje pristupa središnjoj memoriji ili nužne potrebe preuzimanja funkcionalnog koda iz CPU ciklusa. Provedite izračune uzduž i poprijeko na raznim hardverskim procesnim jedinicama, na više sustava na bazi čipova.

Evaluacijska infrastruktura

Stvorite evaluacijske alate otvorene i zatvorene petlje, s hardverom u petlji i infrastrukturu po mjeri kako biste ubrzali razvoj inovacije, za praćenje poboljšanja performansi i sprječavanje regresija. Iskoristite anonimizirane specifične isječke iz vozila naše flote i integrirajte ih u velike pakete testnih slučajeva. Napišite kod koji simulira naše stvarno okruženje i proizvodi iznimno realistične grafičke prikaze i druge senzorske podatke koje softver našeg autopilota može upotrijebiti za ispravljanje pogrešaka uživo ili automatsko testiranje.