Piloto automático

Desenvolvemos e implementamos autonomia à escala. Acreditamos que uma abordagem baseada em IA avançada para visão e planeamento, suportada pela utilização eficiente de hardware de inferência, é a única forma de obter uma solução generalizada de condução autónoma total.

Hardware

Hardware

Construa chips de silício que alimentem o nosso software de condução autónoma totalmente a partir do zero, tendo em conta todas as pequenas melhorias arquitetónicas e de microarquitetura e envidando todos os esforços para obter o máximo de desempenho por watt do silício. Efetue o projeto do circuito integrado, a temporização e análise do design. Crie testes robustos e aleatórios e painéis de avaliação para verificar a funcionalidade e o desempenho. Implemente compiladores e controladores para programar e comunicar com o chip, com um forte foco na otimização do desempenho e na poupança de energia. Finalmente, valide o chip de silício e leve-o até à produção em série.

Redes neuronais

Redes neuronais

Aplique investigação de ponta à aprendizagem profunda de redes neuronais em problemas que vão desde a perceção ao controlo. As nossas redes por câmara analisam imagens não processadas para efetuar a segmentação semântica, a deteção de objetos e a estimativa da profundidade monocular. As nossas redes de visão panorâmica captam vídeo de todas as câmaras para produzir a disposição da estrada, a infraestrutura estática e os objetos 3D diretamente na vista descendente. As nossas redes aprendem nos cenários mais complexos e diversos do mundo, recolhidos em tempo real e de forma iterativa da nossa frota de aproximadamente 1 milhão de veículos. Uma versão completa das redes neuronais do Piloto Automático envolve 48 redes, cuja aprendizagem requer 70 000 horas de GPU 🔥. Juntas, produzem 1000 tensores distintos (previsões) a cada etapa.

Algoritmos de autonomia

Algoritmos de autonomia

Desenvolva os principais algoritmos que orientam o automóvel, criando uma representação extremamente fiel do mundo e planeando as trajetórias nesse espaço. Para a aprendizagem das redes neuronais com vista a prever estas representações, crie algoritmicamente dados de "verdade terrestre" precisos e em grande escala através da combinação de informação proveniente dos sensores do automóvel ao longo do espaço e do tempo. Utilize técnicas de ponta para criar um sistema robusto de planeamento e tomada de decisões, que funcione em situações complicadas do mundo real num contexto de incerteza. Avalie os seus algoritmos à escala de toda a frota da Tesla.

Bases de código

Bases de código

O rendimento, a latência, a exatidão e o determinismo são as principais métricas para as quais otimizamos o nosso código. Construa as bases de software do piloto automático a partir dos níveis mais baixos da pilha, com uma integração perfeita no nosso hardware personalizado. Implemente carregadores de arranque de alta fiabilidade compatíveis com atualizações automáticas e recorra a kernels Linux personalizados. Crie um código de baixo nível rápido e eficiente em termos de memória para captar dados de elevada frequência e elevado volume provenientes dos nossos sensores e partilhá-los com múltiplos processos de consumidor — sem causar impacto na latência do acesso à memória central nem privar o código funcional crítico dos ciclos da CPU. A compressão e a segmentação de instruções são computadas em várias unidades de processamento de hardware, distribuídas por vários sistemas em chips.

Infraestrutura de avaliação

Infraestrutura de avaliação

Construa ferramentas e infraestruturas de avaliação de hardware em ciclo aberto e fechado, em grande escala, para acelerar o ritmo da inovação, acompanhar as melhorias de desempenho e evitar regressões. Tire partido de clipes caraterísticos anónimos da nossa frota e integre-os em grandes conjuntos de casos de teste. Crie código simulando o nosso ambiente real, produzindo gráficos altamente realistas e outros dados de sensores que alimentam o nosso software de piloto automático para efeitos de depuração em tempo real ou testes automatizados.

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