Você já teve curiosidade para saber como um carro autônomo da Tesla funciona?
Talvez o chefe de inteligência artificial e visão computacional da empresa, Andrej Karpathy, possa te esclarecer.
Em uma palestra ministrada pela PyTorch, uma biblioteca de código aberto da Devcon, Karpathy apresentou como a Tesla faz uso do treinamento das redes neurais para o veículo dirigir por conta própria.
Entre os pontos apresentados na palestra, Karpathy citou o recém-lançado supercomputador FSD (auto condução completa), que possui uma CPU de desempenho de rede neural duplo. Esse é um dos elementos que diferencia a Tesla de outros fabricantes, uma vez que a empresa desenvolve todos os seus dispositivos por conta própria.
A empresa também não utiliza sensores LIDAR (Detecção e Variação da Luz) para capturar o ambiente de seus carros, mas se baseia em um sistema de oito câmeras externas equipadas com visão computacional. É nesse contexto que entra o FSD, capaz de processar todas as informações que recebe, com capacidade de até 2,5 gigapixels por segundo.
Entre as imagens capturadas pelas câmeras externas do Tesla estão: ambiente externo, luzes do farol, placas de trânsito (advertência e indicação), faixas de pedestre, meio-fio, sinalização na via, linha entre as pistas, objetos estáticos e em movimento.
Outro ponto chave para o desenvolvimento de carros autônomos da Tesla estão nas chamadas “Operações de Férias”, que permitem continuar treinando as redes neurais enquanto o carro continua a circular. Em outras palavras, todos os carros da Tesla colaboram para criar um grande banco de dados.
Os dados são coletados em mais de 50 países e, atualmente, mais de 1 bilhão de milhas de operação no piloto automático já foram registradas apenas na América do Norte. Isso representa mais de 200 milhões de trocas automáticas de faixa e mais de meio milhão de sessões para acionar a forma autônoma do Tesla.
Karpathy começou seus trabalhos com Elon Musk em 2016, quando era funcionário da empresa de inteligência artificial OpenIA e pesquisava sobre redes neurais. Pouco tempo depois, foi convidado a trabalhar para a Tesla e desenvolver aplicações reais para seu objeto de estudo. Desde então, assumiu o cargo de chefe da inteligência artificial e visão computacional, apresentando o resultado de sua equipe para investidores e futuros engenheiros da marca.
Fonte: Xataka e Analytics India Magazine