Voc\u00ea j\u00e1 teve curiosidade para saber como um carro aut\u00f4nomo da Tesla funciona? <\/p>\n\n\n\n
Talvez o chefe de intelig\u00eancia artificial e vis\u00e3o computacional da empresa, Andrej Karpathy, possa te esclarecer.
\nEm uma palestra ministrada pela PyTorch, uma biblioteca de c\u00f3digo aberto da Devcon, Karpathy apresentou como a Tesla faz uso do treinamento das redes neurais para o ve\u00edculo dirigir por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n\n\n\n
Entre os pontos apresentados na palestra, Karpathy citou o rec\u00e9m-lan\u00e7ado supercomputador FSD (auto condu\u00e7\u00e3o completa), que possui uma CPU de desempenho de rede neural duplo. Esse \u00e9 um dos elementos que diferencia a Tesla de outros fabricantes, uma vez que a empresa desenvolve todos os seus dispositivos por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n\n\n\n
A empresa tamb\u00e9m n\u00e3o utiliza sensores LIDAR (Detec\u00e7\u00e3o e Varia\u00e7\u00e3o da Luz) para capturar o ambiente de seus carros, mas se baseia em um sistema de oito c\u00e2meras externas equipadas com vis\u00e3o computacional. \u00c9 nesse contexto que entra o FSD, capaz de processar todas as informa\u00e7\u00f5es que recebe, com capacidade de at\u00e9 2,5 gigapixels por segundo.<\/p>\n\n\n\n
Entre as imagens capturadas pelas c\u00e2meras externas do Tesla est\u00e3o: ambiente externo, luzes do farol, placas de tr\u00e2nsito (advert\u00eancia e indica\u00e7\u00e3o), faixas de pedestre, meio-fio, sinaliza\u00e7\u00e3o na via, linha entre as pistas, objetos est\u00e1ticos e em movimento.<\/p>\n\n\n\n
Outro ponto chave para o desenvolvimento de carros aut\u00f4nomos da Tesla est\u00e3o nas chamadas \u201cOpera\u00e7\u00f5es de F\u00e9rias\u201d, 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.<\/p>\n\n\n\n
Os dados s\u00e3o coletados em mais de 50 pa\u00edses e, atualmente, mais de 1 bilh\u00e3o de milhas de opera\u00e7\u00e3o no piloto autom\u00e1tico j\u00e1 foram registradas apenas na Am\u00e9rica do Norte. Isso representa mais de 200 milh\u00f5es de trocas autom\u00e1ticas de faixa e mais de meio milh\u00e3o de sess\u00f5es para acionar a forma aut\u00f4noma do Tesla.<\/p>\n\n\n\n
Karpathy come\u00e7ou seus trabalhos com Elon Musk em 2016, quando era funcion\u00e1rio da empresa de intelig\u00eancia artificial OpenIA e pesquisava sobre redes neurais. Pouco tempo depois, foi convidado a trabalhar para a Tesla e desenvolver aplica\u00e7\u00f5es reais para seu objeto de estudo. Desde ent\u00e3o, assumiu o cargo de chefe da intelig\u00eancia artificial e vis\u00e3o computacional, apresentando o resultado de sua equipe para investidores e futuros engenheiros da marca.<\/p>\n\n\n\n
Fonte: Xataka e Analytics India Magazine<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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