La nueva actualización patentada "Modo Sombra" de Tesla recopilará más datos de aprendizaje para el aprendizaje profundo.

De hecho, esta patente es una versión mejorada del “Modo Sombra” de Tesla. Anteriormente, Tesla realizó de forma independiente aprendizaje automático a través de hardware a bordo para mejorar sus capacidades de conducción autónoma. En la actualidad, la conducción autónoma puede tener capacidades de juicio más sólidas al recopilar una gran cantidad de datos de conducción reales, especialmente para fortalecer la predicción de eventos futuros. Si este trabajo se desarrolla sin problemas, las capacidades de conducción autónoma de Tesla mejorarán aún más.

1. ¿Tesla ha solicitado una nueva patente? ¿Aprovechar el big data para un aprendizaje automático más profundo?

Hace unos días, Tesla solicitó una patente sobre aprendizaje automático autónomo. Según la patente, Tesla puede utilizar big data de la conducción de vehículos para entrenar la red neuronal de conducción autónoma, mejorando así las capacidades del sistema de conducción autónoma.

▲Nueva patente de Tesla

Esta patente ha sido aprobada y publicada. ¿Tesla es el titular de esta patente, Andre? Kapasi es el único inventor.

De hecho, se trata de una actualización del “modo sombra” de Tesla.

En la descripción de la patente, primero se explica la dificultad de recopilar datos de conducción: "El rendimiento de los sistemas de aprendizaje profundo suele estar limitado por la calidad del modelo de entrenamiento. En la mayoría de los casos, los desarrolladores de aprendizaje profundo gastan mucho "La forma en que Tesla recopila datos y otras empresas a menudo requiere casos muy específicos que también son difíciles de recopilar. diferente. Otras empresas de I+D de conducción autónoma suelen elegir algunos vehículos autónomos para recopilar datos, por lo que la cantidad de datos suele ser pequeña y difícil de ser universal.

Tesla utiliza los datos de conducción de un gran número de sus vehículos para un aprendizaje profundo, con mayor cantidad de datos y más escenarios. Por tanto, se obtendrán resultados más precisos al realizar un aprendizaje profundo.

▲ Diagrama de flujo de recopilación de datos de Tesla

Sin embargo, ¿el aprendizaje automático no se puede completar sin una gran cantidad de recopilación de datos? Kapasi lo explica de esta manera: “A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven cada vez más complejos, el aprendizaje automático necesita utilizar más datos para garantizar la precisión. En comparación con el aprendizaje automático superficial, el aprendizaje profundo puede garantizar que el software tenga mayor precisión. El aprendizaje puede mejorar la precisión mediante el entrenamiento repetido de aprendizaje automático, pero su juicio sobre eventos futuros aún no es lo suficientemente sólido”.

En otras palabras, a través del aprendizaje automático anterior, la conducción autónoma especial de Tesla ya ha logrado algunos resultados. La recopilación de datos actual tiene como objetivo lograr objetivos más elevados de conducción autónoma.

2. ¿Tesla lanzó el modo sombra el año pasado? El "volumen de prueba" diario puede alcanzar millones de millas.

Tesla ya es un actor veterano en el campo de la conducción autónoma, pero las pruebas oficiales en carretera de Tesla son muy pocas y la mayoría de ellas dependen de que los propietarios de Tesla aporten datos de conducción autónoma. Anteriormente, Tesla lanzó el "Modo Sombra" en abril de 2019, con la esperanza de permitir que una gran cantidad de hardware de conducción autónoma de los vehículos Tesla funcione mientras el vehículo está conduciendo, logrando así el propósito del aprendizaje automático.

El principio del "Modo Sombra" es encender el software de piloto automático de Tesla y los sensores detectan datos alrededor de la carretera por donde viaja el vehículo, pero la operación de conducción la completan completamente los humanos y la máquina no. participar en la conducción. En el proceso de conducción humana, la máquina puede aprender las operaciones de conducción humana para lograr el propósito de mejorar las capacidades de conducción autónoma.

▲Discurso de Tesla en la conferencia “Shadow Mode” de 2019.

Tesla creía en ese momento que si solo recopilaba información de conducción autónoma para un vehículo específico, los resultados de las pruebas normalmente serían inexactos porque la cantidad de datos y los escenarios de prueba eran demasiado limitados. Si un gran número de propietarios de Tesla quieren disfrutar de los datos de conducción y utilizarlos para el aprendizaje automático, la cantidad y precisión de los datos estarán más garantizadas.

Tesla afirmó que si se utiliza un simulador de computadora para las pruebas de conducción autónoma, el volumen de pruebas diarias puede alcanzar 65,438+0 millones de millas. Los datos que los propietarios de Tesla pueden disfrutar han superado este número. puede disfrutar tiene un valor superior.

Conclusión: Tesla es único

Tesla es único en las pruebas de conducción autónoma. No existe una prueba oficial de conducción autónoma y se basa en los datos de conducción de una gran cantidad de usuarios; se determina que no se utiliza lidar y se cree que las cámaras + ondas milimétricas pueden resolver la mayoría de los problemas de conducción autónoma. La singularidad de Tesla también ha dejado perdidas a muchas empresas de conducción autónoma.

Sin embargo, fue la inconformidad de Tesla lo que creó a Tesla. Tesla estaba destinada a ser inconformista desde el momento en que lanzó sus coches eléctricos.

Este artículo es de Autohome, el autor de Autohome, y no representa la posición de Autohome.