人型ロボットの最新の進歩、テスラの「AI 帝国」への道を紹介

Automotive News によると、Tesla Robot の公式 X アカウントである Tesla Optimus Prime が最近紹介ビデオを更新しました。このビデオは、テスラの人型ロボット オプティマス プライムの制御および実行機能における新たな進歩を紹介します。オプティマスプライムは視覚によって物体を分類し、ヨガの動きも実行できるようになりました

人型ロボットは人気のトレンドですか?

Tesla は、Optimus ニューラル ネットワークのトレーニングは完全に「エンドツーエンド」である、つまりビデオを入力した後、制御信号を出力すると述べました。これは、テスラの自動運転 FSD V12 の開発中のニューラル ネットワーク トレーニングに似ています。つまり、すべての入力信号を処理してから、運転の決定を出力します。中間プロセスはニューラル ネットワークによって完全に処理されます。

「オートモーティブ ニュース」は、オプティマスには知覚、脳、運動、制御の点で多くのハイライトがあると指摘しました。知覚に関しては、オプティマスは視覚認識と関節位置エンコーダーを通じて、四肢を自動的に校正し、体の空間位置を正確に特定できます。手足。脳に関して言えば、純粋な視覚テクノロジーと完全にローカルに展開されたニューラル ネットワークにより、オプティマスは環境に素早く適応し、複数のタスクを完了できます。青と緑の構成ブロックを対応する色のトレイに分類し、誰かがブロックを掴んでいるときにブロックを壊したとしても、オプティマスはすぐに新しい環境に適応してブロックの分類を続けることができます。同時に、オプティマスはひっくり返ったブロックをまっすぐにしたり、「並べ替えられたブロックを破壊する」などの新しいタスクを実行したりすることもできます。動作制御能力に関しては、オプティマスは物体を正確に把握することができ、動作時の手足、体幹、指の動きは非常に柔軟で人間に近いものとなっています。さらに、Optimus は複数の片脚サポート スポーツ ストレッチ動作も実行でき、ストレッチ中に体幹のバランスを維持できます。

「フォーブス」は、人型ロボットが非常に明確な次のトレンドであり、人工知能技術の主要な応用キャリアの 1 つであると考えています。テスラにとって、自動車はロボットプロジェクトのほんの一部にすぎず、実際の巨大な用途は、単純な産業分野から日常生活、医療分野に至るまでの人型ロボットにある。しかし現在、テスラは 2 つの大きな課題に直面しています: 第一に、人型ロボットの肉体の技術的進歩、現在の人型ロボットは肉体が十分に洗練されていないため、人間の職業を真に置き換える能力がないからです; ロボットの超頭脳、つまり人工知能の部分も、テスラが直面する本当の課題です。

Dojo は基礎です

現在、Tesla FSD と人型ロボットの基礎となるモジュールは、ある程度のアルゴリズムの再利用を実現しています。 FSDのアルゴリズムは主にニューラルネットワークとコンピュータビジョン技術に依存しており、どちらもロボットの知覚、意思決定、制御技術の反復において重要な役割を果たしており、自動運転とヒューマノイドロボットのビジネスには強力な相乗効果が期待されています。

強力なアルゴリズムを備えているため、サポートとして強力なコンピューティング能力も必要です。テスラが少し前に量産した Dojo は、テスラが AI 帝国のために準備した「礎石」です。 Dojo は、テスラによって開発されたスーパーコンピューターです。大量のビデオ データを使用して、「教師なし」データの注釈とトレーニングを完了できます。自動運転やインテリジェント ロボットなどの人工知能製品のパフォーマンスを向上させるためにテスラによって開発されたコンピューターです。プラットホーム。

文字通り、Dojo は「道場、武道場」を意味します。これは、テスラ AI の分野におけるその意味、つまり AI のために構築された訓練場所と一致しています。 2021 年の AI デーに、テスラは Dojo スーパーコンピューターをリリースしましたが、当時はまだ完成しておらず、最初のチップとトレーニング モジュールのみでした

Detroit Times は、Dojo の最終実装ユニットは ExaPOD と呼ばれるスーパーコンピューティング クラスターであり、7nm プロセス テクノロジーに基づく 3,000 個の D1 チップ (120 個のトレーニング タイルを含む) を統合し、最終的には最大 1.1EFlops (100 億浮動小数点演算) を達成できると指摘しました。 1 秒あたりの操作数）ピークのコンピューティング能力。比較のために、3090Ti グラフィックス カードの計算能力は約 40TFlops (1 秒あたり 1 兆の浮動小数点計算能力) であり、その差は 6 桁です。

ExaPOD は、スーパーコンピューティング クラスターとして、このスーパーコンピューターの最終形態ではないことに注意してください。理論的には、より高い AI コンピューティング パフォーマンスを提供するために、より大きなコンピューティング ニーズに対するテスラの要件に従って量的に拡張することができます。

実際、テスラが今年 6 月に発表したコンピューティング能力開発計画によると、Dojo は来年の第 1 四半期には世界でトップ 5 のコンピューティング能力施設となり、10 月までに 100EFlops のスーパーコンピューティング能力に達する予定です。来年。 。

現在、Dojo スーパーコンピューターが稼働を開始し、2024 年までに世界で最も先進的なコンピューター 5 つに入ることが期待されています。自動アノテーション アルゴリズムをテストし、車の周囲のすべてのオブジェクトのスペース占有を予測するニューラル ネットワーク モデルである占有ネットワークを実行すると、Dojo は NVIDIA A100 と比較してパフォーマンスを 2 倍にすることができます。

モルガン・スタンレーのアナリストらは、9月10日に発表されたレポートで、テスラのスーパーコンピューター「Dojo」がロボタクシーとそのソフトウェアサービスの人気を促進し、テスラの市場価値が6000億ドル近く跳ね上がる可能性があると述べた。ロイターによると

モルガン・スタンレーのアナリストらはレポートの中で、テスラのDojoテクノロジーが従来の自動車販売モデルの範囲を超え、新たな潜在市場を開拓すると期待されていると指摘した。彼らはこう言いました。「もし Dojo が自動車の『認識』と『反応』を支援できるとしたら、どのような市場を開拓できるでしょうか? カメラを備えたあらゆるデバイスがその視野に基づいてリアルタイムの意思決定を行えることを想像してみてください。」

モルガン・スタンレーは、テスラのネットワークサービス事業の2040年の収益予測を従来予想の1,570億ドルから3,350億ドルに引き上げた。ジョナス氏は、同部門が2040年までにテスラの中核利益の60％以上を占めると予想している。テスラの今後 12 か月の予想株価収益率は 57.9 倍で、伝統的なアメリカの自動車メーカーであるフォードの 6.31 倍やゼネラルモーターズの 4.56 倍をはるかに上回っています。

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