أصدر نائب رئيس الذكاء الاصطناعي في تيسلا، أشوك إلوسوامي، عرضًا تقديميًا يدوم 30 دقيقة يفصل التقدم في برنامج القيادة الذاتية الكاملة (FSD)، تطوير الذكاء الاصطناعي، وأحدث الابتكارات للفريق. تم تقديمه عبر مؤتمر الرؤية الحاسوبية الدولي (ICCV)، ويبرز موارد بيانات تيسلا الواسعة وأدوات المحاكاة الجديدة. يؤكد العرض الجهود نحو توسيع نطاق الروبوتاكسي عالميًا والاستقلالية الكاملة للأسطول.
في العرض التقديمي، أكد إلوسوامي على ميزة بيانات تيسلا اللا مثيل لها، مشيرًا إلى أن أسطول السيارات الخاص بالشركة يولد '500 عام من بيانات القيادة كل يوم واحد'. وصف ذلك بأنه 'شلال نياغارا من البيانات'، يتكون من مئات السنوات من القيادة الجماعية للأسطول، المُلتقطة من خلال محفزات بيانات ذكية للحالات النادرة الاستثنائية مثل التقاطعات المعقدة والسلوكيات غير المتوقعة. يسمح هذا النهج لتيسلا باستخراج البيانات الأساسية فقط لتدريب النموذج بكفاءة، معالجًا 'لعنة البعدية' حيث تنتج ثماني كاميرات عالية الإطارات مليارات الرموز لكل 30 ثانية من سياق القيادة.
رغم نظام الشبكة العصبية من طرف إلى طرف، تحافظ تيسلا على القابلية للتفسير لأغراض التصحيح. يمكن للمهندسين طلب من النموذج إخراج تنبؤات مساعدة مثل الاحتلال ثلاثي الأبعاد، حدود الطريق، الكائنات، اللافتات، وأضواء المرور، والتي لا تتحكم في السيارة لكنها تساعد في فحوصات السلامة. تمكّن الاستعلام بلغة طبيعية من طرح أسئلة مثل سبب اتخاذ قرار معين. بالإضافة إلى ذلك، طور تيسلا نظامًا مخصصًا للرذاذ الغاوسي فائق السرعة لإعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد واضحة من زوايا كاميرا محدودة، متفوقًا على طرق NeRF والرذاذ القياسية للتصحيح البصري.
يظل التقييم تحديًا رئيسيًا، مع نماذج تتفوق في الوضع غير المتصل لكنها تواجه صعوبات في الحالات الاستثنائية في العالم الحقيقي. لمواجهة ذلك، أنشأت تيسلا محاكيًا عالميًا متعلمًا: محرك فيديو يُولد بواسطة شبكة عصبية يحاكي ثمانية تدفقات كاميرا تيسلا في وقت واحد في بيئات صناعية كاملة. يدعم الاختبار، التدريب، التعلم بالتعزيز، حقن الأحداث الخصمية (مثل عابر طريق يقطع الطريق)، وإعادة تشغيل الفشل السابق، ويعمل قريبًا من الوقت الفعلي لمحاكيات القيادة.
بالنظر إلى المستقبل، حدد إلوسوامي خططًا لتوسيع خدمات الروبوتاكسي عالميًا، تحقيق الاستقلالية الكاملة عبر أسطول تيسلا، وإدخال السيبرانكاب: سيارة ذات مقعدين من الجيل التالي مُحسّنة لاستخدام الروبوتاكسي، بهدف تكاليف نقل أقل من النقل العام. ستشغل الشبكات العصبية نفسها الروبوت البشري الشكل أوبتيموس، مع تطبيق نظام توليد الفيديو الآن لمحاكاة وتخطيط حركات الروبوت.