Tesla menghadirkan superkomputer untuk pendekatan visual saja untuk mengemudi otonom autonomous

Perangkat ini dapat diklasifikasikan dalam sepuluh superkomputer teratas dan mendukung pengembangan “autopilot” lebih lanjut. Cara kerjanya yang baru juga membutuhkan daya komputasi.

Dengan 1,8 eflop dan memori NVME sepuluh petabyte, komputer baru seharusnya dapat memproses 1,8 terabyte per detik. Bos AI Tesla Andrej Karpathy mengatakan selama pembukaannya pada hari Senin bahwa jumlah total kegagalan akan menempatkannya di urutan kelima dalam 500 superkomputer teratas. Nvidia saat ini memiliki kluster Selene, yang bekerja dengan arsitektur yang sebanding, tetapi hanya dengan 4.480 prosesor grafis, bukan 5.760. Baru-baru ini menggantikan mitra Microsoft-nya. Penempatan hanya dapat dilakukan ketika komputer monster baru Tesla telah lulus kriteria khusus untuk dimasukkan dalam daftar 500 Teratas. Karpathy menjelaskan di Computer Vision and Pattern Recognition Conference mengapa dia menggunakan semua kekuatan komputasi dan visi apa yang ada di baliknya: Kata kuncinya adalah mengemudi otonom menggunakan pendekatan vision-only.

Vision-Only membutuhkan daya komputasi yang sangat tinggi

Superkomputer baru memungkinkan Tesla untuk mengganti sensor radar dan lidar dengan kamera optik kelas atas, kata pria berusia 34 tahun itu. Komputer yang seharusnya berperilaku seperti manusia membutuhkan sejumlah besar data. Selain itu, komputer yang sangat kuat diperlukan untuk melatih jaringan saraf sistem penggerak otonom dengan banyak informasi ini. Mesin super Tesla mengumpulkan video dari delapan kamera pada 36 frame per detik. Sistem kemudian menandai jumlah data lingkungan yang gila – meskipun dengan bantuan manusia. Perangkat baru telah mengumpulkan satu juta video berdurasi sepuluh detik dan merekam enam miliar objek dengan kedalaman, kecepatan, dan akselerasi. Tesla membutuhkan 1,5 petabyte ruang penyimpanan untuk ini, yang kira-kira 1,5 juta gigabyte.

Keuntungan dan kerugian dari pendekatan hanya visi

Elon Musk telah lama menekankan keunggulan metode ini. Kamera bekerja lebih cepat daripada radar dan lidar. Oleh karena itu, ia meninggalkan versi baru dari Model Y dan Model 3 di Amerika Serikat, hanya membangun tanpa radar. Selain itu, teknologi ini tidak memerlukan peta beresolusi tinggi, sehingga dapat bekerja secara teoritis di mana pun di dunia. Pendekatan visi murni lebih terukur, kata Karpathy, tetapi juga menimbulkan tantangan yang lebih besar. Sistem harus dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar dengan kecepatan yang sesuai dengan kemampuan manusia untuk mengenali kedalaman dan kecepatan. Di daerah yang jarang penduduknya mereka sudah bekerja dengan sangat baik, sementara “di daerah yang sangat tidak menguntungkan seperti San Francisco” mereka pasti akan memiliki lebih banyak masalah.

AI mengenali campuran pedal akselerator dan rem

Karpathy menunjukkan beberapa skenario penerapan. Ini termasuk pengereman darurat untuk menghindari tabrakan dengan pejalan kaki dan peringatan jika pengemudi belum melambat di lampu lalu lintas kuning. “Mitigasi Pedal Misapplication” adalah nama fungsi baru yang menafsirkan dan mengintervensi dengan benar jika pedal akselerator dan rem dicampur. Saat ini sedang dalam tahap pengujian. Dalam skenario yang ditunjukkan, superkomputer bekerja dengan pendekatan visi saja. Rumor mengatakan bahwa Tesla juga dapat menyediakan data untuk pendekatan baru melalui sistem lidar – kendaraan uji yang sesuai baru-baru ini terlihat.