В приглашении на День искусственного интеллекта Tesla дразнит использование искусственного интеллекта за пределами своего парка электромобилей.
За последние несколько лет Tesla начала проводить мероприятия, но не для презентации новых продуктов, а для презентации новых технологий, над которыми компания работает в определенных областях.
Например, в 2019 году был проведен День автономии Tesla, а в прошлом году - День батареи Tesla .
Ожидается, что Tesla AI Day будет аналогичным, и генеральный директор Илон Маск сказал, что они обсудят достижения как в аппаратном, так и в программном обеспечении ИИ, в частности, в новом суперкомпьютере Dojo автопроизводителя и его нейронных сетях.
Теперь Tesla разослала приглашения на мероприятие и подтвердила презентации, касающиеся этих технологий, но самое интересное то, что Tesla дразнила «изнутри» на использование ИИ Tesla в вещах, отличных от транспортных средств:
Это мероприятие только по приглашению будет включать основной доклад Илона, демонстрации аппаратного и программного обеспечения от инженеров Tesla, тестовые поездки на Model S Plaid и многое другое. Участники будут одними из первых, кто увидит наши последние разработки в области суперкомпьютеров и обучения нейронных сетей. Они также узнают, что ждет ИИ в Tesla за пределами нашего автопарка.
Маск часто называл команду Tesla AI одним из лучших в мире, но в основном это всегда было связано с попытками автопроизводителя самостоятельно управлять автомобилем.
Известно, что автопроизводитель также использует ИИ в непотребительских товарах, например, в своем энергетическом программном обеспечении Autobidder, и автопроизводитель также широко использует ИИ в производстве.
Гэвин Холл, штатный инженер Tesla по машинному обучению и управлению, описывает свою работу по интеграции ИИ в гигафабрики Tesla:
В Tesla Gigafactory я разрабатываю управляющие алгоритмы машинного обучения, используемые в задачах автоматизированного компьютерного зрения, и стратегии оптимизации управления в реальном времени заводских систем в отношении затрат на электроэнергию, ошибок уставок и простоев оборудования.
Наши решения для машинного зрения используют глубокое обучение через варианты сверточной нейронной сети для классификации, обнаружения и сегментации, в то время как наша облачная архитектура системы управления сочетает в себе ИИ, большие данные, теорию управления и промышленный контроль за счет использования Python для использования непрерывного глубокого обучения с подкреплением и управления с прогнозированием моделей. , модели оценки состояния и повторяющегося контролируемого обучения для прогнозирования нагрузок и планирования оптимальной последовательности управляющих воздействий, отправляемых на ПЛК.
Это может быть, а может и не быть тем, на что намекает Тесла, но мы не узнаем об этом до 19 августа.
