테슬라 봇 일론 머스크, 휴머노이드 로봇 공개

Teslabot: 식료품을 얻기 위해 자체 로봇을 만들기로 한 Tesla의 놀라운 결정

Tesla는 자율 주행을 위해 개발한 것과 동일한 컴퓨팅 하드웨어를 사용하여 Teslabot이라고 하는 자체 로봇을 만들 것이라고 발표했습니다.

EV 및 에너지 저장 장치 제조업체의 인공 지능이 "Dojo" 신경망을 사용할 계획을 설명하는 온라인 이벤트에서 Andrej Karpathy가 이끄는 Tesla AI 팀은 Tesla가 자율성의 거대한 컴퓨팅 요구 사항을 해결하기 위해 취한 경로를 제시했습니다.

그리고 바퀴뿐만 아니라 밝혀졌습니다.

Elon Musk CEO는 “우리 자동차는 본질적으로 바퀴가 달린 반 지각 로봇이기 때문에 Tesla는 세계 최대 로봇 공학 회사입니다.

"Dojo는 내년에 운영되어야 합니다."라고 그는 덧붙였습니다.

Musk는 키가 약 5'8인치이고 약 20kg을 들 수 있고 거의 80kg의 데드리프트를 수행할 수 있는 Teslabot이 시속 8km 이상으로 움직이지 않도록 프로그래밍될 것이라고 말했습니다.

테슬라봇. 출처: 테슬라

그것은 자동차와 동일한 기술을 모두 사용하고 "명시적인 훈련 없이 세상을 걸을 것"입니다.

“가게에 가서 식료품을 살 수 있어야 합니다. 나는 우리가 그렇게 할 수 있다고 생각한다"고 말했다.

“우리가 해내지 못하면 다른 누군가가 해낼 것입니다. 그래서 우리는 해야 하고 그것이 안전한지 확인해야 한다”고 말했다.

 

머스크는 경제의 기초가 노동이라고 주장하면서 보편적 기본 소득과 "육체 노동이 선택이 될 것입니다. 당신이 원한다면 할 수 있지만 당신은 할 필요가 없을 것"에 대해 숙고했습니다.

이상적으로는 지루하고 반복적이며 위험한 작업을 수행합니다. "하지만 로봇이 작동하지 않기 때문에 지금은 아닙니다."라고 그는 덧붙였습니다.

그 폭탄선언은 의심할 여지없이 풀어야 할 엄청난 양의 포장을 풀어야 하지만 Tesla의 AI Day의 핵심은 회사가 계획을 달성할 수 있도록 하는 완전 자율 자율 주행에 필요한 최종 문제를 해결하도록 돕기 위해 가장 똑똑한 두뇌를 끌어들이는 것이었습니다. 로보택시 함대 배치.

10년 전의 단일 카메라 및 레이더 구동 자동차에서 오늘날의 레이더가 없는 8개 카메라 Tesla Vision 지원 자동차로의 AI 여정의 전체 영역을 통해 Tesla의 AI 팀은 수많은 문제를 설명했습니다. 해결하는 임무를 받았습니다.

여기에는 여러 카메라에서 캡처한 이미지에서 생성된 벡터를 결합하는 것이 포함되며, 예를 들어 칩이 멀리 있는 몇 픽셀을 "보고"(처리) 할 수 있도록 신경 깊이를 사용하고 이를 소실점에 위치한다는 사실과 연관시킵니다. 그것을 결정하는 고속도로는 사실 자동차입니다.

팀은 도로의 연석과 선을 인식하고 처리할 수 있는 차량을 개발했으며 차량의 비전을 통합하여 주변 도로가 어떻게 생겼는지에 대한 조감도 예측을 생성할 수 있다고 말했습니다.

TESLA AI 도로 감지

그들은 타사에 의한 2D 환경의 객체 레이블링에서 시간과 공간의 4D 예측 레이블링으로 이동하는 것에 대해 논의했습니다.

Karpathy는 "솔직히 품질이 놀랍지 않았습니다.

대신 Tesla AI 팀은 2018년 Musk가 "슈퍼 킥애스(super kick-ass)"라고 기술한 AI 칩을 개발했습니다. 이 칩은 가능한 가장 짧은 대기 시간과 Exapod라는 슈퍼컴퓨터에 배포된 매우 높은 대역폭을 사용합니다.

GANESH VENKATARAMANAN, 수석 이사 AUTOPILOT 하드웨어 및 PROJECT DOJO 책임자

초당 36테라바이트를 처리하는 타일당 9페타플롭의 500,000 타일 구성으로 구성된 이것은 Dojo의 빙산의 일각에 불과합니다.

테슬라 AI 칩

Venkataramanan은 Project Dojo의 Exapod 컴퓨터를 통해 Tesla가 사람이 수동으로 라벨을 붙이지 않아도 되는 자동 라벨링을 구현할 수 있을 것이라고 말했습니다.

Tesla는 또한 AI 소프트웨어가 일반적으로 "야생에서" 접하지 않거나 레이블을 지정하기 어려운 상황을 인식하고 안전하게 반응하도록 훈련하기 위해 시뮬레이션 속도를 높일 계획입니다.

현재까지 회사는 시뮬레이션에 사용할 3억 7,100만 개의 시뮬레이션 이미지와 4억 8,000만 개의 직육면체를 생성했습니다.

Dojo 컴퓨터는 말 그대로 "라벨 공장"이 될 것이라고 Venkataramanan은 말합니다.

“동일한 비용으로 4배의 성능, 1.3배의 에너지 절약 성능, 5배 더 작은 설치 공간을 갖춘 가장 빠른 AI 훈련 컴퓨터가 될 것입니다. 이것은 Dojo 컴퓨터가 될 것입니다.”라고 그는 말합니다.

“하지만 우리는 끝나지 않았습니다. 우리는 곧 첫 번째 캐비닛을 조립하고 있으며 우리가 이미 생각하고 있는 완전한 차세대 계획을 가지고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.