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Tesla meldet Patent für neues neuronales Netzwerksystem mit Hardware-Anpassungsfähigkeit an

Tesla meldet Patent für neues neuronales Netzwerksystem mit Hardware-Anpassungsfähigkeit an

Eine kürzlich erschienene Patentveröffentlichung mit dem Titel "System und Verfahren zum Anpassen eines neuronalen Netzwerkmodells auf einer Hardwareplattform" hat Einblicke in die Art und Weise gegeben, wie Tesla anpassbare neuronale Netzwerke erstellen will, die für verschiedene Hardwareplattformen verwendet werden können.

Die Patentanmeldung ist ein Produkt der Übernahme von DeepScale durch Tesla, einem AI-Startup, das Lösungen für Full Self Driving sowie neuronale Netze für kleine Geräte entwickelt.

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Ein sorgfältiger Überprüfungsprozess

Im Allgemeinen werden neuronale Netzwerkalgorithmen darauf trainiert, eine einzelne Aufgabe mit unglaublicher Effizienz auszuführen. Während sie es ermöglichen, Muster in Daten mit einer Geschwindigkeit zu erkennen, die Menschen einfach nie erreichen könnten, ist ihre Anpassung für Entwickler oft zeitaufwändig.

Wenn ein Softwareentwickler ein neuronales Netzwerk an bestimmte Hardware anpasst, muss er in der Regel Entscheidungen treffen, die auf in die Hardware integrierten Optionen basieren. Dies kann zu einem sorgfältigen Überprüfungs- und Konfigurationsprozess führen, bei dem Entwickler "Entscheidungspunkte", wie Tesla sie nennt, überprüfen müssen, um sicherzustellen, dass das angepasste neuronale Netzwerk für den jeweiligen Zweck geeignet ist.

Optimierung der Anpassungsfähigkeit neuronaler Netze

Teslas Antwort auf die Optimierung der Anpassungsfähigkeit ihrer neuronalen Netze besteht laut der jüngsten Patentanmeldung darin, zu versuchen, die Sätze von Algorithmen so zu trainieren und zu automatisieren, dass sie anpassungsfähig sind.

Dank eines Systems, das von Dr. Michael Driscoll erfunden wurde, der als Senior Staff Engineer für DeepScale tätig war, bevor er Senior Software Engineer bei Tesla wurde, können sie dies möglicherweise bald im gesamten Unternehmen tun.

Gemäß der Patentanmeldung analysiert der Softwarecode nach dem Einstecken eines neuronalen Netzwerkmodells und spezifischer Hardwareinformationen das neuronale Netzwerk und lokalisiert, wo sich die Entscheidungspunkte befinden. Das System führt dann Hardwareparameter für diese Informationen aus, bevor verfügbare Konfigurationen bereitgestellt werden.

Mit dem System von Tesla können Softwareentwickler die verfügbaren Konfigurationen auf einem benutzerfreundlichen Display anzeigen, sodass sie die richtige Vorgehensweise leichter anzeigen und auswählen können.


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