Você já teve curiosidade para saber como um carro autônomo da Tesla funciona? Talvez o chefe de inteligência artificial e visão computacional da empresa, Andrej Karpathy, possa te esclarecer. Em uma palestra ministrada pela PyTorch, uma biblioteca de learning machine de código aberto da Devcon, Karpathy apresentou como a Tesla faz uso do treinamento das redes neurais para o veículo dirigir por conta própria.
Entre os pontos apresentados na palestra, Karpathy citou o recém-lançado supercomputador FSD (auto condução completa), que possui uma CPU de desempenho de rede neural duplo. Esse é um dos elementos que diferencia a Tesla de outros fabricantes, uma vez que a empresa desenvolve todos os seus dispositivos por conta própria.
A empresa também não utiliza sensores LIDAR (Detecção e Variação da Luz) para capturar o ambiente de seus carros, mas se baseia em um sistema de oito câmeras externas equipadas com visão computacional. É nesse contexto que entra o FSD, capaz de processar todas as informações que recebe, com capacidade de até 2,5 gigapixels por segundo.
Entre as imagens capturadas pelas câmeras externas do Tesla estão: ambiente externo, luzes do farol, placas de trânsito (advertência e indicação), faixas de pedestre, meio-fio, sinalização na via, linha entre as pistas, objetos estáticos e em movimento.
Outro ponto chave para o desenvolvimento de carros autônomos da Tesla estão nas chamadas “Operações de Férias”, que permitem continuar treinando as redes neurais enquanto o carro continua a circular. Em outras palavras, todos os carros da Tesla colaboram para criar um grande banco de dados de learning machine.
Os dados são coletados em mais de 50 países e, atualmente, mais de 1 bilhão de milhas de operação no piloto automático já foram registradas apenas na América do Norte. Isso representa mais de 200 milhões de trocas automáticas de faixa e mais de meio milhão de sessões de Smart Summon, a nova função para acionar a forma autônoma do Tesla.
Karpathy começou seus trabalhos com Elon Musk em 2016, quando era funcionário da empresa de inteligência artificial OpenIA e pesquisava sobre redes neurais. Pouco tempo depois, foi convidado a trabalhar para a Tesla e desenvolver aplicações reais para seu objeto de estudo. Desde então, assumiu o cargo de chefe da inteligência artificial e visão computacional, apresentando o resultado de sua equipe para investidores e futuros engenheiros da marca.
Via: Xataka e Analytics India Magazine
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