AUTOPILOT 3.0

Las nuevas patentes lograrán que la computadora neuronal de Tesla conduzca por sí misma

Tesla ha solicitado una serie de patentes para el suministro, el procesamiento y la salida de datos de la nueva computadora neuronal que empleará en sus coches eléctricos para alcanzar la conducción autónoma total.

Tesla solicita nuevas patentes para para la nueva computadora neuronal del Autopilot 3 con capacidades de inteligencia artificial.
Tesla solicita nuevas patentes para para la nueva computadora neuronal del Autopilot 3 con capacidades de inteligencia artificial.

Para que los coches eléctricos de Tesla puedan alcanzar la conducción autónoma de nivel 4 o 5, que no precisa la intervención del conductor en ningún momento, es necesaria la instalación de un nuevo chip neuronal que integra un software de inteligencia artificial que será lanzado con la actualización al Autopilot 3.0. Tesla ha realizado varias solicitudes de patentes relacionadas con esta nueva computadora de a bordo que mejoran de forma significativa la capacidad de cálculo de la versión actual.

En 2016, el fabricante californiano contrató un equipo de ingenieros y ejecutivos procedentes de la empresa AMD, conocida como fabricante de microprocesadores (CPU) y tarjetas gráficas (GPU), dirigidos por el antiguo experto en arquitectura de chips de Apple, Peter Bannon. Su objetivo era desarrollar una nueva computadora capaz de procesar todos los datos procedentes del conjunto de sensores y cámaras que se incluyen en los coches, así como dar respuesta a cada una de las situaciones de forma inmediata, aplicando inteligencia artificial, es decir, aprendiendo de su “experiencia” y aplicándola en situaciones similares.

Tesla incorporó la primera versión del Autopilot en el Model S en octubre de 2014. Tras la última actualización, la 8.0, se pasó a una segunda versión del sistema, Autopilot 2.0, a finales de 2016. A partir de ese momento, Tesla anunció la inclusión en todos sus modelos, independientemente del equipamiento seleccionado, todo el hardware necesario para la conducción autónoma. Sobre esta versión, ya se han aplicado una serie de actualizaciones hasta la actual, la 9.0. Para poder manejar el gran volumen de datos generado por él, Tesla ha reconstruido las características de su arquitectura con la tecnología de las redes neuronales y la inteligencia artificial.

Hardware para el Autopilot embarcado por Tesla en todos sus modelos

Hardware para el Autopilot embarcado por Tesla en todos sus modelos.

El procesamiento de datos para lograr el aprendizaje automático y la consiguiente aplicación de la inteligencia artificial requiere realizar operaciones matemáticas sobre grandes conjuntos de datos. La operación con matrices de datos y funciones no lineales son muy necesarias para el aprendizaje automático que implican los sistemas de auto conducción. Los procesadores matemáticos existentes en el mercado (CPU) son capaces de realizar operaciones matemáticas de forma muy rápida, pero solo pueden trabajar con una cantidad limitada de datos simultáneamente.

Como alternativa, las unidades de procesamiento gráfico (GPU), que incorporan múltiples núcleos de procesamiento, son capaces de ejecutar estas mismas operaciones matemáticas sobre un mayor número de datos, realizando varias tareas en paralelo. Esta es la razón por la que se utilizan para completar los trabajos de procesamiento de gráficos.

Sin embargo, ni las CPU ni las GPU han sido diseñadas originalmente para el aprendizaje automático ni para la inteligencia artificial, por lo que las nuevas patentes de Tesla describen precisamente un microprocesador diseñado para abordar esta tarea.

Palanca de accionamiento del Autopilot de Tesla en el Model S y X

Palanca de accionamiento del Autopilot de Tesla en el Model S y X.

Nuevas patentes de inteligencia artificial de Tesla

Las patentes solicitadas por Tesla están todas ellas relacionadas con las estructuras de manejo de datos de los distintos circuitos que integran la computadora. Describen el modo en el que se organizan y se gestionan los datos que se suministran en forma de matrices y el lenguaje matemático que se necesita utilizar para suministrar una gran cantidad de datos por segundo al calculador.

El motor matemático acelerado se aplica al procesamiento de las imágenes que recogen las cámaras, acelerando los cálculos mediante un procesador matricial, permitiendo una gran cantidad de operaciones matemáticas en paralelo.

El sistema de microprocesador matricial con acceso a la memoria de latencia variable controla, mediante un “árbitro de hardware”, las solicitudes de acceso a la memoria para cada una de las operaciones que se está realizando de forma simultánea.

El microprocesador de matriz computacional permite que la localización de los subconjuntos de datos que se utilizan para el cálculo no tengan que ubicarse de forma obligatoria de forma consecutiva.

La unidad computacional Vertor es una invención del equipo de desarrollo de Tesla que permiten configurar los elementos de procesamiento para recibir los datos de salida y procesarlos en paralelo.

Conversaciones: