Le premier indice important est que la date de la Journée de l'intelligence artificielle a été repoussée de six semaines, l'objectif étant qu'un prototype du robot humanoïde de Tesla, Optimus, soit opérationnel. Elon Musk a tweeté le 3 juin pour annoncer que la date serait déplacée par rapport à la date initialement prévue du 19 août..
Optimus
Le projet a été initialement annoncé lors de la Journée de l'IA de l'année dernière. Dans le style typique d'Elon Musk, il est arrivé en fanfare et a fait l'objet d'une couverture médiatique massive dans le monde entier.
Dojo Chip.
Il s'agit d'un superordinateur qui alimentera les futures générations de produits Tesla, initialement annoncé lors de l'événement de l'année dernière. Il a été construit de A à Z par Tesla et se concentre sur l'apprentissage automatique pur. Cela signifie qu'il n'est pas rétrocompatible avec les produits existants sur le marché, mais qu'il a été spécialement conçu pour alimenter la prochaine génération de technologies basées sur l'IA..
Robotaxi.
Une autre annonce qui semble avoir plusieurs années d'avance sur son temps est celle du Robotaxi. Il s'une technologie de pointe qui, selon Musk, deviendra une combinaison de "Uber et AirBnb". L'idée est qu'une fois que Tesla sera enfin capable de concevoir des véhicules entièrement autonomes (et que les obstacles réglementaires incroyablement élevés pourront être surmontés), les propriétaires auront la possibilité de libérer leurs véhicules pendant leur temps libre.
Fully Self Driving (FSD) Beta.
La simulation, comme tant de projets logiciels de Tesla, est devenue fortement dépendante de l'intelligence artificielle. La société utilise des techniques d'apprentissage automatique contradictoire pour améliorer le photoréalisme de son simulateur, au point que le clip d'exemple partagé par Tesla était presque impossible à distinguer d'un flux vidéo réel..
Video Model Training.
Tesla a construit ses propres superordinateurs pour former ses réseaux neuronaux de conduite autonome. La vitesse de formation a augmenté de 30 %, ce qui permet d'effectuer des journées de travail en quelques heures. L'étiquetage automatique des données a joué un rôle important dans cette rapidité.
Locomotion planning.
Marcher semble facile, mais certains aspects de la marche constituent un défi du point de vue de l'ingénierie. Autonomie physique, démarche économe en énergie, équilibre, mouvement coordonné. Le robot ne se contente pas de planifier sa trajectoire en fonction de sa destination, il planifie plusieurs étapes à l'avance, puis réagit dynamiquement à l'environnement lorsqu'il change.
Avec un mélange presque idéal de performances, d'autonomie et de prix accessibles, la Tesla Model 3 2022 est un véhicule électrique à la hauteur des attentes. Elle est rapide - en particulier la version Performance - et agile, ce qui signifie que la Model 3 est un véhicule électrique que les amateurs de conduite comme nous peuvent soutenir.
Computer Vision
Andrej Karpathy, directeur principal de l'intelligence artificielle, a pris la première place sur scène pour se plonger dans l'architecture des réseaux neuronaux de Tesla. Karpathy a révélé qu'il y a quatre ans, lorsqu'il a rejoint l'entreprise, les réseaux neuronaux utilisés sur le véhicule prenaient chacun en entrée une seule image provenant d'une seule caméra..
Planning & Control.
Ashok Elluswamy, qui dirige l'équipe de planification et de contrôle chez Tesla, a ensuite pris la parole. Elluswamy a passé en revue un certain nombre de difficultés liées à la résolution analytique du problème de la planification des véhicules, puis a présenté l'application des réseaux neuronaux par Tesla pour surmonter ces problèmes..
Data Labeling.
M. Karpathy est revenu sur scène pour expliquer que l'équipe d'étiquetage des données de Tesla est désormais basée aux États-Unis et qu'elle se concentre sur la création d'outils informatiques permettant d'étiqueter les données dans l'espace vectoriel, au lieu de payer des étiqueteurs humains offshore à bas prix..
Simulation.
La simulation, comme tant de projets logiciels de Tesla, est devenue fortement dépendante de l'intelligence artificielle. La société utilise des techniques d'apprentissage automatique contradictoire pour améliorer le photoréalisme de son simulateur, au point que le clip d'exemple partagé par Tesla était presque impossible à distinguer d'un flux vidéo réel..
Computational Hardware.
Ganesh Venkataramanan, directeur principal du matériel Autopilot, a ensuite présenté le projet Dojo, l'effort de Tesla pour construire le superordinateur le plus rapide du monde. M. Venkataramanan a soigneusement expliqué les éléments constitutifs du matériel de calcul, en commençant par les nœuds d'entraînement d'un terraflop, dont 354 sont réunis sur une puce "D1" de la taille d'une boîte d'allumettes..
Tesla Bot.
Enfin, Elon Musk lui-même est monté sur scène pour présenter le Tesla Bot, un robot humanoïde conçu pour accomplir des tâches dangereuses, répétitives et ennuyeuses. Bien qu'il ait prédit que le premier prototype du Tesla Bot verrait le jour l'année prochaine, Musk a également averti à plusieurs reprises que le Tesla Bot "n'est pas réel". Bien que Musk ait également promis qu'il "sera réel"..