Il capo dell’AI di Tesla ha rilasciato nuovi filmati dallo strumento di auto-etichettatura della società di veicoli a guida autonoma, e potrebbe accelerare sostanzialmente i progressi nella Beta di guida autonoma completa, secondo tweets dell’ufficiale Tesla.

Nel caso in cui i video dai colori funky non significhino molto per voi, l’AI di Tesla che si auto-etichetta porta l’azienda di Elon Musk un passo più vicino al livello 3 di automazione.

Il ‘santo graal’ dell’etichettatura per le auto a guida autonoma di Tesla

Nonostante gli sforzi collettivi di migliaia di dipendenti per etichettare i video delle auto Tesla, l’azienda di auto elettriche ha un sacco di dati di qualità su cui lavorare. Questo è il motivo per cui la casa automobilistica ha messo più di un milione di veicoli sulle strade per raccogliere filmati che possono migliorare i suoi sistemi AI a rete neurale. Per le auto a guida autonoma, l’etichettatura si riferisce alla classificazione di persone, veicoli, segnali stradali e linee, e altri oggetti che circondano un veicolo per costruire una consapevolezza panottica dell’ambiente di un veicolo che fino a poco tempo fa solo i conducenti umani hanno imparato a fare. Ma il “Santo Graal” dell’etichettatura comporta lo sviluppo di un sistema che possa farlo automaticamente, identificando gli oggetti in quantità indicibilmente grandi di filmati.

Tesla ha detto che sta sviluppando uno strumento come questo, chiamato il supercomputer Dojo, secondo un Electrek segnala. E i nuovi tweet del direttore senior dell’AI dell’azienda Andrej Karpathy, hanno fatto progressi incredibili. La nuova serie di tweet includeva immagini e video dello strumento di auto-etichettatura di Tesla. “Alcune caramelle oculari di segmentazione panoptica da un nuovo progetto che stiamo portando avanti”, ha scritto Karpathy nel suo tweet. “Questi sono troppo grezzi per essere eseguiti in macchina, ma alimentano gli etichettatori automatici. Collaborazione di etichettatura dei dati un grande (100K+), pulito, diverso, multicam+video dataset e ingegneri che addestrano i modelli”. Mentre Karpathy ha sottolineato che questo strumento è ancora nella sua fase iniziale di implementazione, l’atto di condivisione sembra essere un tentativo di attirare nuove reclute al suo team in Tesla.

La lunga marcia di Tesla verso l’automazione di livello 3

“I dati multicam + video, la continuità temporale di un punto di vista che si muove lentamente, la stretta collaborazione con il sourcing dei dati e l’etichettatura, e l’infinito set di dati di clip non etichettati espande drammaticamente le opportunità di modellazione creativa sul lato della rete neurale”, ha aggiunto Karpathy in un tweet di risposta. Mentre il nuovo progresso è lodevole per gli appassionati di guida autonoma, è anche importante notare che Tesla ha ammesso che Elon Musk esagera sulla “guida autonoma completa”. A promemoria ottenuto e rilasciato dal gruppo di trasparenza legale PlainSite nel maggio di quest’anno. E ha rivelato una crescente disparità cognitiva tra ciò che Musk dice al mondo sull’Autopilot di Tesla, e le reali capacità del software sottostante.

“Il tweet di Elon non corrisponde alla realtà ingegneristica per CJ”, dice la nota della motorizzazione della California, riferendosi alla sua conference call del 9 marzo con i funzionari di Tesla. “Tesla è al livello 2 attualmente”. L’automazione di livello 2 in un veicolo a guida autonoma significa che ha capacità semi-automatiche, ma ha ancora bisogno di conducenti umani per supervisionare e monitorare l’ambiente circostante (che include “etichettare” oggetti vari). Ma con il nuovo software di etichettatura automatica che sta facendo progressi, si potrebbe non essere sbagliato aspettarsi proiezioni per l’automazione di livello 3 nel mondo reale nei veicoli Tesla nel prossimo decennio.

Questa è una storia in via di sviluppo ed è stata regolarmente aggiornata quando sono diventate disponibili ulteriori informazioni.

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