Teslan tekoälyjohtajan @aelluswamy uusi 30 minuutin esitys on julkaistu, jossa hän puhuu FSD:stä, tekoälystä ja tiimin viimeisimmästä edistymisestä. Kohokohta esityksestä: • Teslan ajoneuvokanta voi tarjota 500 vuoden ajotietoja joka ikinen päivä. Ulottuvuuden kirous: • 8 kameraa suurella kuvanopeudella = miljardeja merkkejä 30 sekunnin ajokontekstissa. • Teslan on tiivistettävä ja poimittava oikeat korrelaatiot aistisyötteen ja ohjaustoimintojen välillä. Tietojen etu: • Teslalla on pääsy "Niagaran putousten tietoihin" – satojen vuosien kollektiiviseen kaluston ajamiseen. • Käyttää älykkäitä datalaukaisimia harvinaisten kulmatapausten (esim. monimutkaiset risteykset, arvaamaton käyttäytyminen) tallentamiseen. Laatu ja tehokkuus: • Poimii vain olennaiset tiedot, joita tarvitaan mallien tehokkaaseen kouluttamiseen. Virheenkorjaus ja tulkinta: • Vaikka järjestelmä on päästä päähän, Tesla voi silti kehottaa mallia tuottamaan tulkittavissa olevia tietoja: 3D-käyttöaste, tien rajat, esineet, kyltit, liikennevalot jne. • Luonnollisen kielen kysely: kysy mallilta, miksi se teki tietyn päätöksen. • Nämä apuennusteet eivät aja autoa, mutta auttavat insinöörejä virheenkorjauksessa ja turvallisuuden varmistamisessa. Teslan edistynyt Gaussin roiskeet (3D-kohtausmallinnus): • Tesla kehitti mukautetun, erittäin nopean Gaussin roiskejärjestelmän, joka rekonstruoi 3D-kohtauksia rajoitetuista kameranäkymistä. • Tuottaa teräviä ja tarkkoja 3D-renderöintejä jopa muutamasta kamerakulmasta – paljon paremmin kuin tavalliset NeRF/roiskemenetelmät. • Mahdollistaa ajoympäristön nopean visuaalisen virheenkorjauksen 3D-muodossa. Arviointi ja maailmanmallit: • Arviointi on vaikein haaste: mallit voivat toimia hyvin offline-tilassa, mutta epäonnistua todellisissa olosuhteissa. • Tesla rakentaa tasapainoisia ja monipuolisia arviointitietojoukkoja, jotka keskittyvät reunatapauksiin – ei vain helppoon maantieajoon. Esiteltiin opitun maailman simulaattori (neuroverkon luoma videomoottori): • Voi simuloida 8 Tesla-kamerakuvaa samanaikaisesti – täysin synteettinen. • Käytetään testaukseen, koulutukseen ja vahvistusoppimiseen. • Mahdollistaa vastakkaisten tapahtumien ruiskuttamisen (esim. jalankulkijan tai ajoneuvon lisääminen). • Mahdollistaa aiempien epäonnistumisten toistamisen uusien malliparannusten tarkistamiseksi. • Voi toimia lähes reaaliajassa, jolloin testaajat voivat "ajaa" simuloidussa maailmassa. Mitä seuraavaksi: • Skaalaa robotaxi-palvelua maailmanlaajuisesti. • Vapauta täysi autonomia koko Tesla-kalustossa. • Cybercab: seuraavan sukupolven 2-paikkainen ajoneuvo, joka on suunniteltu erityisesti robotaxi-käyttöön ja jonka tavoitteena on alhaisimmat kuljetuskustannukset (halvempi kuin julkinen liikenne). • Samat neuroverkot toimivat Optimus-humanoidirobotissa. • Samaa videontuotantojärjestelmää sovelletaan nyt Optimukseen. • Järjestelmä voi simuloida ja suunnitella robottien liikettä ja mukautua helposti uusiin muotoihin. kansainvälisen tietokonenäkökonferenssin (ICCV) kautta. Koko esitys:

Autopilot & FSD Valvotut turvallisuustiedot Vuoden 2025 kolmannella neljänneksellä kirjasimme 1 kolarin jokaista 6,36 miljoonaa ajettua mailia kohden, jossa kuljettajat käyttivät Autopilot-tekniikkaa Vertailun vuoksi NHTSA:n ja FHWA:n tuoreimmat tiedot (vuodelta 2023) osoittavat, että Yhdysvalloissa tapahtui auto-onnettomuus noin 702 000 mailin välein