「全自動運転」をして、マスクの「スーパーモンスター」1.0が来年完成する

マスクはずっと「全自動運転」をしている。

「私たちはすでにL5級の自動運転に非常に近づいていると思います。今年中にL5級の基本機能の開発を完了すると確信しています」とマスク氏は7月の世界人工知能大会で高調していた。その後、テスラの第2四半期の財務報告書で、同社はAutopilot機能を向上させるために、より複雑な人工知能フレームワークに移行しようとしていると述べた。

一方、テスラは米国のパトカーに衝突しました。しかし、それはマスクが彼の最愛のパフォーマンスモンスタープロジェクトのためにオンラインで新しいものを募集することを妨げるものではありません。

8月15日、マスクはツイッターでテスラは「Dojo」と呼ばれるニューラルネットワークのためにコンピュータプロジェクト「募集馬」を訓練し、AIやチップの人材を募集している。 

現在、Tesla Autopilotチームにはすでに300人以上の才能のあるエンジニアがいて、その中にソフトウェアエンジニアは約200人、チップエンジニアは100人いる。

テスラは、LIDARではなく、カメラを使用して車や歩行者の存在を検出してきたことが知られています。

現在、約75万台のテスラ車が8台のサラウンドカメラを搭載して世界中を走っています。ユーザーが1日平均約1時間運転する可能性があるという事実に基づいて、この巨大なフリートは、1台あたり8台のカメラを備えた約2,000万時間の360度ビデオを月に生成し、フリートは月に約1億7000万時間のビデオを生成します。ビデオに手動で注釈を付けることは難しいだけでなく、経済的にも実行可能ではありません。したがって、データに自己監視を学習させることで、データ処理の効率が大幅に向上します。これが、マスクがスーパーコンピューターに大きな期待を寄せている

2019年11月、テスラのAIシニアディレクターであるAndrej Karpathiは講演で、Dojoがコンピュータを訓練する目標は、より低コストでパフォーマンスを1桁向上させることであることを明らかにした。

現在、道場はV1.0からまだ構築中で、おそらく1年ほどで結果が出るでしょう。 

これは1つになります本当のスーパーコンピュータマスクはツイッターで述べた。技術的には、まだやるべき仕事がたくさんある。「私たちはすでに約0.01%の負荷でFPGA上でこのスーパーコンピュータの動作をシミュレーションした」と述べた

マスク自身のツイッターによると、この技術は「6週間から10週間以内に限られた公開発行形式で」提供され、テスラの自動運転システムにおける大きな進歩となる。