جسر الذكاء الاصطناعي الجديد من تسلا يخفض استهلاك الطاقة دون فقدان الدقة

وجدت تسلا حلاً لقوانين الفيزياء. تم الكشف لأول مرة عن "جسر الدقة المختلطة" الذي طورته تسلا في براءة الاختراع US20260017019A1. يسد مترجم الرياضيات الفجوة في التقنية الرخيصة منخفضة الطاقة بـ 8 بت. هذه التقنية قادرة فقط على التعامل مع الأعداد الصحيحة الأساسية والآن تقنية Rot8 المتميزة للنخبة بـ 32 بت.

يفتح أولاً معالج AI5، والذي من المتوقع أن يكون أقوى بـ 40 مرة من أجهزتنا اليوم. هذا مهم جداً في Tesla Optimus، الذي يتميز ببطارية 2.3 كيلو وات في الساعة، حوالي 1/30 من Model 3. باستخدام معالجة GPU بـ 32 بت، سيستهلك كل هذه الطاقة في أقل من أربع ساعات وأكثر من 500 واط فقط للـ "تفكير".

وبالتالي، تقلل تسلا ميزانية الطاقة الحاسوبية إلى أقل من 100 واط. تم حل مشكلة "الجدار الحراري". الآن، الروبوتات قادرة على البقاء في توازن ووعي لجدول عمل مدته 8 ساعات دون الشعور بالحرارة.

مهندسو تسلا يدمجون الدقة في قراءة لافتات الطرق

قدمت براءة الاختراع "جسر السيليكون"، الذي يمكّن أنظمة Optimus وFSD بذكاء فائق، دون التقليل من مداها بميل أو التسبب في ذوبان دوائرها بالحرارة. هذا يحول أجهزة تسلا ذات الميزانية المحدودة إلى آلة من فئة الحواسيب الفائقة.

علاوة على ذلك، حلت مشكلة النسيان. في النماذج السابقة من FSD، كانت المركبة تلاحظ إشارة التوقف، ولكن إذا أعاقت الشاحنة رؤيتها لحوالي 5 ثوانٍ، فإنها "تنساها".

الآن تستخدم تسلا نافذة "سياق طويل"، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالنظر إلى البيانات من 30 ثانية مضت أو أكثر. ومع ذلك، على "مسافات" أكبر في الوقت، تميل الرياضيات الموضعية القياسية إلى التسبب في الانجراف.

يعالج خط أنابيب الدقة المختلطة من تسلا هذا من خلال الحفاظ على دقة موضعية عالية. هذا يضمن أن الذكاء الاصطناعي يعرف بالضبط أين توجد إشارة التوقف المحجوبة. هذا حتى بعد مرور وقت طويل من التحرك حولها. في الواقع، يقول فريق تسلا إن دورات RoPE دقيقة بما يكفي لبقاء الإشارة مثبتة على إحداثياتها ثلاثية الأبعاد في الخريطة الذهنية للسيارة.

تسلا تقول إن لديها استقلالية عن نظام CUDA البيئي من NVIDIA

تصف براءة الاختراع طريقة معينة للاستماع باستخدام تقريب Log-Sum-Exp. من خلال البقاء في المجال اللوغاريتمي، تكون قادرة على إدارة "النطاق الديناميكي" الكبير للصوت، من الطنين الناعم إلى شاحنة الإطفاء الصاخبة، باستخدام معالجات 8 بت فقط دون الحاجة إلى "قص" الأصوات العالية وفقدان الأصوات المنخفضة. هذا يمكّن السيارة من الاستماع وتمييز بيئتها بدقة 32 بت.

تستخدم تسلا التدريب الواعي للتكميم، أو 'QAT'. بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي في بيئة "مثالية" بـ 32 بت و"تقليصه" بعد ذلك، مما يؤدي عادةً إلى ذكاء اصطناعي "مخمور وخاطئ"، تقوم تسلا بتدريب الذكاء الاصطناعي من اليوم الأول في بيئة محاكاة مع قيود 8 بت، مما يفتح في الأساس إمكانيات تنفيذ ذكاء تسلا الاصطناعي في شيء أصغر بكثير من السيارة.

يمنح دمج هذه الرياضيات في السيليكون تسلا استقلاليتها الاستراتيجية أيضاً. تسلا مستقلة عن نظام CUDA البيئي من NVIDIA وهي في وضع يسمح لها بتبني استراتيجية المسبكين المزدوجة في وقت واحد مع كل من Samsung وTSMC.

يجعل مزيج xAI من التقدم في الذكاء الاصطناعي وقدرات الحوسبة عالية الأداء منافساً واعداً لـ Stargate من OpenAI، والتي سيتم إصدارها في عام 2027.

أذكى العقول في مجال العملات المشفرة يقرؤون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.