Elon Musk no solo pretende conquistar el espacio con su empresa SpaceX y su internet satelital Starlink, el CEO de Tesla también compite por tener la tecnología de Inteligencia Artificial más avanzada del mundo con Dojo, la supercomputadora que entrena al piloto automático de su flota de vehículos Tesla.
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Vehículo autónomo entrenado con Inteligencia Artificial
Para lograr que el piloto autónomo de los vehículos de Tesla responda al entorno como lo haría cualquier persona, requiere el procesamiento de una gran cantidad de datos en tiempo real y una supercomputadora que aprenda y entrene a la tecnología de conducción autónoma, basada en redes neuronales. Con ese propósito es que ha surgido Tesla Dojo Project.
En la conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones 2021, Andrej Karpathy, jefe de Inteligencia Artificial de Tesla, presentó a Dojo, una supercomputadora que podría ayudar a la empresa, no solo de prescindir de mapas de gran resolución y sensores (lidar y radares de proximidad) instalados en sus vehículos autónomos, sino que también podría entrenar a las computadoras de estos autos para mejorar la conducción automática.
En abril pasado el CEO de Tesla, Elon Musk, dijo en Twitter que uno de los problemas del piloto automático de sus vehículos autónomos es el tiempo de respuesta que ofrecen los sensores actuales, en favor de cámaras ópticas de alta resolución (que son más rápidas). En combinación con la Inteligencia Artificial de Dojo, se pretende mejorar significativamente el nivel de conducción asistida.
De hecho, desde mayo los Tesla Model Y y Model 3 se están fabricando sin radar. Para respaldar su nuevo sistema de conducción asistida y piloto autónomo se han ido instalando cámaras y software de aprendizaje automático en dichos modelos.
La supercomputadora y piloto autónomo
Dojo es capaz de realizar trillones de operaciones científicas por segundo debido a que presume de una capacidad de 1,8 exaflops de potencia, gracias a 5,760 GPU. Esta supercomputadora sería la quinta más potente del mundo, lugar que actualmente ocupa Selene de la empresa de tarjetas gráficas Nvidia, cuya arquitectura integra de 4,480 GPU.
Asimismo, la supercomputadora Dojo captura video (a 36 cuadros por segundo) desde ocho cámaras que rodean el vehículo Tesla, lo que proporciona grandes cantidades de información sobre el entorno próximo al auto.
El enfoque adoptado por Tesla, de solo visión, es un gran desafío para las redes neuronales de Dojo, ya que debe tener la capacidad de detectar objetos y manejar la conducción, mientras recopila y procesar grandes cantidades de datos a velocidades que coinciden con las capacidades de reconocimiento de profundidad y velocidad de un ser humano.
¿Cómo funciona el piloto automático de Tesla?
En la actualidad, Tesla utiliza big data para registrar mapas de gran resolución de todas partes del mundo, los cuales han sido desarrollados a partir de la información que procesan los sensores lidar y radares de los autos. Los sensores lidar también se encuentran en teléfonos inteligentes para interactuar con aplicaciones de realidad virtual y realidad aumentada.
Es así como los mapas de Tesla recrean, por decirlo de alguna forma, la realidad por la que se mueven estos autos, reconociendo en tiempo real lo qué hay en el camino a partir de los sensores presentes en los vehículos, sin embargo, pueden tardar en detectar objetos o personas que se atraviesen en el camino de manera abrupta.
Con Dojo, Tesla dejaría de basar la conducción asistidas con los mapas, para que gran parte de la conducción se realice desde el piloto autónomo, el cual, además de resolver situaciones en tiempo real, estaría actualizándose y entrenando con la ayuda de las redes neuronales de la supercomputadora.
Karpathy compartió algunos escenarios hipotéticos en los cuales Dojo mejoraría la conducción asistida a partir de la visión, como activar el frenado de emergencia si detecta objetos, advertencia de control de tráfico que puede identificar una luz amarilla a distancia para que el conductor comience a reducir la velocidad.
También un auto Tesla puede identificar a los peatones en su camino, incluso la falta de un camino de conducción, por lo que el sistema responde si el conductor pisa el acelerador accidentalmente en lugar de frenar.
Especificaciones de supercomputadora de Tesla
La supercomputadora de Tesla tiene 10 petabytes de almacenamiento y funciona a 1,6 terabytes por segundo, estas son algunas de las especificaciones de Dojo:
- 720 nodos de 8x A100 80 GB
- 5760 GPU en total
- potencia 1,8 EFLOPS
- capacidad de conmutación de 640 Tbps.
Mira este video para ver la conducción asistida de Tesla en acción: