※나도 잘 몰라서 뇌피셜 있음


확실히 일반인이 이해 할 수준은 아니고 전문가 초청해서 하는 학술세미나 느낌임




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우리 FSD는 8개의 카메라를 이용해 자동차가 알아 볼 수 있는 벡터 공간으로 변환함



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생체 시각 정보를 연구하고 구조를 구현함 ㅇㅇ



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여러 스케일의 카메라 정보들이 서로서로 상호작용하면서 정보가 들어옴



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그리고 이걸 동시다발적으로 함 우린 이걸 히드라넷이라 부름



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근데 저걸로는 부족한거같아서

도로의 다음 상황을 자동차가 알아서 추측하는 기능을 넣음



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카메라로 그냥 벡터공간을 그리면 저렇게 깨져있는 점선의 교차로 모습이 나옴



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또한 여러카메라에 걸쳐져서 나오는 물체또한 알아보기 힘듬



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그래서 우리의 방식으로 카메라의 왜곡된 정보를 정제하고 또 여러 정보들을 합일시킴



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그렇게 정제된 정보를 종합하면 저렇게 왼쪽의 깨진 그림이 아니라 오른쪽 처럼 깔끔한 교차로 그림이 나옴



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계속 카메라를 통해 물체의 2D(평면)만 보고 3D(입체)의 모습을 추론시키는 연습 중



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평면이 아니라 계속 움직이는(비디오)의 늬앙스로 학습시키고 있음


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FSD가 다음 도로의 모습을 예측하고 주행하는 모습



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아무튼 모든 시공간의 벡터 정보를 전부 통합해서 주행을 함



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도로에선 정말 여러가지 많은 상황들이 발생하게 되는데 그걸 계속해서 추측함 (옆의 그래프들)



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좁은 길목 에서 마주오는 차량을 발견했을때 누가 먼저 양보할지 판단

상대방의 차량에 대한 상황도 계속 예측시킬거임



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계속된 상황 예측과 판단으로 최상의 수를 계산하고 그곳으로 주행을 할 것


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부산같은 헬 상황에서도 적용될수 있게 노력할것



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데이터 처리 분류? 같은거 보여주는 중


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시공간 전부 활용해서 열심히 레이블링 함

(레이블링이란 ai에게 답안지를 줘서 학습시키는 노가다작업/로그인할때 횡단보도를 고르시오 신호등을 고르시오하는게 레이블링임)



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이렇게 각 차량 데이터를 조각조각 모아서 맵을 구축함




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우리는 지금 오토 레이블링을 하고있고 중앙컴퓨터 없이 오프라인으로 이정도 뽑아내는중이다 ㅋ


(퍼포먼스용 그래픽인지 실제 저정도인지는 모름)




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악천후 다 데이터 통합해서 교육시키고 있다 걱정 ㄴㄴ



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그 동안 모은 데이터를 바탕으로 가상 시뮬레이션도 돌리고 있다



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가상 시뮬레이션으로 밤,낮 수천가지 물체 지형 전부 학습할거임

실제 상황에서 일어나기 힘든 인위적인 상황도 전부 시뮬레이션 돌릴 것


 일론: 우리 게임 엔진 개쩐다 게임 하나 만들수 있다



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현실 배경을 바탕으로 바로바로 유사한 배경으로 재구축 가능 (게임 맵 생성되듯이)



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오토파일럿 컴퓨터,클라우드 전부 확장중이다



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대충 뉴럴넷 도조컴퓨터 프로세스 설명중



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짠 이게 D1 칩이다


CPU GPU 네트워킹 전부 가능하고 머신러닝 최적화로 만들었다

테슬라가 자체적으로 설계 공정 전부 다 했다 쩔지?




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이건 도조 컴퓨터에 쓰이는 칩이다 



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여러 칩셋들 조온나게 연결해도 손실없이 구축가능하게 만들었다



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우리 도조 컴퓨터 사양 개쩐다 (1초에 100경번 계산/1.1엑사플롭스)




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그 휴머노이드 입갤



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이런 ai 기능들을 봤을때 로봇에 안 붙힐수가 없는것같다 앞으로 로봇산업 진출하겠다 ㅇㅇ