टेस्ला ने पेटेंट के एक सेट के लिए आवेदन किया है जो समग्र रूप से वर्चुअलाइजेशन, मान्यता और पूर्ण स्व ड्राइविंग में काफी सुधार करने के लिए तैयार हैं।
टेस्ला ने साल के पहले दो महीनों में पूर्ण स्व-ड्राइविंग तकनीक को बेहतर बनाने के लिए अथक प्रयास किया है। हाल ही में, टेस्ला ने कर्मचारियों के लिए अपने सबसे महत्वपूर्ण सुधार v11.3 को आगे बढ़ाया। फिर भी, नई पेटेंट तकनीक के साथ, सॉफ्टवेयर इस साल नाटकीय रूप से सुधार जारी रखने के लिए तैयार है। वर्चुअलाइजेशन और मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित करने वाले दो पेटेंट पिछले सप्ताह के अंत में यूएस पेटेंट ऑफिस डेटाबेस में दिखाई दिए।
पहला पेटेंट, “एडजस्टेबल वर्चुअल कैमरा के साथ ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए विज़न-बेस्ड मशीन लर्निंग मॉडल,” संभवत: पिछली प्रणाली का पुनर्विक्रय है, लेकिन टेस्ला के नए विज़ुअल-ओनली ऑटोनॉमस ड्राइविंग सिस्टम को फिट करने के लिए बदल दिया गया है। दूसरा पेटेंट, “स्वायत्त ड्राइविंग के लिए स्थैतिक वस्तुओं और प्रणालियों के एकत्रीकरण के लिए विज़न-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल,” वाहन में स्क्रीन पर दिखाई देने वाले वर्चुअलाइजेशन को बेहतर बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।
पहले पेटेंट का सार एक ऐसी प्रणाली का वर्णन करता है जो टेस्ला वाहनों में पहले से उपलब्ध एक जैसी दिखती है लेकिन गैर-दृश्य सेंसर को हटाने के लिए अनुकूलित किया गया है। हालांकि, इसमें एक अतिरिक्त “एडजस्टेबल वर्चुअल कैमरा” शामिल है, जो संभावित रूप से इंगित करता है कि टेस्ला ड्राइवरों को कैमरा सिस्टम या बेहतर वर्चुअलाइजेशन इंटरैक्शन के साथ अपनी कार से बाहर देखने का अधिक नियंत्रण देने के लिए काम कर रहा है।
“एडजस्टेबल वर्चुअल कैमरा के साथ स्वायत्त ड्राइविंग के लिए दृष्टि-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सिस्टम और तरीके। एक उदाहरण विधि में एक वाहन के बारे में तैनात छवि संवेदकों की भीड़ से चित्र प्राप्त करना शामिल है। मशीन लर्निंग मॉडल के पहले भाग के माध्यम से फॉरवर्ड पास के आधार पर आउटपुट होने के साथ, छवियों से जुड़ी सुविधाओं का निर्धारण किया जाता है। सुविधाओं को एक विशेष ऊंचाई पर वर्चुअल कैमरे से जुड़े वेक्टर स्पेस में पेश किया जाता है। अनुमानित विशेषताएं पूर्व छवियों से जुड़ी अन्य अनुमानित सुविधाओं के साथ एकत्रित की जाती हैं।
वाहन द्वारा “स्थैतिक वस्तुओं के एकत्रीकरण” पर ध्यान केंद्रित करते हुए दूसरा, काफी अधिक व्यापक पेटेंट इसके सार में वर्णित है:
“स्वायत्त ड्राइविंग के लिए स्थैतिक वस्तुओं और प्रणालियों के एकत्रीकरण के लिए दृष्टि-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सिस्टम और तरीके। एक उदाहरण विधि में एक वाहन के बारे में स्थित छवि संवेदकों से छवियां प्राप्त करना शामिल है। मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से फॉरवर्ड पास के आधार पर आउटपुट होने के साथ, छवियों से जुड़ी सुविधाओं का निर्धारण किया जाता है। सुविधाओं को मशीन लर्निंग मॉडल के आधार पर बर्ड-आई व्यू से जुड़े वेक्टर स्पेस में पेश किया जाता है।
यदि कुछ भी हो, तो टेस्ला के नए पेटेंट दिखाते हैं कि यह केवल दृश्य-प्रणाली के लिए कितना समर्पित है। किसी भी पेटेंट में कहीं भी ऑटोमेकर अन्य सेंसर इनपुट को संबोधित नहीं करता है, जो कि अल्ट्रासोनिक सेंसर के बिना आने वाले वाहनों को दिखाने वाली हाल की खोजों के अनुरूप लगता है।
इसके अलावा, वाहनों को अधिक एआई सक्षम बनाने पर टेस्ला के बढ़ते ध्यान के साथ, बेहतर मशीन लर्निंग को लागू करना भी इसके डिजाइन लक्ष्यों से मेल खाता है।
यह स्पष्ट नहीं है कि इन सुधारों को आगामी सॉफ़्टवेयर संस्करणों में लागू किया गया है या हाल ही के सॉफ़्टवेयर अपडेट के माध्यम से कारों में रखा गया है। फिर भी, वे फिर भी संकेत देते हैं कि कंपनी अपनी खोज में निरंतर प्रगति कर रही है।
जैसे-जैसे अधिक से अधिक वाहन निर्माता स्वायत्त ड्राइविंग प्रतियोगिता में प्रवेश करते हैं, टेस्ला का नेतृत्व और अधिक स्पष्ट होता जाता है। और जबकि कई लोगों ने कंपनी को सिर्फ वाहनों के लिए एआई के प्रति समर्पण के लिए मज़ाक उड़ाया है, यह निवेश एक शानदार साबित हो रहा है। उम्मीद है, आने वाले वर्षों में इसका परिणाम टेस्ला ड्राइविंग अनुभव में तेजी से बेहतर होगा।
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एफएसडी में सुधार के लिए टेस्ला ने वर्चुअलाइजेशन और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर का पेटेंट कराया
