Итоги Tesla AI Day: суперкомпьютер Dojo, человекоподобный робот для бытового использования и анонс нового железа автопилота
Сегодня Tesla провела AI Day — презентацию достижений компании во всем, что касается искусственного интеллекта. Целью мероприятия являлась не только демонстрация, но и пополнение команды новыми кадрами для работы с машинным обучением.
Суперкомпьютер Tesla Dojo — самая мощная машина для тренировки искусственного интеллекта
Tesla намекала на разработку собственного суперкомпьютера в течение нескольких лет. И, наконец, сегодня он был представлен под именем Dojo.
Tesla оказалась недовольна имеющимися сегодня на рынке решениями и создала компьютер своими силами. Результат — без сомнения потрясающий: компания заявляет о в 4 раза более высокой производительности при в 5 раз меньшей занимаемой площади по сравнению с конкурентами.
В Dojo используется чип D1 на 7-нанометровом техпроцессе, разработанный специалистами Tesla. Чипы могут без особых усилий объединяться в одну архитектуру, чем Tesla поспешила воспользоваться, создав устройство с 500,000 чипов.
Один чип в сборе с необходимым для работы оборудованием (питание, охлаждение и т.д.) обеспечивает производительность в 9 петафлопс и пропускную способность в 36 терабайт в секунду.
Учитывая возможности для объединения чипов в кластеры, Tesla рассчитывает преодолеть барьер в 1 экзафлоп вычислительной мощности, который до сих пор не удавалось преодолеть ни одному суперкомпьютеру.
Сборка Dojo еще не завершена, однако, Илон Маск подтвердил его запуск в следующем году. Результатом окажется грандиозный прирост вычислительной мощности для тренировки нейросетей и искусственного интеллекта, ответственных за развитие автопилота.
Новый компьютер для автопилота дебютирует в следующем году на Cybertruck
Илон Маск анонсировал изменения в вычислительных мощностях и на борту электромобилей Tesla. В 2022 году компания начнет оснащать машины новыми компьютерами Tesla Hardware 4, которые дебютируют на пикапах Cybertruck и сделают автопилот Tesla еще лучше.
Маск поделился подсчетами Tesla, которые оценивают текущий вариант автопилота на 300% безопаснее, чем среднестатистического водителя. Однако, с новым чипом эта цифра может вырасти до 1000%.
Tesla Bot: робот-помощник от Tesla
Это не шутка и не тизер к фантастическому фильму — Tesla действительно работает над человекоподобным роботом, который призван помогать владельцам в повседневных задачах.
Илон Маск пояснил, что на сегодняшний день Tesla уже является крупнейшей робототехнической компанией в мире, учитывая прогресс с разработкой искусственного интеллекта. Создание Tesla Bot — одно из направлений для применения достижений.
Маск не называл подробные задачи, с которыми сможет справиться Tesla Bot, пояснив лишь, что ему можно будет доверить самые опасные, скучные и рутинные задачи. Простейший пример — поход в продуктовый магазин. Маск подтвердил, что у компании есть все технологии для создания подобного устройства, и «если его не создаст Tesla, это сделает кто-то другой», а «подобные вещи должны быть безопасными».
Также, Маск предположил что рабочий прототип Tesla Bot будет построен в следующем году, не указав более подробный срок.
Нейронные сети, робот-гуманоид и новый чип: главное с презентации Tesla AI Day
Недавно Tesla провела презентацию Tesla AI Day. Рассказываем о главных достижениях компании в области искусственного интеллекта.
Читайте «Хайтек» в
Больше, чем компания по производству электромобилей
Во время презентации новых продуктов Илон Маск заявил: необходимо, чтобы Tesla воспринималась как «нечто большее, чем просто компания по производству электромобилей». Он описал Tesla как компанию с «глубокой активностью ИИ в оборудовании на уровне логических выводов и на уровне обучения», которая может быть использована в дальнейшем для приложений, помимо самоуправляемых автомобилей.
Чип D1 в суперкомпьютере Dojo
Одним из главных событий мероприятия стала презентация компьютерного чип Tesla, разработанный для работы суперкомпьютера Dojo. От него зависит большая часть архитектуры ИИ компании Tesla. Он будет использоваться для работы суперкомпьютера Dojo. Представители компании заявили, что Dojo станет самым мощным инструментом для тренировки искусственного интеллекта.
Ранее Tesla уже упоминала о разработке суперкомпьютера. В частности в прошлом году Илон Маск поделился некоторой информацией о Dojo в Twitter.
Tesla is developing a NN training computer called Dojo to process truly vast amounts of video data. It’s a beast! Please consider joining our AI or computer/chip teams if this sounds interesting.
Его задача — обрабатывать огромные потоки визуальных данных, которые собираются с автомобилей Tesla, чтобы эффективнее обучать машины. Чип D1 построен по 7-нанометровому техпроцессу. Он отличается вычислительной мощностью в 362 терафлопса. Tesla помещает 25 чипов в один тренировочный модуль. При этом 120 таких модулей умещаются вместе в серверных стойках, в сумме получается более одного эксафлопса мощности для суперкомпьютера Dojo (это 1х10 18 флопсов).
Напомним, FLOPS — внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система.
Во время презентации чипа старший директор по разработке оборудования для автопилота Ганеш Венкатараманан заявил, что сборка первых серверных шкафов начнется уже в ближайшее время. Илон Маск добавил, что они должны запустить Dojo в следующем году. Поскольку Dojo является первой попыткой Tesla разработать собственный суперкомпьютер, в компании уверены, что есть много возможностей для улучшений, и предполагают существенное увеличение производительности некоторых компонентов в его следующей версии.
Cистема помощи водителю не только для Tesla
На мероприятии Tesla AI Day Маск подробно рассказал о последних разработках, лежащих в основе системы автономного вождения компании. На вопрос, согласится ли Tesla с открытым исходным кодом для своего программного обеспечения, Маск ответил: «Ну, в принципе, создание системы чрезвычайно дорогое, так что за это нужно как-то платить. Если только люди не хотят работать бесплатно».
Но я должен сказать: если бы другие автомобильные компании захотели лицензировать систему помощи водителю и использовать в своих автомобилях, это было бы круто. Она не предназначена только для автомобилей Tesla.
Илон Маск, генеральный директор Tesla
Такой шаг позволил бы конкурирующим производителям автомобилей внедрить в свои модели определенную степень автономности вождения, не вкладывая огромные суммы денег, необходимые для разработки такой системы с нуля.
В любом случае большинство отраслевых экспертов считают, что по-настоящему автономные транспортные средства не появятся в течение десятилетий, а сложные юридические и страховые вопросы должны быть решены, прежде чем такие технологии разрешат использовать в глобальном масштабе.
Тем не менее, Маск утверждает, что система полного самоуправления Tesla следующего поколения «сможет достичь полного самоуправления с уровнем безопасности намного выше, чем у человека, вероятно, на 200 или 300% лучше, чем у человека».
Он добавил: «Тогда будет аппарат 4 Full Self-Driving Computer 2, который мы, вероятно, представим вместе с Cybertruck. Примерно через год или около того».
Напомним, всего через месяц Маск объявил, что сеть Tesla Supercharger, которая часто считается самой надежной и широко доступной в мире, будет впервые открыта для автомобилей сторонних производителей уже в этом году.
Tesla Bot: настоящий робот-гуманоид
После того, как инженеры и руководители Tesla поговорили о компьютерном зрении, суперкомпьютере Dojo и чипе Tesla, произошла небольшая пауза, в которой на экране появился инопланетный танцор. На сцене в белом костюме с блестящей черной маской на лице. Так началась презентация Tesla Bot, гуманоидного робота компании-автопроизводителя.
Как заявил генеральный директор Илон Маск, в будущем он представляет себе мир, в котором работу, «которую люди меньше всего любят делать», возьмут на себя роботы-гуманоиды, такие, как Tesla Bot. Его рост 173 см, вес почти 57 кг, а скорость ходьбы 8 км/ч. Вместо лица у робота будет экран для отображения информации. Руки и ноги будут управляться с помощью особых сервоприводов — их будет порядка 40.
При этом робот сможет видеть. В этом ему помогут камеры для самоуправляющихся автомобилей Tesla, установленные вместо глаз. По словам главы компании Tesla робот возьмет на себя не только скучные для человека задачи, но и крайне опасные. Маск пообещал построить прототип Теслабота в 2022 году.
По словам Маска, Tesla Bot будет дружелюбным, а также достаточно медленным и слабым. Как объяснил глава компании, это страховка на случай «восстания роботов» — любимой темы писателей-фантастов. Tesla Bot получит передовую систему искусственного интеллекта, которая будет такой же сложной, как и автопилот для электромобилей компании. Это позволит роботу перемещаться без необходимости получать пошаговые инструкции.
Илон Маск в своём Twitter-аккаунте рассказал о роли ИИ в автомобилях Tesla и пригласил на работу специалистов в этой области
Присоединяйтесь к команде, работающей над ИИ в Tesla! Я курирую её лично, мы встречаемся и переписываемся с членами команды практически каждый день. Я считаю, что ИИ (в разумных масштабах) – стратегически важен, и я готов подтвердить это не только на словах, но и на деле.
— К нашей системе скоро будет подключено более миллиона автомобилей Tesla по всему миру, со всем необходимым оборудованием для полного автопилота. Это на несколько порядков больше, чем у всех остальных компаний вместе взятых. Это позволит команде работать с лучшим из возможных массивов данных.
— Наши уникальные бортовые компьютеры способны совершать 144 триллиона операций в секунду, и они полностью оптимизированы для работы с нейронными сетями. Они превосходят по своим характеристикам любой массово производимый компьютер данного типа, что позволяет нашей команде работать с самыми сложными алгоритмами.
— Dojo, наш суперкомпьютер, способен обрабатывать огромные объёмы видео, эффективно работать с масштабируемыми базами данных с кучей параметров. Dojo обладает достаточным объёмом памяти и необычайно высокой пропускной способностью. Подробности о нём будут позже.
— Наша команда также нуждается в проектировщиках микросхем международного уровня (естественно). Мы работаем в Пало-Альто и в Остине.
— Наши нейронные сети изначально пишутся на языке Python, затем конвертируются в C++/C/машинный код для большей скорости (это важно!). Также мы нуждаемся в большом количестве программистов на C++/C для работы над управлением и другими системами автомобиля. Образование не имеет значение, но придётся пройти сложнейший практический тест.
— Tesla организует крутую ИИ вечеринку/хакатон у меня дома. Там будут присутствовать люди, работающие в команде Tesla с ИИ. Мероприятие состоится примерно через 4 недели, скоро начну рассылать приглашения.
— У меня есть время по-быстрому получить научную степень в сфере ИИ, чтобы точно быть приглашённым?
— Для этого совсем не обязательно иметь научную степень. Важно глубоко понимать, как работает ИИ и уметь пользоваться нейронными сетями так, чтобы это действительно приносило пользу (а это действительно сложно). Даже если ты не закончил школу, меня это не смутит.
— Я бы с радостью поучаствовала! Я не лучший программист, но с радостью смонтирую видео про все события и веселье, которые запланированы на этот вечер. Надеюсь, что это привлечёт внимание людей к таким сферам как ИИ / программирование / инженерное дело и Tesla получит приток новых кадров!
— Хорошо! Но мы принимаем на работу отличных специалистов со всего мира, поэтому не стоит ориентировать исключительно на США. Также добавлю, что место работы может быть в Bay Area (предпочтительно), в Остине (многие из наших проектировщиков микросхем работают там) или вообще на любой из Гигафабрик.
На видео видно как автопилот Tesla распознаёт объекты во время движения с помощью нейронных сетей, занимающих 70 000 часов времени графического процессора для обучения и вывода 1000 тензоров (прогнозов) на каждом временном шаге.
О проблеме ботов и мошенничестве в Twitter:
— Уровень крипто-мошенничества в Twitter выходит на новый уровень. Это не круто.
— Это было огромной проблемой для поисковых систем, пока Google, среди прочего, не применил принцип релевантности цитирования, известный как PageRank.
— Троллей / ботов просто нужно преуменьшить по сравнению с вероятными реальными людьми, которым не платят за то, что они играют на злобу дня или жульничают. Google по-прежнему показывает страницы мошенников, до них всего несколько кликов.
— Отчаянные времена требуют отчаянных мер …
А ещё о возвращении на Луну:
— Они были одними из первых в своём роде:
— Между тем, недавно предложенный биль призывает NASA отложить запланированную посадку экипажа на 2028 год. Освоение космоса сегодня, за исключением частных компаний, похоже, умирает от бюрократии, что очень обескураживает.
— К сожалению, это правда. Неважно, насколько вы квалифицированы, если вы попали в гигантскую бюрократию.
Новости
14.6K постов 18.7K подписчик
Правила сообщества
1. Ставить тег «Новости»
2. Указывать источник (ссылку на новость)
3. Запрещены призывы к экстремистским действиям, оскорбления и провокации.
@zontiki, систему SpinLaunch не планируешь тут осветить? Крайне спорная и дико интересная штука.
Хехе. а что это омерикосы не идут к нему работать? Кааак так получииилось.
Мужчина разочаровался в американском производителе после целой эпопеи с его сломанным авто и решил пойти на крайние меры. Изначально во время езды бортовой компьютер предупредил жителя Финляндии о внезапной неисправности машины. Водителю электрокара пришлось вызывать эвакуатор, чтобы как-то довезти Tesla Model S до сервисного центра. Там любителя американского автопрома предупредили, что неисправность вызвана поломкой аккумуляторный батареи и замена обойдется ему в 20 000 евро, так как восьмилетняя гарантия истекла.
ArcaneGan: Разработчик создал нейросеть, которая обрабатывает фото в стилистике мультсериала «Аркейн»
Нейросеть ArcaneGAN создал разработчик Александр Спирин. Она обрабатывает любые снимки в стилистике мультсериала Netflix «Аркейн», автоматически подбирая персонажа шоу, подходящего к фото.
Так же доступна обработка видео до 10 сек.
Люблю улучшать такие обработки, быстро и удобно сделать это можно тут:
https://t.me/deeppaintbot
Автор постоянно улучшает перенос стиля и в первую очередь закачивает обновления в бота.
Женщина родила в Tesla, пока машина ехала на автопилоте
9 сентября ночью у Йиран Шерри (Yiran Sherry) начались схватки, и утром она с мужем и трёхлетним сыном отправились в больницу. Ехать было совсем недалеко, но герои истории попали в пробку, из-за чего поездка растянулась на 20 минут. Это тоже небольшой отрезок времени, но его хватило, чтобы у женщины отошли воды, и она в итоге родила прямо в машине. Её муж при этом имел возможность включить автопилот, и больше внимания уделять сидящей на переднем сиденье супруге, а также ребёнку, сидевшему сзади.
Шерри родила дочь непосредственно перед приездом в больницу, где врачи обрезали пуповину прямо в машине. В итоге в больнице новорожденную прозвали малышкой Tesla, а родители дали ей имя Мейв Лили, хотя рассматривали вариант назвать девочку Тесс, как раз в честь Tesla.
Роды в машине — случай редкий, но такое порой происходит. Однако это, судя по всему, первый случай, когда женщина родила ребёнка в авто, двигавшемся на автопилоте.
Китай не сможет скопировать теслу!
И так всегда
Саня вышел
Факт дня: вышел ли родстер Tesla Маска на орбиту Марса?
Илон Маск объявил в Twitter, что родстер Tesla, запущенный в сторону Марса при первом пуске SpaceX Falcon Heavy в феврале 2018 г., вышел на орбиту Марса.
На это астрофизик Джонатан МакДауэлл возразил, что вторая ступень Falcon Heavy 001 с родстером продолжают вращаться вокруг Солнца, пусть и в апогелии выходя за орбиту Марса. Несколько разные вещи.
В итоге Илон Маск удалил свой твит, а МакДауэлл опубликовал картинку с орбитой астероида главного пояса, названного в его честь (planet4589). Она лежит далеко за пределами Марса.
Ответ на пост «Лиловый шар 1988 год upscale»
Цитата с Лурка. Лучше и не скажешь:
В 1987 г., видимо, осознав успешность проекта, киностудия им. М. Горького запилила новый полнометражный фильм про сабж «Лиловый шар» с улучшенными спецэффектами, приближенный к книжке, с Гусевой в главной роли… словом со всеми задатками нового WINа, но получилось посредственно. Разгадка одна — Гусева повзрослела, в то время как по книжке Алисе в «Лиловом шаре» лет десять. В итоге весь фильм о том, как здоровенная, половозрелая девушка бегает с царевной-лягушкой и участвует в прочих бредовых мероприятиях, больше подходящих для детского утренника. Фильм, как отмечалось, значительно превосходит сериал по качеству материала, но заметно проигрывает в интересности, и даже Гусева положения не спасла
Как на основе фотографий нейросети создают видео
Полагаю, за последние пару лет на глаза многим попадались примеры того, как нейронные сети заставляли людей двигаться на фотографиях. Это было довольно забавно, но на таких «видео» было довольно много артефактов, да и толку от них было не особо. Но развитие на месте не стоит и нейросети научились буквально дорисовывать целые кадры на видео. К примеру как в данном случае.
Может возникнуть вопрос, к примеру, чем такая сеть отличается от той же DLSS созданной компанией NVidia и похожих сетей? Которые тоже повышают частоту кадров, делают изображение чётче и так далее. Почему бы не скормить таким нейросетям точно так же набор фотографий? Разница как раз в том, что существующие нейросети именно повышают качество изображения в реальном времени. Берут видео низкого разрешения и достраивают его до высокого. И прирост частоты происходит именно за счёт того, что видео низкого разрешения проще отобразить. Но эти сети не дорисовывают недостающие кадры.
Данная разработка была представлена учёными из Германии и её цель именно в полноценном создании промежуточных кадров. Данная сеть с нуля дорисовывает недостающие кадры, с учётом сдвига камеры и теней, с учётом изменения освещения и прочих нюансов. Она полностью «додумывает» как должны выглядеть эти кадры. На этом видео я более подробно рассказал о том, как подобная сеть работает.
Лиловый шар 1988 год upscale
Лиловый шар это советский детский художественный фильм, снятый в 1987 году режиссёром Павлом Арсеновым по мотивам одноимённой повести Кира Булычёва из цикла «Приключения Алисы». Премьера состоялась в январе 1988 года.
Сказочная история, произошедшая в 21 веке. Экипаж космического корабля обнаруживает в заброшенной инопланетной станции данные о доставленном на Землю много тысяч лет назад лиловом шаре, в котором находится вирус вражды.
Скоро будут много других видео, которым требуются индивидуальных подходов для upscale и ремастеринга. За основу взята DVD версия данного фильма.
Колобок 1936 год в hd Upscale
«Колобок» — советский рисованный мультфильм 1936 года, одна из первых работ студии «Союзмультфильм». Фильм сохранился без звуковой дорожки.
NVIDIA выпустила вторую часть GauGAN
GauGAN Вторая часть, где вам можно рисовать как ребенок и получить невероятную красоту!
https://blogs.nvidia.com/blog/2021/11/22/gaugan2-ai-art-demo.
Нуштош, поиграемся. Для начала хорошо посмотрите инструкцию, теперь можно добавлять свои стили через изображение.
Для стиля ввел еще текст, это также новая функция в GauGAN.
И давайте поглядим на результаты
Вот здесь можно поиграться!
Муха–Цокотуха 1941 год в hd Upscale
Скоро будут много других видео, которым требуются индивидуальных подходов для upscale и ремастеринга.
Илон Маск умеет интриговать
Нейронные сети учатся распознавать Deepfake
Пару недель назад я выложил пост про нейронные сети, которые способны удалять с видео любые движущиеся объекты и всякие следы их существования. Тени от этих объектов, поднятую пыль, иногда даже почти хорошо удалялись волны на воде. И тогда, под тем постом, прямо таки развернулась дискуссия о том, как в принципе можно было бы бороться с подделкой видео. Не только с удалением объектов, но и с теми же дипфейками.
Этим вопросом и задались учёные из Германии и Италии. Ниже прикладываю презентацию их совместной научной работы.
А также, как и в прошлый раз, прикладываю своё собственное видео, с разбором того, а чём именно идёт речь в их презентации.
Итак, краткая выжимка того, о чём именно их работа. Конкретно эта группа учёных не ставила перед собой задачу разработать концептуально новую нейронную сеть, которая бы хорошо распознавала подделку на видео. Они провели комплексную сравнительную работу. Взяли набор видео, часть из которых была отредактированная нейронными сетями, а часть нет. И, с одной стороны, попросили группу людей угадать, какие именно видео являются подделками, а с другой стороны точно такую же задачу поставили перед распространёнными свёрточными нейронными сетями, основная задача которых как раз заключается в распознавании на видео и фотографиях тех или иных объектов. То есть, они брали не специализированные нейросети, а самые обычные. Те, которыми можно распознавать на видео котиков, к примеру.
По сути, самая очевидная идея в данном случае оказывается самой эффективной. Зачем придумывать сложные схемы борьбы с нейросетями, если можно просто заставить бороться с ними другие нейросети. Безусловно, данный метод не является самым надёжным. Но уже сегодня он является наиболее оправданным с позиции точности распознавания и ресурсов, которые требуются на создание такой системы. По факту, использовав созданный учёными в данной работе массив видео для обучения нейросетей, вы сможете у себя дома создать свою собственную систему распознавания дипфейков. Единственным ограничением правда будет время обучения такой сети. Если не использовать видеокарты NVidia старше 20хх серии и разработанную ими же библиотеку для машинного обучения, создание такой сети может затянуться на месяцы. Но тем не менее, такая возможность у вас всё ещё остаётся.