Tesla está desarrollando actualmente el chip del Autopilot 3.0, gracias al cual los vehículos de la marca deberían ser capaces de alcanzar la llamada «capacidad de conducción autónoma total». Este chip de Inteligencia Artificial tendrá una red neuronal mucho más avanzada que la del Autopilot 2.0/2.5, y llegará este mismo año al mercado, probablemente junto con la actualización v10.0 de software.
Ahora, Tesla ha solicitado una serie de patentes para este nuevo chip, algo que nos hace pensar que será un elemento realmente avanzado respecto a las soluciones que ofrecerá la competencia a corto plazo, pues no en vano será el responsable de permitir a los vehículos de la compañía circular por su cuenta en cualquier situación. Entre otras cosas, en las solicitudes de patentes la marca explica por qué quieren alejarse de las CPU y GPU en su sistema de aprendizaje automático:
«El procesamiento para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial normalmente requiere realizar operaciones matemáticas en grandes conjuntos de datos y, a menudo, implica resolver múltiples capas de convolución […]. El aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial suelen utilizar operaciones matriciales y funciones no lineales, como las funciones de activación.
Las aplicaciones del aprendizaje automático incluyen automóviles con conducción autónoma. En algunos escenarios, los procesadores (CPU) se utilizan para realizar inferencias y la capacitación de aprendizaje automático. Los procesadores informáticos tradicionales pueden realizar una sola operación matemática muy rápidamente, pero generalmente solo pueden operar en una cantidad limitada de datos simultáneamente.
Como alternativa, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son capaces de realizar las mismas operaciones matemáticas pero en un conjunto mayor de datos en paralelo. Al utilizar múltiples núcleos de procesador, las GPU pueden realizar múltiples tareas en paralelo y, por lo general, son capaces de completar grandes tareas de procesamiento de gráficos más rápido que un procesador tradicional.
Sin embargo, ni las GPU ni las CPU tradicionales fueron diseñadas originalmente para el aprendizaje automático o las operaciones de inteligencia artificial. El aprendizaje automático y las operaciones de inteligencia artificial a menudo se basan en la aplicación repetida de un conjunto de operaciones específicas del procesador de aprendizaje automático en conjuntos de datos muy grandes».
Para poder resolver este problema, Tesla ha presentado las siguientes patentes relativas a su nuevo chip de Inteligencia Artificial: un motor matemático acelerado, un microprocesador de matriz computacional con acceso a memoria de latencia variable, un microprocesador de matriz computacional que utiliza formaciones de datos no consecutivas, y una Unidad Computacional Vectorial.
Fuente | Electrek
