Tesla présente la formation de superordinateur AI à ce qu’elle espère être un jour une véritable voiture autonome

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  • En bref Si vous vous demandez ce qu’il faut pour développer une voiture autonome, sachez que Tesla utilise un supercalculateur IA à 1,8 exaFLOP doté de 5 760 GPU qui entraînent des réseaux de neurones qui, espère-t-il, alimenteront un jour des véhicules autonomes.

    La machine a été décrite par le directeur principal de l’IA du constructeur automobile, Andrej Karpathy, lors d’une conférence universitaire en ligne sur la vision par ordinateur cette semaine. Il est utilisé pour développer le pilote automatique du système de super-contrôle de croisière de Tesla, ainsi que ce qui pourrait être un système entièrement autonome une fois terminé. Tesla poursuit le rêve du véhicule autonome depuis des années ; la technologie s’est jusqu’à présent révélée insaisissable.

    “C’est un superordinateur vraiment incroyable”, a déclaré Karpathy. “Je pense en fait qu’en termes de FLOPS, c’est à peu près le cinquième supercalculateur au monde.”

    Il convient de noter que les prouesses d’un supercalculateur sont généralement mesurées en précision FP64. On ne sait pas à quelle précision les exaFLOP de calcul de 1,8 de Tesla fonctionnent.

    Il dispose de 780 nœuds de calcul, chacun contenant jusqu’à huit GPU Nvidia A100 de 80 Go. Le super dispose également de 10 Po de stockage NVMe. Les modèles d’IA de Tesla parcourent des millions de séquences de dix secondes de séquences de conduite enregistrées à 36 images par seconde pendant l’entraînement. « La vision par ordinateur est le pain et le beurre de ce que nous faisons et permet le pilote automatique. Pour que cela fonctionne, vous devez former un réseau de neurones massif et expérimenter beaucoup », a ajouté Karpathy. « C’est pourquoi nous avons beaucoup investi dans le calcul. »

    AlphaFold peut-il aider à découvrir de nouveaux médicaments ?

    DeepMind s’est associé à une organisation de recherche à but non lucratif pour utiliser son modèle de repliement de protéines d’IA AlphaFold afin de développer des médicaments qui luttent contre les maladies parasitaires.

    Plus précisément, la Drugs for Neglected Diseases Initiative utilisera le logiciel d’apprentissage automatique de DeepMind pour déterminer si de nouveaux médicaments peuvent traiter la maladie de Chagas et la leishmaniose. Ceux-ci sont répandus dans les climats tropicaux d’Amérique latine et se développent après que des personnes ont été mordues par des punaises triatomes et des phlébotomes. Ils peuvent être mortels s’ils ne sont pas traités.

    “L’IA peut changer la donne : en prédisant les structures protéiques pour des structures protéiques auparavant insolubles, AlphaFold ouvre de nouveaux horizons de recherche”, a déclaré Ben Perry, responsable de la découverte de DNDi, selon le Beeb. “Il est encourageant de voir un puissant médicament de pointe des technologies de découverte permettant de travailler sur certaines des maladies les plus négligées au monde.

    Outil d’IA de Google Cloud pour détecter les défauts des marchandises

    Google a lancé un outil logiciel d’apprentissage automatique sur sa plate-forme cloud que les clients de l’industrie manufacturière peuvent utiliser pour repérer automatiquement les produits ou les emballages endommagés pendant la fabrication.

    L’IA d’inspection visuelle est conçue pour traiter les images d’articles passant par les chaînes de montage et identifier les équipements défectueux ou problématiques. Les clients devront affiner le modèle sur les marchandises qu’ils vendent et le type de défauts qu’ils souhaitent identifier. En utilisant l’outil, les clients peuvent mieux se débarrasser des articles cassés ou résoudre des problèmes sur les produits avant qu’ils ne soient expédiés, ou du moins c’est l’espoir.

    « L’avantage d’une solution dédiée [like Visual Inspection AI] est qu’il vous offre essentiellement une facilité de déploiement et la tranquillité d’esprit de pouvoir l’exécuter dans l’atelier », a déclaré à VentureBeat Dominik Wee, directeur général de la fabrication et de l’industrie de Google Cloud.

    « Il n’est pas nécessaire de faire fonctionner le cloud », a-t-il ajouté. « En même temps, cela vous donne la puissance de l’IA et des analyses de Google. Ce que nous essayons essentiellement de faire, c’est de mettre la capacité de l’IA à grande échelle entre les mains des fabricants. » ®

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