テスラ、完全自動運転を可能にするオートパイロットの 2 つの重要な側面で特許を取得

テスラは、完全自動運転を可能にするオートパイロットの重要な側面のうち 2 つについて特許を取得しました。それは、世界中を流通する車両全体からデータを収集および集約する方法と、そのすべての情報の分析によるディープラーニングです。

オートパイロット操作のこれら 2 つの基本的な側面の組み合わせにより、テスラは市街地や高速道路での走行時に車両が 100% 自動運転になると信じています。

この特許には、Brijesh Tripathi、Timofey Uvarov、Evgeny Fainstain という 3 人のエンジニアが発明者として記載されています。最初の 2 人はもうテスラで働いていませんが、3 人目がまだテスラに在籍しているかどうかは不明です。

提出された文書によると、自動運転用の深層学習システムのほとんどは、車両のセンサーが何を捕捉して保存できるかに依存している。その後、データは学習システムと互換性があるように調整されます。このステップでは、圧縮が適用される可能性があり、その結果、解像度が低下し、センサーによって取得される情報の信号忠実度の品質に影響を与える可能性があります。

したがって、テスラは、より適切な分析を行うために、車両によってデータが収集された瞬間からアルゴリズムやディープラーニング システムに供給されるまで、このデータを収集して転送するためのより良い方法が必要であると考えています。

この特許は、各センサーによって生成されたデータを分離し、実行される学習の種類に応じて収集された情報を異なる処理方法で処理し、関連部分にアクセスすることを提案しています。

たとえば、グローバル イルミネーション解析に関連するデータ入力には、学習のためのそのタイプの観察に関連するものだけが必要です。圧縮を回避することで、すべての情報を損失なく調査が行われます。

テスラは過去に、業界全体による電動モビリティの採用を加速するためのジェスチャーとして、自社のすべての特許を公開した。しかし、競争が激化するにつれ、同社は他の電気自動車と大きく差別化する必要があり、完全自動運転は大きな賭けの1つであるため、サードパーティによる同様のディープラーニングおよび分析システムの製造を許可しない可能性が高い。

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