Revolución de FSD: la ruta de Tesla hacia el etiquetado de datos automatizado

En nuestra serie actual sobre las patentes de Tesla, nos centraremos en cómo Tesla automatiza el etiquetado de datos para su tecnología de conducción autónoma total (FSD). Esto se aborda en la patente WO2024073033A1 de Tesla, que describe un sistema que podría transformar la forma en que Tesla entrena su FSD.

Dividiremos este artículo en secciones fácilmente digeribles, tal como lo hicimos en entregas anteriores.

Si te perdiste nuestros artículos anteriores, puedes consultar cómo funciona FSD o explorar el Traductor Universal de Tesla.

El desafío del etiquetado de datos

Entrenar un modelo de IA complejo como FSD requiere una enorme cantidad de datos, todos los cuales deben etiquetarse. Tradicionalmente, este proceso de etiquetado se ha realizado de forma manual, con revisores humanos que categorizan y etiquetan cientos de miles de puntos de datos a lo largo de millones de horas de video.
Esta tarea no solo es tediosa y repetitiva, sino que también consume mucho tiempo, es costosa y es susceptible a errores humanos, lo que la convierte en una candidata ideal para la automatización mediante IA.

La solución automatizada de Tesla

La patente de Tesla presenta un sistema independiente del modelo para el etiquetado automático de datos. Al igual que su patente anterior sobre el Traductor Universal, este sistema está diseñado para funcionar con cualquier modelo de IA, aunque su principal objetivo es el FSD.
El sistema utiliza las grandes cantidades de datos recopilados de la flota de Tesla para crear un modelo 3D del entorno, que luego se utiliza automáticamente para etiquetar nuevos datos.

Proceso de tres pasos

Este proceso consta de tres pasos, que examinaremos individualmente.

Mapeo de alta precisión

El primer paso consiste en crear un mapa tridimensional de gran precisión del entorno. Esto se logra mediante la integración de datos de varios vehículos Tesla equipados con cámaras, radares y otros sensores. El mapa captura información detallada sobre las carreteras, las marcas de los carriles, los edificios, los árboles y otros objetos estáticos.

Es similar a crear un gemelo digital del mundo real, que proporciona los datos de simulación que Tesla utiliza para probar rápidamente la FSD. El sistema mejora continuamente su precisión a medida que procesa más datos y genera datos sintéticos mejorados para complementar el conjunto de datos de entrenamiento.

Reconstrucción de múltiples viajes

Para refinar el modelo 3D y tener en cuenta los elementos dinámicos del entorno, el sistema analiza los datos de varios viajes por la misma zona. Esto le permite identificar objetos en movimiento, seguir sus movimientos y comprender cómo interactúan con el entorno estático. Como resultado, crea un mundo tridimensional dinámico y vivo que refleja el flujo y reflujo del tráfico y los peatones.

Etiquetado automatizado

Una vez que el modelo 3D alcanza un nivel de detalle suficiente, resulta esencial para el etiquetado automático. Cuando un vehículo Tesla se encuentra con una nueva escena, el sistema compara los datos de los sensores en tiempo real con el modelo 3D existente. Esto le permite identificar y etiquetar automáticamente objetos, marcas de carril y otras características relevantes en los nuevos datos.

Beneficios

Este sistema tiene tres ventajas clave que resaltan su valor:

1- Mayor eficiencia: el etiquetado automático de datos reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para preparar los datos de entrenamiento para los modelos de IA. Esto acelera los ciclos de desarrollo y permite a Tesla entrenar su IA en conjuntos de datos mucho más grandes.

2-Escalabilidad: El sistema puede gestionar grandes conjuntos de datos generados a partir de millones de kilómetros de datos de conducción recopilados por la flota de Tesla. A medida que la flota se expande y recopila más datos, los modelos 3D se vuelven aún más detallados y precisos, lo que mejora el proceso de etiquetado automatizado.

3- Mayor precisión: al eliminar los errores y sesgos humanos, el etiquetado automático mejora la precisión y la coherencia de los datos etiquetados. Esto da como resultado modelos de IA más sólidos y confiables. Si bien la revisión humana sigue siendo parte del proceso, su principal función es detectar y señalar cualquier error.

Aplicaciones
Si bien esta tecnología tiene implicaciones significativas para FSD, Tesla puede aprovechar este sistema de etiquetado automatizado para entrenar modelos de IA para una variedad de tareas:

Detección y clasificación de objetos: Identificar y categorizar con precisión objetos del entorno, como vehículos, peatones, señales de tráfico y obstáculos.

Análisis cinemático: Comprender el movimiento y el comportamiento de los objetos, predecir sus trayectorias y anticipar peligros potenciales.

Análisis de forma: Reconocer las formas y estructuras de los objetos, incluso cuando están parcialmente ocultos o se ven desde diferentes ángulos.

Detección de ocupación y superficie: Crear mapas detallados del entorno, identificar espacios ocupados y libres y comprender las propiedades de diferentes superficies (por ejemplo, carretera, acera, césped).

Tesla utiliza estas diversas aplicaciones a través de diferentes subredes de IA que analizan cada aspecto antes de integrarlos en el modelo FSD más amplio. Esto significa que elementos como los peatones, las marcas de carril y los controles de tráfico se etiquetan directamente en el vehículo.

En una palabra

El sistema de etiquetado automático de datos de Tesla es un avance revolucionario en el desarrollo de la inteligencia artificial. Al aprovechar las capacidades de su flota y la tecnología de mapeo 3D, Tesla ha desarrollado un sistema de autoaprendizaje que mejora continuamente su capacidad para comprender y navegar por el mundo.

Imagine un futuro en el que los coches autónomos puedan etiquetar e interpretar su entorno de forma autónoma sin asistencia humana. Esta patente describe un sistema que podría convertir esa visión en realidad. Utiliza datos recopilados de numerosos vehículos Tesla para construir un modelo 3D del entorno, creando básicamente una réplica virtual del mundo real.

Este modelo 3D se utiliza luego para etiquetar nuevas imágenes y datos de sensores, lo que reduce significativamente la necesidad de intervención humana. El sistema puede identificar objetos, marcas de carril y otras características críticas, lo que agiliza el proceso de entrenamiento de los modelos de IA.