Révolutionner FSD: le chemin de Tesla vers l'étiquetage automatisé des données

Dans notre série en cours consacrée aux brevets de Tesla, nous nous concentrons sur la manière dont Tesla automatise l'étiquetage des données pour sa technologie de conduite entièrement autonome (FSD). Ce sujet est abordé dans le brevet WO2024073033A1 de Tesla, qui décrit un système qui pourrait transformer la façon dont Tesla entraîne sa FSD.

Nous allons diviser cet article en sections facilement digestibles, comme nous l’avons fait dans les articles précédents.

Si vous avez manqué nos articles précédents, vous pouvez découvrir le fonctionnement du FSD ou explorer le traducteur universel de Tesla.

Le défi de l'étiquetage des données

L'entraînement d'un modèle d'IA complexe comme FSD nécessite une énorme quantité de données, qui doivent toutes être étiquetées. Traditionnellement, ce processus d'étiquetage était effectué manuellement, avec des examinateurs humains catégorisant et étiquetant des centaines de milliers de points de données sur des millions d'heures de vidéo.
Cette tâche est non seulement fastidieuse et répétitive, mais également longue, coûteuse et sujette aux erreurs humaines, ce qui en fait un candidat idéal pour l’automatisation grâce à l’IA.

La solution automatisée de Tesla

Le brevet de Tesla présente un système indépendant du modèle pour l'étiquetage automatisé des données. Similaire à leur précédent brevet sur le traducteur universel, ce système est conçu pour fonctionner avec n'importe quel modèle d'IA, bien que son objectif principal soit le FSD.
Le système utilise les vastes quantités de données collectées auprès de la flotte de Tesla pour créer un modèle 3D de l'environnement, qui est ensuite automatiquement utilisé pour étiqueter de nouvelles données.

Processus en trois étapes

Ce processus comprend trois étapes, que nous examinerons individuellement.

Cartographie de haute précision

La première étape consiste à créer une carte 3D extrêmement précise de l'environnement. Pour ce faire, il faut intégrer les données de plusieurs véhicules Tesla équipés de caméras, de radars et d'autres capteurs. La carte capture des informations détaillées sur les routes, les marquages ​​au sol, les bâtiments, les arbres et d'autres objets statiques.

Cela revient à créer un jumeau numérique du monde réel, en fournissant les données de simulation que Tesla utilise pour tester rapidement la FSD. Le système améliore continuellement sa précision à mesure qu'il traite davantage de données et génère des données synthétiques améliorées pour compléter l'ensemble de données de formation.

Reconstruction multi-voyages

Pour affiner le modèle 3D et prendre en compte les éléments dynamiques de l'environnement, le système analyse les données de plusieurs déplacements dans la même zone. Cela lui permet d'identifier les objets en mouvement, de suivre leurs mouvements et de comprendre comment ils interagissent avec l'environnement statique. Il crée ainsi un monde 3D dynamique et vivant qui reflète le flux et le reflux du trafic et des piétons.

Étiquetage automatisé

Une fois que le modèle 3D atteint un niveau de détail suffisant, il devient essentiel pour l'étiquetage automatisé. Lorsqu'un véhicule Tesla découvre une nouvelle scène, le système compare les données des capteurs en temps réel avec le modèle 3D existant. Cela lui permet d'identifier et d'étiqueter automatiquement les objets, les marquages ​​au sol et d'autres caractéristiques pertinentes dans les nouvelles données.

Avantages

Ce système présente trois avantages clés qui soulignent sa valeur :

1- Efficacité accrue : l'étiquetage automatisé des données réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires à la préparation des données de formation pour les modèles d'IA. Cela accélère les cycles de développement et permet à Tesla de former son IA sur des ensembles de données beaucoup plus volumineux.

2- Évolutivité : le système peut gérer de vastes ensembles de données générés à partir de millions de kilomètres de données de conduite collectées par la flotte de Tesla. À mesure que la flotte s'agrandit et recueille davantage de données, les modèles 3D deviennent encore plus détaillés et précis, améliorant ainsi le processus d'étiquetage automatisé.

3- Précision améliorée : en supprimant les erreurs et les biais humains, l'étiquetage automatisé améliore la précision et la cohérence des données étiquetées. Il en résulte des modèles d'IA plus robustes et plus fiables. Bien que la vérification humaine fasse toujours partie du processus, elle sert principalement à détecter et à signaler les éventuelles erreurs.

Applications
Bien que cette technologie ait des implications importantes pour la FSD, Tesla peut exploiter ce système d'étiquetage automatisé pour former des modèles d'IA pour une variété de tâches :

Détection et classification d'objets : Identifier et catégoriser avec précision les objets de l’environnement, tels que les véhicules, les piétons, les panneaux de signalisation et les obstacles.

Analyse cinématique : Comprendre le mouvement et le comportement des objets, prédire leurs trajectoires et anticiper les dangers potentiels.

Analyse de forme : Reconnaître les formes et les structures des objets, même lorsqu’ils sont partiellement masqués ou observés sous des angles différents.

Détection d'occupation et de surface : Créer des cartes détaillées de l'environnement, identifier les espaces occupés et libres et comprendre les propriétés des différentes surfaces (par exemple, route, trottoir, herbe).

Tesla utilise ces différentes applications via différents sous-réseaux d'IA qui analysent chaque aspect avant de les intégrer dans le modèle FSD plus large. Cela signifie que des éléments tels que les piétons, les marquages ​​au sol et les contrôles de circulation sont tous étiquetés directement sur le véhicule.

En un mot

Le système d'étiquetage automatisé des données de Tesla est une avancée révolutionnaire dans le développement de l'intelligence artificielle. En exploitant les capacités de sa flotte et de sa technologie de cartographie 3D, Tesla a développé un système d'auto-apprentissage qui améliore continuellement sa capacité à comprendre et à naviguer dans le monde.

Imaginez un avenir où les voitures autonomes peuvent identifier et interpréter leur environnement de manière autonome, sans aucune aide humaine. Ce brevet décrit un système qui pourrait faire de cette vision une réalité. Il utilise les données recueillies par de nombreux véhicules Tesla pour construire un modèle 3D de l'environnement, créant ainsi une réplique virtuelle du monde réel.

Ce modèle 3D est ensuite utilisé pour étiqueter de nouvelles images et données de capteurs, réduisant ainsi considérablement le besoin d'intervention humaine. Le système peut identifier des objets, des marquages ​​au sol et d'autres caractéristiques critiques, simplifiant ainsi le processus de formation des modèles d'IA.