Tesla AI, Tesla, Inc. का कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रभाग है, जो ऑस्टिन, टेक्सास में मुख्यालय वाली अमेरिकी इलेक्ट्रिक वाहन और स्वच्छ ऊर्जा कंपनी है। यह प्रभाग Tesla के वाहनों के लिए AI सिस्टम विकसित करता है, विशेष रूप से Autopilot और Full Self-Driving (FSD) ड्राइवर सहायता सुविधाओं के लिए, और Optimus ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए। Tesla AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाता है, जिसमें डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर शामिल हैं, ताकि सेंसर डेटा को संसाधित किया जा सके और वास्तविक समय में ड्राइविंग और हेरफेर निर्णय लिए जा सकें। यह प्रभाग अपने कस्टम AI हार्डवेयर, जैसे Full Self-Driving कंप्यूटर, और Tesla बेड़े से बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह के लिए भी जाना जाता है।
Tesla AI, Tesla के सतत ऊर्जा की ओर दुनिया के संक्रमण को तेज करने के मिशन के व्यापक संदर्भ में कार्य करता है। प्रभाग का कार्य Tesla की अपने वाहनों को सॉफ्टवेयर क्षमताओं के माध्यम से अलग पहचान देने की रणनीति के लिए केंद्रीय है। हालांकि Tesla AI एक अलग कानूनी इकाई नहीं है, यह Tesla के भीतर एक मान्यता प्राप्त संगठनात्मक इकाई है, जिसे अक्सर कंपनी की घोषणाओं और CEO एलन मस्क द्वारा उजागर किया जाता है। प्रभाग के प्रयासों ने महत्वपूर्ण ध्यान और विवाद आकर्षित किया है, विशेष रूप से इसके स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम की सुरक्षा और तत्परता के संबंध में।
इतिहास और पृष्ठभूमि
Tesla की AI में भागीदारी Autopilot प्रणाली के विकास के साथ शुरू हुई, जिसकी घोषणा 2014 में की गई थी। सिस्टम ने शुरू में Mobileye से हार्डवेयर का उपयोग किया, लेकिन Tesla ने बाद में अपना स्वयं का हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विकसित किया। 2016 में, Tesla ने पूर्ण स्व-ड्राइविंग का समर्थन करने में सक्षम हार्डवेयर के साथ सभी नए वाहन भेजना शुरू किया, जिसमें कैमरे, रडार और अल्ट्रासोनिक सेंसर शामिल थे। कंपनी के AI प्रयास 2016 के बाद काफी विस्तारित हुए, एक समर्पित AI टीम की स्थापना और FSD कंप्यूटर के विकास के साथ, जिसे 2019 में पेश किया गया था।
2021 में, Tesla ने Tesla Bot की घोषणा की, जिसे बाद में Optimus नाम दिया गया, एक ह्यूमनॉइड रोबोट जो दोहराए जाने वाले या खतरनाक कार्यों को करने के लिए अभिप्रेत है। रोबोट का विकास उसी AI टीम द्वारा देखरेख किया जाता है जो स्वायत्त ड्राइविंग पर काम करती है, जिसमें कंप्यूटर विज़न और योजना में साझा प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। Tesla AI ने बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे में भी निवेश किया है, जिसमें Dojo सुपरकंप्यूटर शामिल है, जिसे कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रशिक्षण में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
मुख्य प्रौद्योगिकियां
Tesla AI की स्वायत्त ड्राइविंग प्रणाली धारणा, भविष्यवाणी और योजना के लिए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के संयोजन पर निर्भर करती है। सिस्टम वाहन के चारों ओर 360-डिग्री दृश्य को कैप्चर करने के लिए आठ बाहरी कैमरों का उपयोग करता है, और AI इन छवियों को वास्तविक समय में संसाधित करता है। Tesla ने हाल के मॉडलों में रडार और अल्ट्रासोनिक सेंसर से दूर जाकर "Tesla Vision" नामक एक विज़न-ओनली दृष्टिकोण अपनाया है। तंत्रिका नेटवर्क को बेड़े में लाखों वाहनों के डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो Tesla के सर्वरों पर अनामित क्लिप अपलोड करते हैं।
FSD सॉफ्टवेयर वीडियो अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिससे मॉडल अस्थायी संदर्भ को समझ सकता है। Tesla ने योजना के लिए एक बड़े भाषा मॉडल-जैसा दृष्टिकोण भी विकसित किया है, जहां सिस्टम संभावित भविष्य के प्रक्षेपवक्रों की भविष्यवाणी करता है और सबसे सुरक्षित एक का चयन करता है। कंपनी मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढीकरण लर्निंग और सिमुलेशन का उपयोग करती है, जो वास्तविक दुनिया के डेटा का पूरक है।
Optimus के लिए, Tesla AI वस्तु पहचान और हेरफेर को सक्षम करने के लिए समान कंप्यूटर विज़न तकनीकों को लागू करता है। रोबोट की नियंत्रण प्रणाली सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के प्रदर्शनों में प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। Tesla ने Optimus के लिए कस्टम एक्चुएटर और सेंसर भी विकसित किए हैं, लेकिन AI सॉफ्टवेयर मुख्य विभेदक है।
हार्डवेयर और बुनियादी ढांचा
Tesla AI का कस्टम सिलिकॉन, Full Self-Driving (FSD) कंप्यूटर, वाहनों में तंत्रिका नेटवर्क को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 2019 में पेश किया गया FSD कंप्यूटर, पहले के NVIDIA-आधारित हार्डवेयर को बदल दिया। इसमें दो कस्टम चिप्स हैं, प्रत्येक में 32 मेगाबाइट SRAM है और प्रति सेकंड 36 ट्रिलियन ऑपरेशन करने में सक्षम है। कंप्यूटर को कैमरों से उच्च-बैंडविड्थ डेटा को संभालने और कई तंत्रिका नेटवर्क को एक साथ चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
प्रशिक्षण के लिए, Tesla ने Dojo सुपरकंप्यूटर बनाया, जिसकी पहली बार घोषणा 2021 में की गई थी। Dojo कस्टम D1 चिप्स का उपयोग करता है, प्रत्येक में 362 टेराफ्लॉप कंप्यूट है, और इसे बड़े पैमाने पर कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पहला Dojo क्लस्टर 2023 में परिचालन में आया। Tesla प्रशिक्षण के लिए NVIDIA GPU का भी उपयोग करता है, लेकिन Dojo का उद्देश्य बाहरी आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम करना है। कंपनी ने एक कस्टम प्रशिक्षण चिप, Tesla Training (TTP) चिप भी विकसित की है, जिसका उपयोग उसके डेटा केंद्रों में किया जाता है।
अनुप्रयोग और उत्पाद
Tesla AI का प्राथमिक अनुप्रयोग Autopilot और FSD ड्राइवर सहायता प्रणाली है। Autopilot में अनुकूली क्रूज़ नियंत्रण और लेन कीपिंग जैसी सुविधाएं शामिल हैं, जबकि FSD को शहर की सड़कों पर नेविगेट करने और ट्रैफिक लाइट पर रुकने जैसे अधिक जटिल ड्राइविंग कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 2025 तक, FSD को सदस्यता या एकमुश्त खरीद के रूप में पेश किया जाता है, और Tesla ने FSD (Supervised) नामक एक संस्करण जारी किया है जिसके लिए सक्रिय ड्राइवर पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। Tesla ने FSD हार्डवेयर से लैस वाहनों का उपयोग करके चुनिंदा शहरों में एक रोबोटैक्सी सेवा भी शुरू की है।
Optimus एक और प्रमुख उत्पाद है। रोबोट Tesla के कारखानों में और अंततः उपभोक्ता अनुप्रयोगों के लिए उपयोग के लिए अभिप्रेत है। 2025 में, Tesla ने Optimus को बैटरी सेल छांटने और कपड़े मोड़ने जैसे कार्य करते हुए प्रदर्शित किया। रोबोट अभी भी विकास में है, 2026 के लिए सीमित उत्पादन की योजना है।
Tesla AI अन्य उत्पादों में भी योगदान देता है, जैसे ऊर्जा भंडारण प्रणाली जो बैटरी प्रबंधन और भविष्य कहनेवाला रखरखाव के लिए AI का उपयोग करती हैं। कंपनी की AI टीम ने वाहनों में वॉयस कमांड के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर भी काम किया है।
नेतृत्व और टीम
Tesla AI का नेतृत्व एलन मस्क करते हैं, जो 2008 से Tesla के CEO हैं। AI प्रभाग के कई प्रमुख नेता रहे हैं। Andrej Karpathy, एक पूर्व OpenAI शोध वैज्ञानिक, 2017 में AI के निदेशक के रूप में Tesla में शामिल हुए और 2022 में अपने प्रस्थान तक कंप्यूटर विज़न टीम का नेतृत्व किया। Karpathy के जाने के बाद, टीम को पुनर्गठित किया गया, जिसमें कई इंजीनियरों ने नेतृत्व की भूमिकाएं संभालीं। 2024 में, मस्क ने घोषणा की कि Tesla AI कंप्यूट और प्रतिभा में अपना निवेश बढ़ाएगा, और अधिक शोधकर्ताओं को नियुक्त करने की योजना के साथ।
टीम में डीप लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और रोबोटिक्स के विशेषज्ञ शामिल हैं। Tesla ने शैक्षणिक संस्थानों के साथ भी सहयोग किया है, लेकिन इसका अधिकांश AI शोध इन-हाउस किया जाता है। कंपनी को उच्च कर्मचारी कारोबार और अपने AI सिस्टम की क्षमताओं के बारे में मस्क के कभी-कभी विवादास्पद बयानों के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है।
विवाद और चुनौतियां
Tesla AI नियामक जांच और कानूनी चुनौतियों का विषय रहा है। राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन (NHTSA) ने Autopilot से जुड़े कई दुर्घटनाओं की जांच की है, जिससे रिकॉल हुए हैं। 2023 में, Tesla ने FSD सॉफ्टवेयर को अपडेट करने के लिए 2 मिलियन से अधिक वाहनों के रिकॉल के लिए सहमति व्यक्त की, जब NHTSA की जांच में पाया गया कि सिस्टम चौराहों पर गलत व्यवहार कर सकता है। आलोचकों ने तर्क दिया है कि Tesla की "Full Self-Driving" की मार्केटिंग भ्रामक है, क्योंकि सिस्टम को अभी भी ड्राइवर पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है।
कंपनी को शेयरधारकों और पूर्व कर्मचारियों से भी मुकदमों का सामना करना पड़ा है, जिन्होंने आरोप लगाया कि मस्क ने पूर्ण स्वायत्तता की समयरेखा के बारे में अति-वादे किए। 2025 में, Tesla ने Autopilot से जुड़ी एक घातक दुर्घटना से संबंधित एक मुकदमे का निपटारा किया। इसके अतिरिक्त, प्रशिक्षण के लिए बेड़े डेटा के उपयोग ने गोपनीयता संबंधी चिंताएं उठाई हैं, हालांकि Tesla बताता है कि डेटा अनामित है।
भविष्य की दिशाएं
Tesla AI पूर्ण स्वायत्तता प्राप्त करने का लक्ष्य रखता है, जहां वाहन मानव हस्तक्षेप के बिना संचालित हो सकें। मस्क ने कहा है कि Tesla 2026 तक यह हासिल कर लेगा, लेकिन ऐसी भविष्यवाणियां पहले भी की जा चुकी हैं जो पूरी नहीं हुईं। कंपनी Optimus को एक वाणिज्यिक उत्पाद बनाने पर भी काम कर रही है, जिसमें विनिर्माण और घरेलू सहायता में संभावित अनुप्रयोग हैं। Tesla अपने AI प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे का विस्तार करने की योजना बना रहा है, जिसमें अतिरिक्त Dojo क्लस्टर और डेटा केंद्र शामिल हैं।
2026 तक, Tesla AI स्वायत्त ड्राइविंग स्थान में एक प्रमुख खिलाड़ी बना हुआ है, जो Waymo और Figure AI जैसी कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहा है। प्रभाग की सफलता नियामक अनुमोदन, तकनीकी सफलताओं और सार्वजनिक विश्व पर निर्भर करेगी।
यह भी देखें
संदर्भ
यह लेख Tesla, Inc. से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी और मीडिया रिपोर्टों पर आधारित है। विशिष्ट स्रोतों में Tesla की आधिकारिक घोषणाएं, नियामक फाइलिंग और समाचार लेख शामिल हैं।