Courtesy of TechCrunch
Dojo adalah superkomputer yang dirancang oleh Tesla untuk melatih jaringan saraf "Full Self-Driving" (FSD) mereka. Elon Musk percaya bahwa Dojo sangat penting untuk mencapai tujuan Tesla dalam mengembangkan mobil yang dapat mengemudi sendiri sepenuhnya dan meluncurkan layanan robotaxi. Saat ini, FSD sudah ada di ratusan ribu mobil Tesla, tetapi masih memerlukan perhatian manusia saat berkendara. Dengan Dojo, Tesla berharap dapat mengumpulkan dan memproses data visual dari mobil-mobilnya untuk meningkatkan kemampuan mengemudi otomatis.
Selain Dojo, Tesla juga sedang mengembangkan Cortex, yang merupakan superkomputer baru untuk pelatihan AI di markas mereka di Austin. Musk menginginkan Tesla menjadi perusahaan AI yang tidak hanya membuat mobil, tetapi juga dapat bersaing dalam teknologi AI secara umum. Meskipun Dojo masih dalam tahap pengembangan, Tesla berencana untuk meluncurkan FSD tanpa pengawasan untuk pelanggan di AS pada tahun 2025. Dengan mengembangkan teknologi ini, Tesla berharap dapat meningkatkan nilai perusahaan dan menciptakan model bisnis baru di masa depan.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa itu Dojo dan mengapa penting bagi Tesla?A
Dojo adalah superkomputer yang dirancang oleh Tesla untuk melatih jaringan saraf FSD. Ini penting karena membantu Tesla mencapai otonomi penuh dalam berkendara.Q
Bagaimana Dojo berkontribusi pada pengembangan FSD?A
Dojo berkontribusi pada pengembangan FSD dengan memproses dan menyimpan data video yang dikumpulkan dari kendaraan Tesla untuk melatih model AI.Q
Apa perbedaan antara Dojo dan Cortex?A
Dojo adalah superkomputer untuk pelatihan AI, sementara Cortex adalah supercluster baru yang sedang dibangun untuk menyelesaikan masalah AI dunia nyata.Q
Apa itu D1 chip dan fungsinya?A
D1 chip adalah chip khusus yang dikembangkan oleh Tesla untuk meningkatkan efisiensi pelatihan AI, dengan 50 miliar transistor untuk menangani beban kerja machine learning.Q
Mengapa Tesla memilih untuk mengembangkan chipnya sendiri?A
Tesla memilih untuk mengembangkan chipnya sendiri untuk mengurangi ketergantungan pada chip pihak ketiga seperti Nvidia dan untuk meningkatkan efisiensi pelatihan AI.