Tesla hat kürzlich eine neue Version seines Full-Self-Driving-Systems (FSD) vorgestellt, die auf neuronale Netzwerke setzt und den bisherigen, stark C++-basierten Code ablöst. Mit dieser technologischen Umstellung wird die Umgebungswahrnehmung der Fahrzeuge erheblich verbessert. In einem neuen Video demonstriert Tesla eindrucksvoll, wie detailliert und umfassend die Umgebung eines Tesla-Elektroautos erfasst wird. Dabei wird das volle Potenzial der Sensorik und KI-gestützten Analyse sichtbar, die Informationen in Echtzeit verarbeiten kann.
Tesla hebt hervor, dass das autonome System im Gegensatz zu menschlichen Fahrern niemals abgelenkt oder müde wird. Das neuronale Netzwerk nimmt permanent und präzise weitaus mehr Details wahr, als dies dem menschlichen Auge möglich wäre. Dies umfasst nicht nur unmittelbare Hindernisse und Verkehrszeichen, sondern auch feine Details in der Umgebung, die für die Sicherheit und Effizienz des Fahrens wichtig sind.
Die Umstellung von herkömmlichem Code auf neuronale Netzwerke könnte für Tesla ein großer Schritt in Richtung vollautonomes Fahren sein. Sie erlaubt es dem System, mehr Daten zu verarbeiten und durch maschinelles Lernen stetig besser zu werden, ohne die Einschränkungen, die rein programmatische Ansätze oft mit sich bringen.
Kunden in Europa müssen auf FSD Supervised womöglich nicht mehr lange warten, der Schritt in unseren Markt wurde für Anfang 2025 angekündigt.