Tesla’dan otonom sürüş hamlesi: Araçlar, aynı donanımla daha akıllı olacak

Tesla, otonom sürüş alanında karşılaştığı zorlukları yazılımla ve hesaplama mimarisiyle aşmayı hedefliyor. Şirketin US20260017019A1 numaralı yeni patenti, mevcut araç donanımı üzerinde normalde daha yüksek hassasiyet gerektiren modern yapay zeka modellerinin ve haliyle FSD yazılımının çalıştırılabilmesini mümkün kılan karma bir mimariyi tarif ediyor.

Bu yaklaşım, teorik olarak eski donanıma sahip Tesla modellerinin çok daha gelişmiş otonom özelliklere erişebileceği anlamına gelse de şirketin hedefi daha farklı. Tesla’nın yeni patentinin asıl amacı donanımı sürekli büyütmek yerine, mevcut ve gelecekteki donanımları daha verimli ve uzun ömürlü hale getirmek. Bunu da araç sensör ve kameralarından toplanan verileri olduğu gibi değil de sıkıştırarak taşıyarak yapmayı hedefliyor. Sonuç olarak modern ve gelecekteki Tesla araçlarında, minimum enerji tüketimiyle maksimum hesaplama doğruluğu elde edilebiliyor.

Sorun nerede başlıyor?

Patent, özellikle transformer tabanlı yapay zeka modellerinde kullanılan Rotary Positional Embedding (RoPE-Döner Konumsal Yerleştirme) mekanizmasına odaklanıyor. Otonom sürüşte, aracın çevresini ve kendi konumunu doğru yorumlaması bu tür hesaplamalara dayanıyor.

Ancak RoPE, doğası gereği açı ve trigonometrik hesaplamalar içeriyor. Bu tür hesaplamalar, düşük bitli donanımlarda yeterli hassasiyetle yapılamadığında sonuçlar sapabiliyor. Bu da yapay zekanın karar verme doğruluğunu doğrudan etkiliyor.

Donanım neden geride kalıyor?

Otomobiller, robotlar ve işlemciler yıllarca, hatta on yıllarca sahada kalabiliyor. Buna karşın yapay zeka algoritmaları çok daha hızlı gelişiyor. Tesla’nın patentinde de açıkça belirtildiği gibi, araçlarda uzun süredir kullanılan sekiz bitlik MAC (Multiply-Accumulate) birimleri, ağırlıklı olarak eski nesil CNN tabanlı yapay zeka modelleri için tasarlanmış durumda. Günümüzde ise transformer modelleri yaygınlaşıyor ve bu modeller, özellikle konumsal hesaplamalarda daha yüksek hassasiyet istiyor. Bu uyumsuzluk, yalnızca hesaplama gücüyle değil, veri yollarının genişliği ve donanım mimarisinin sabit bit sınırları ile de ilgili.

Bu durum, geçmişte zaman zaman “donanım değişimi şart” tartışmalarını da beraberinde getirmişti. Ancak bu yaklaşım, özellikle milyonlarca aracı kapsayan bir filoda yüksek maliyet ve lojistik zorluklar anlamına geliyor. Bugün, HW3 donanımlı araçlar HW4’teki FSD 14’ün tüm yeteneklerini dahil çalıştıramıyor. Hatta HW4’ün bile tam otonomi için yeterli olmadığı ifade ediliyor. Muhtemelen HW5 geldiğinde de çok daha gelişmiş yazılımlar için yeterli olmayacak. Sabit donanımların dezavantajı budur. Tesla bu donanımlarının ömrünü uzatmak istiyor.

Tesla’nın niyeti donanımı değil, yöntemi değiştirmek

Tesla’nın bu patentte sunduğu çözüm, donanımı tamamen değiştirmek yerine hesaplama yöntemini yeniden tasarlamaya dayanıyor. Sistemin en kritik noktalarından biri, açı ve konum bilgilerinin doğrudan değil daha “sıkıştırılmış” bir biçimde işlenmesi.

Otonom sürüşte kullanılan yapay zeka, konum bilgilerini sürekli açı hesaplarıyla yorumluyor. Ancak bu hesaplar, eski donanımlarda yeterince hassas yapılamadığında sonuçlar sapabiliyor ve sistemin doğruluğu düşebiliyor. Tesla’nın yaklaşımında bu bilgiler, eski donanımın da rahatça taşıyabileceği şekilde “sıkıştırılmış” bir formda işleniyor. Böylece veri kaybı azalıyor ve düşük bitli donanımın sınırları zorlanmadan daha doğru sonuçlar elde edilebiliyor.

Bu sadeleştirilmiş bilgiler, işlem hattının daha güçlü bölümüne ulaştığında yeniden asıl haline getiriliyor. Sonuç olarak, donanım aynı kalsa bile hesaplama kalitesi artıyor.

Yeni araçlar için de önemli

Patentte öne çıkan bir diğer önemli nokta, sekiz bitlik donanımın pratikte daha yüksek hassasiyetli sonuçlar üretebilir hale getirilmesi. Tesla, büyük verileri tek parça halinde işlemek yerine küçük parçaları akıllı bir sırayla birleştirerek daha doğru sonuçlar elde ediyor.

Bunu, tek seferde büyük bir yük taşımak yerine yükü parçalara bölerek taşımaya benzetmek mümkün. Bu yöntem sayesinde mevcut işlemciler normalde desteklemedikleri ayrıntı seviyesine dolaylı yoldan ulaşabiliyor.

Bu patentin etkisi yalnızca mevcut araçlarla sınırlı değil. Tesla’nın sunduğu bu hesaplama mimarisi, gelecekte üretilecek araçların donanım tasarım anlayışını da kökten değiştirebilecek bir potansiyele sahip. Şirket, daha güçlü ve pahalı çipler kullanmak yerine daha verimli çalışan, düşük bitli donanımlarla yüksek yapay zeka performansı elde etmeyi hedefliyor.

Ayrıca Bkz.Ford'dan hibrit hamlesi: BYD'den batarya tedariki masada

Elbette bunun asıl nedenlerinden birisi de enerji verimliliği. Daha düşük bit genişliğine sahip veri yolları ve işlemci çekirdekleri, sinyal geçişlerini azaltarak güç tüketimini ciddi ölçüde düşürüyor. Düşen güç tüketimi de sürücüye daha fazla menzil avantajı olarak geri dönüyor.

Patentte dikkat çeken bir başka nokta ise termal yönetim avantajı. Tesla’nın önerdiği mimari sayesinde, yoğun hesaplama yapan birimler çip üzerindeki sıcak noktaların uzağına konumlandırılabiliyor. Bu da genel soğutma performansını iyileştirerek, sistemin uzun süre yüksek yük altında daha kararlı ve uzun süre çalışmasını sağlıyor.

Dahası karma hassasiyetli bu yapı, veri iletimini hızlandırırken gecikmeyi azaltıyor. Milisaniyelerin kritik olduğu otonom sürüş kararlarında, çevredeki nesnelerin daha hızlı algılanması ve daha seri tepki verilmesi mümkün hale geliyor. Tesla’nın yeni nesil çiplerinde yer alan TRIP (HW4 ve sonrası) birimleriyle olan uyum da patentin geleceğe dönük yönünü güçlendiriyor. Bu özel yapay zeka birimleri, transformer modellerini geleneksel CPU veya GPU’lara kıyasla çok daha düşük enerjiyle çalıştırmak üzere tasarlanmış durumda. Patentte tarif edilen yöntemler, bu birimlerin yeteneklerini daha da verimli kullanmasına olanak tanıyor.