La Nueva Frontera de la Inteligencia Artificial en Movilidad

¿Solo cámaras? ¿O también LIDAR? La opinión de Tesla se desmarca de la industria. Según la compañía, con solo disponer de varias cámaras en el vehículo, se puede simular la visión suficiente para complementarla con sistemas de inteligencia artificial. De esta manera, se podría mejorar el sistema de toma de decisiones y garantizar una conducción segura.

Para lograrlo, Tesla está desarrollando dos grandes sistemas: Dojo y Cortex. Dos superordenadores que no solo impulsarán el desarrollo del Full Self-Driving (FSD), sino que contribuirán a redefinir la forma en que los vehículos procesan y responden a su entorno en tiempo real.

Su hipótesis es que la clave para la autonomía total no está en la cantidad de sensores, sino en la capacidad de procesamiento y análisis de datos a gran escala detallados por expertos. Así, mediante Dojo y Cortex, la empresa liderada por Elon Musk busca llevar la inteligencia artificial a un nivel nunca antes visto en la industria automotriz.

Pero, ¿qué los hace tan especiales? ¿Por qué son necesarios para demostrar esta hipótesis? ¿Cómo impactan realmente en la conducción autónoma? Vamos a verlo.

Dojo: El Superordenador que Entrena la IA de Tesla

Desde su presentación en 2019, Dojo se ha posicionado como un componente esencial en la estrategia de Tesla para la conducción autónoma. La propia compañía diseñó este superordenador con el objetivo de poder procesar miles de millones de horas de video capturado por sus vehículos, y así disponer de la capacidad de entrenar modelos de IA con una altísima eficiencia según informes especializados.

Musk presentó Dojo oficialmente en 2021 durante el Tesla AI Day, y en 2023 por fin entró en su fase operativa.

¿Qué consiguió con esto?

Un sistema propio, independiente de Nvidia, lo cual le permite desarrollar una infraestructura de IA totalmente personalizada y optimizada para sus necesidades específicas.

Arquitectura y Capacidades Técnicas

Dojo no es solo una CPU o una GPU convencional. Es un sistema de entrenamiento de IA con un diseño modular personalizado y escalable, construido desde cero para maximizar el procesamiento de datos visuales y espaciales. Es decir, actúa como un cerebro masivo que aprende de millones de kilómetros de conducción.

Si nos ponemos técnicos, estas son sus especificaciones:

• Chip D1: Fabricado por TSMC, con 50 mil millones de transistores y un rendimiento de 376 teraflops en precisión BF16 o CFloat8.
• Tiles y ExaPODs: Cada chip D1 se agrupa en «tiles» que forman ExaPODs, alcanzando un rendimiento de 1 exaflop, lo que lo sitúa entre los superordenadores más potentes del mundo.
• Memoria y Ancho de Banda: Capacidad de transferencia de datos de 36 TB/s por tile, optimizando la eficiencia del entrenamiento de redes neuronales.

Para ponerlo en perspectiva, un exaflop equivale a realizar un trillón de cálculos por segundo. Es decir, Dojo puede procesar una cantidad de información inmensa en un instante, lo que le permite simular escenarios de conducción con precisión milimétrica según análisis de expertos.

Aplicaciones en la Conducción Autónoma: La Inteligencia en Acción

El impacto de Dojo en el desarrollo de la conducción autónoma es innegable:

• Entrenamiento del Full Self-Driving (FSD): Gracias a su enorme capacidad de cómputo, Dojo ya permite entrenar modelos de IA que beneficiarán la precisión de la conducción autónoma.
• Predicción avanzada de tráfico: Permite a los vehículos interpretar patrones de conducción con una granularidad enorme.
• Eficiencia en la ejecución del software: Los modelos generados se optimizan continuamente para responder en tiempo real a situaciones complejas en carretera.

Con todo ello, Tesla ha logrado que Dojo no solo entrene IA más rápido, sino que lo haga con un nivel de detalle y realismo clave para la seguridad vial según reportes especializados. Este superordenador no solo procesa datos, sino que aprende y evoluciona, marcando un antes y un después en la inteligencia artificial aplicada a la movilidad.

Cortex: La Nueva Apuesta en Supercomputación de Tesla

¿Qué es Cortex y qué lo diferencia de Dojo?

Cortex supone una nueva infraestructura de supercomputación enfocada en entrenar modelos de IA de manera aún más eficiente. A diferencia de Dojo, que está diseñado específicamente para el FSD y la optimización de datos visuales, Cortex se enfoca como un sistema de entrenamiento de IA generalizado, con un énfasis en la conducción autónoma y el desarrollo de la robótica avanzada según reportes de DevX.

Nvidia ha colaborado con Tesla en el desarrollo de Cortex, suministrando GPUs Nvidia H100 y H200 para potenciar su rendimiento y capacidad de cómputo según Teslarati.

Arquitectura y Capacidades Técnicas de Cortex

• GPUs Nvidia H100 y H200: Compuesto por más de 50,000 GPUs especializadas en inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
• Consumo Energético: Inicialmente diseñado para consumir 130 MW, con un aumento previsto hasta 500 MW a medida que se expanda su capacidad.
• Sistema de Refrigeración: Incluye sistemas de refrigeración líquida avanzada y ventilación específica para mantener un rendimiento estable.

Comparación entre Dojo y Cortex

¿Cómo se complementan Dojo y Cortex?

• Dojo: Se encarga de procesar y aprender a partir de datos del mundo real, recopilando información de todos los vehículos Tesla en circulación. A medida que los vehículos envían datos de conducción, Dojo los analiza, extrae patrones y mejora continuamente el software del Full Self-Driving.
• Cortex: Trabaja en la simulación de escenarios complejos. Con su enorme capacidad de cómputo, es capaz de recrear digitalmente situaciones de tráfico que aún no han ocurrido, permitiendo entrenar la IA en condiciones extremas sin riesgos reales.
• Integración: Juntos, forman un ciclo de entrenamiento y validación. Los datos recopilados se procesan en Dojo, las mejoras se prueban en entornos simulados en Cortex y, finalmente, las optimizaciones validadas se integran en el software de los vehículos en circulación.

Con la incorporación de Cortex, Tesla refuerza su apuesta por la inteligencia artificial y la conducción autónoma, consolidando una infraestructura de supercomputación única en la industria. Ambos sistemas trabajan en conjunto para hacer realidad la visión de vehículos completamente autónomos y robots inteligentes que pueden operar en el mundo real sin intervención humana.

Ahora es tu turno

• ¿Crees que conseguirán alcanzar la movilidad autónoma solo mediante cámaras?
• ¿Reentabilizarán tantos millones de kilómetros circulados por sus vehiculos?

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