Il 22 aprile, Tesla celebrato per la prima volta quello che hanno chiamato “Tesla Autonomy Day”, in cui Elon Musk ha fornito molti dettagli tecnici e notizie sull’Autopilot. Tra questi annunci spiccava il lancio del suo super computer ‘Full Self-Driving’ (FSD), che è attualmente installato in tutte le nuove Tesla, così come il suo servizio di taxi autonomo condiviso, o ‘robotaxis’, che arriverà a breve del 2020.

Da allora, Tesla ha dovuto affrontare un paio di problemi dopo essere partita a maggio Stuart Bowers, vicepresidente del pilota automaticoche a sua volta ha causato la partenza di almeno 11 ingegneri della divisione di guida autonoma di Tesla.

Dopo queste uscite, oggi è stato annunciato, secondo le informazioni di CNBC, che Tesla ha acquisito DeepScaleun’importante startup focalizzata sullo sviluppo della tecnologia di visione artificiale per i sistemi di guida autonoma, che viene a completare la divisione Autopilot nell’azienda di Elon Musk.

Ma Chi è DeepScale? Fallo.

Un’azienda con una nuova visione di come le auto dovrebbero “vedere” il mondo che le circonda

DeepScale è una società relativamente nuova con sede a Mountain View, in California, fondata nel 2015 dal Dr. Forrest Iandola e dal Professor Kurt Keutzer. L’azienda nasce con l’obiettivo di svilupparsi reti neurali profonde ed efficienti per sistemi avanzati di assistenza alla guida e veicoli autonomi.

Quello che DeepScale fa è utilizzare queste reti neurali in sensori e processori piccoli, a basso costo ea bassa tensione, la cui utilità è destinata ad essere installata nei veicoli per migliorare la precisione dei loro sistemi di percezione. Questi sistemi di percezione, che si basano su sensori, sistemi di mappatura, pianificazione e controllo per interpretare e classificare i dati in tempo reale, sono essenziali per il funzionamento dei veicoli autonomi. In altre parole, questi sistemi consentono ai veicoli di “capire” il mondo che li circonda.

La maggior parte dello sviluppo di DeepScale proviene da Forrest Iandola, che è uno scienziato informatico e uomo d’affari americano, si è laureato presso l’Università della California, Berkeley, con un dottorato in ingegneria elettrica e informatica. Durante gli studi, Iandola ha sviluppato SqueezeNet, una rete neurale profonda e leggera che è stata implementata su dispositivi mobili utilizzando quantità di memoria relativamente ridotte.

A confermarlo, infatti, è stato lo stesso Iandola dopo aver aggiornato il proprio profilo su LinkedIn e Twitter è entrato a far parte di Tesla come scienziato senior di machine learning.

Sono entrato a far parte del team @Tesla #Autopilot questa settimana. Non vedo l’ora di lavorare con alcune delle menti più brillanti nel #deeplearning e nella #guida autonoma.

– Forrest Iandola (@fiandola) 1 ottobre 2019

Durante questi brevi quattro anni, DeepScale ha raggiunto un iniezione di capitale per 18 milioni di dollari. Questo dopo aver presentato un metodo innovativo che si basa sull’utilizzo di sensori e processori a bassa tensione, e presumibilmente anche a basso costo, che consentono di offrire assistenza alla guida e guida autonoma a veicoli di tutte le fasce di prezzo.

Tesla e la sua tanto attesa “guida autonoma totale”

Sebbene Tesla non abbia confermato l’acquisizione, due persone a conoscenza dell’accordo lo hanno confermato alla CNBC l’intero team di DeepScale entrerebbe a far parte della divisione Autopilot di TeslaQuesto dopo che la società di Elon Musk aveva acquisito la società. Finora i termini finanziari dell’acquisto sono sconosciuti.

In data odierna Le auto Tesla sono certificate con un livello di autonomia SAE 2Ma Elon Musk assicura che il suo hardware è pronto per offrire il livello SAE 4, infatti la recente aggiunta del suo supercomputer FSD lo avrebbe reso possibile. Tuttavia, Musk afferma che in questo momento il problema è il software, anche se garantisce che miglioreranno continuamente i sistemi fino a raggiungere la completa automazione.

Ed è qui che entra in gioco DeepScale, che potrebbe essere un tassello che a Tesla in questo momento manca, visto che va ricordato che le sue auto non utilizzano sensori LiDAR, tutta la sua piattaforma autonoma si basa su otto telecamere, 12 sensori a ultrasuoni e un radar . Cioè, Elon Musk cerca di svilupparsi una piattaforma di intelligenza artificiale in grado di riconoscere un’ampia varietà di oggetti stradali in condizioni non ideali utilizzando l’hardware corrente. Che è esattamente ciò che fa DeepScale.

Tutto quanto appreso e sviluppato da Tesla oggi, sommato agli sviluppi di DeepScale, potrebbe essere un buon inizio per dare vita non solo alla “guida autonoma totale” che Elon Musk sta cercando, ma anche all’ambiziosa piattaforma robotaxis che pensano di lanciare in 2020.

Ora dobbiamo solo sapere I piani di Elon Musk con DeepScale e come prevedi di applicarli nei prossimi mesi o anni.