Tesla, otomobillerin çevresini algılarken işlediği veriler içinden belirli eğitim örneklerini seçmeye yönelik bir ABD patenti aldı. 10 Kasım’da verilen US 12,792,972 B2 numaralı patent, sensörlerden gelen her şeyi incelemeye göndermek yerine, sinir ağının belirli bir sınıflandırmayı yapamadığı anları bulup ilgili veriyi seçmeyi tarif ediyor.

Patentte eski Tesla yapay zekâ yöneticisi Andrej Karpathy tek mucit, Tesla ise patent sahibi olarak listeleniyor. “System and method for obtaining training data” başlıklı başvuru, Karpathy’nin Tesla’daki döneminde geliştirilen çalışmayı patentleştiriyor. Karpathy Temmuz 2022’de şirketten ayrılmıştı.

Yöntemin ilk aşamasında bir sinir ağı, otomobilin çevresine ilişkin sensör verisini işliyor. Sistem, ağın içindeki ara bir sonucu kontrol ederek önceden belirlenmiş bir sınıflandırmanın yapılamadığını gösteren tetikleyici bir koşul arıyor.

Koşul oluşursa ikinci bir sinir ağı, “tetikleyici sınıflandırıcı” olarak devreye giriyor. Araç dışında, önceki ara sonuçlarla eğitilen bu ağ; verinin hedeflenen bir nesneye, senaryoya veya özelliğe uyup uymadığını puanlıyor. Puan belirli bir eşiği aşarsa ilgili sensör verisinin bir bölümü yüklenmek üzere seçilebiliyor.

Seçilen örnekler daha sonra ilk sinir ağını veya başka bir ağı yeniden eğitmekte kullanılabiliyor. Patent, böylece araçların işlediği veri akışında belirli eğitim örneklerini aramaya yönelik bir yöntem ortaya koyuyor. Daha fazla kilometre verisi toplamakla, yazılımdaki belirli bir zayıflığı giderecek örnekleri bulmak aynı şey değil; tarif edilen yaklaşım bu seçme sorununa odaklanıyor.

Patent kaydında 20 istem bulunuyor ve öncelik tarihi 14 Eylül 2018’e uzanıyor. Uluslararası başvuru Eylül 2019’da, ABD başvurusu ise Eylül 2021’de yayımlanmıştı. Güncel gelişme patentin verilmesi; kayıt, yöntemin Tesla otomobillerinde ne zaman kullanıldığını ya da FSD performansını iyileştirdiğini göstermiyor.