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Il team di intelligenza artificiale di Tesla crea un brevetto che affronta la "deriva" dell'intelligenza artificiale nella codifica posizionale
- Il team di intelligenza artificiale di Tesla ha creato un brevetto per un hardware a 8 bit a basso consumo energetico che normalmente gestisce solo numeri semplici e arrotondati per eseguire rotazioni d'élite a 32 bit.
- Tesla riduce la potenza di calcolo a meno di 100 W, garantendo al robot di mantenere l'equilibrio e la consapevolezza per un intero turno di lavoro di 8 ore senza surriscaldarsi.
- I critici affermano che, sebbene i chip più economici riducano i costi unitari, le spese di ricerca e sviluppo per la manutenzione di hardware proprietario, compilatori e pipeline di intelligenza artificiale sono sostanziali.
Tesla ha trovato una soluzione alternativa alle leggi della fisica. Il "Ponte a Precisione Mista" sviluppato da Tesla è stato presentato per la prima volta nel brevetto US20260017019A1. Math Translator colma il divario per la tecnologia a 8 bit, economica e a bassa energia. Questa tecnologia è in grado di gestire solo numeri interi di base e ora è la tecnologia premium Rot8 per l'elite a 32 bit.
Innanzitutto, sblocca il processore AI5, che si prevede sarà 40 volte più potente del nostro hardware attuale. Questo è molto importante per la Tesla Optimus, che ha una batteria da 2,3 kWh, circa 1/30 di quella della Model 3. Utilizzando l'elaborazione GPU a 32 bit, consumerà tutta questa energia in meno di quattro ore e oltre 500 W solo per "pensare".
La necessità è la madre dell'invenzione.
Il di @Tesla_AI è incredibilmente forte. Nessuno può eguagliare l'intelligenza artificiale di Tesla nel mondo reale. https://t.co/oJBBL0CFfQ
— Elon Musk (@elonmusk) 17 gennaio 2026
In questo modo, Tesla riduce il budget di potenza di calcolo al di sotto dei 100 W. Il problema del "muro termico" è stato risolto. Ora i robot sono in grado di rimanere in equilibrio e coscienti per un programma di lavoro di 8 ore senza surriscaldarsi.
Gli ingegneri della Tesla integrano la precisione nella lettura dei segnali stradali
Il brevetto ha introdotto il "Silicon Bridge", che consente ai sistemi Optimus e FSD di raggiungere livelli di intelligenza superiori, senza ridurre drasticamente l'autonomia o causare il surriscaldamento dei circuiti. Questo trasforma l'hardware economico di Tesla in una macchina di livello supercomputer.
Inoltre, ha risolto il problema della dimenticanza. Nei precedenti modelli di FSD, il veicolo rilevava il segnale di stop, ma se il camion ne oscurava la visibilità per circa 5 secondi, lo "dimenticava".
Ora Tesla utilizza una finestra di "contesto lungo", consentendo all'IA di analizzare i dati risalenti a 30 secondi prima o più. Tuttavia, a "distanze" temporali maggiori, la matematica posizionale standard tende a causare deviazioni.
La pipeline a precisione mista di Tesla risolve questo problema mantenendo un'elevata risoluzione posizionale. Questo fa sì che l'IA sappia esattamente dove si trova il segnale di stop bloccato, anche dopo aver trascorso molto tempo a girarci intorno. In effetti, il team Tesla afferma che le rotazioni RoPE sono sufficientemente precise da consentire al segnale di rimanere bloccato sulle sue coordinate 3D nella mappa mentale dell'auto.
Tesla afferma di essere indipendente dall'ecosistema CUDA di NVIDIA
Il brevetto descrive un particolare metodo di ascolto che utilizza un'approssimazione Log-Sum-Exp. Rimanendo nel dominio logaritmico, è in grado di gestire l'ampia "gamma dinamica" del suono, da un leggero ronzio al fragore di un camion dei pompieri, utilizzando solo processori a 8 bit, senza dover "tagliare" i suoni forti e perdere quelli deboli. Questo consente a un'auto di ascoltare e distinguere l'ambiente circostante con una precisione a 32 bit.
Tesla utilizza il Quantization-Aware Training, o "QAT". Invece di addestrare l'IA in un ambiente "perfetto" a 32 bit e "rimpicciolirla" in seguito, il che di solito si traduce in un'IA "ubriaca e sbagliata", Tesla addestra l'IA fin dal primo giorno in un ambiente simulato con vincoli a 8 bit, il che essenzialmente apre le porte a possibilità di implementazione dell'IA Tesla in qualcosa di molto più piccolo di un'auto.
L'integrazione di questamaticnel silicio conferisce a Tesla anche la sua indipendenza strategica. Tesla èdent dall'ecosistema CUDA di NVIDIA ed è in grado di adottare la strategia Dual-Foundry contemporaneamente sia con Samsung che con TSMC.
xAI è ufficialmente diventata la prima società a portare online un cluster di addestramento AI coerente su scala gigawatt
Si tratta di una quantità di elettricità superiore al picco di domanda di San Francisco
Mentre i concorrenti stanno ancora elaborando le roadmap per il 2027, xAI è già operativo a livello di grande città oggi
Il… pic.twitter.com/0YYOC11h6P
— X Freeze (@XFreeze) 17 gennaio 2026
La combinazione di progressi nell'intelligenza artificiale e capacità di calcolo ad alte prestazioni di xAI lo rende un promettente concorrente di Stargate di OpenAI, che uscirà nel 2027.
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Firenze Muchai
Florence si occupa da sei anni di notizie relative a criptovalute, videogiochi, tecnologia e intelligenza artificiale. I suoi studi in Informatica presso la Meru University of Science and Technology e in Gestione delle Catastrofi e Diplomazia Internazionale presso la MMUST le hanno fornito solide competenze linguistiche, di osservazione e tecniche. Florence ha lavorato presso VAP Group e come redattrice per diverse testate giornalistiche specializzate in criptovalute.
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