El nuevo puente de IA de Tesla reduce drásticamente el consumo de energía sin perder precisión

Tesla ha encontrado una solución alternativa a las leyes de la física. "The Mixed-Precision Bridge" desarrollado por Tesla se reveló por primera vez en la patente US20260017019A1. Math Translator cierra la brecha para la tecnología de 8 bits económica y de bajo consumo energético. Esta tecnología solo puede manejar números enteros básicos y ahora la tecnología premium Rot8 para 32 bits de élite.

Primero desbloquea el procesador AI5, que se espera sea 40 veces más potente que nuestro hardware actual. Esto es muy importante en el Tesla Optimus, que cuenta con una batería de 2,3 kWh, aproximadamente 1/30 del Model 3. Utilizando procesamiento GPU de 32 bits, consumirá toda esta energía en menos de cuatro horas y más de 500W solo para "pensar".

Por lo tanto, Tesla reduce el presupuesto de potencia computacional por debajo de 100W. El problema del "muro térmico" ha sido resuelto. Ahora, los robots pueden permanecer en equilibrio y conscientes durante un horario de trabajo de 8 horas sin sentir calor.

Los ingenieros de Tesla incorporan precisión en la lectura de señales de tráfico

La patente ha introducido "Silicon Bridge", que permite a los sistemas Optimus y FSD contar con superinteligencia, sin reducir su autonomía ni un kilómetro ni causar que sus circuitos se derritan por el calor. Esto convierte el hardware económico de Tesla en una máquina de clase supercomputadora.

Además, resolvió el problema del olvido. En los modelos anteriores del FSD, el vehículo notaba la señal de stop, pero si un camión ocultaba su vista durante unos 5 segundos, la "olvidaría".

Ahora Tesla utiliza una ventana de "contexto largo", que permite a la IA revisar datos de hace 30 segundos o más. Sin embargo, a mayores "distancias" en el tiempo, las matemáticas posicionales estándar tienden a causar deriva.

El pipeline de precisión mixta de Tesla soluciona esto manteniendo una alta resolución posicional. Esto asegura que la IA sepa exactamente dónde está esa señal de stop oculta. Esto es incluso después de que haya pasado mucho tiempo moviéndose alrededor de ella. De hecho, el equipo de Tesla dice que las rotaciones RoPE son lo suficientemente precisas para que la señal permanezca fijada a su coordenada 3D en el mapa mental del vehículo.

Tesla afirma tener independencia del ecosistema CUDA de NVIDIA

La patente describe un método particular de escucha utilizando una aproximación Log-Sum-Exp. Al permanecer en el dominio logarítmico, puede gestionar el gran "rango dinámico" del sonido, desde un zumbido suave hasta un camión de bomberos ruidoso, utilizando solo procesadores de 8 bits sin tener que "recortar" los sonidos fuertes y perder los suaves. Esto permite que un vehículo escuche y distinga su entorno con precisión de 32 bits.

Tesla emplea el Entrenamiento Consciente de Cuantización, o 'QAT'. En lugar de entrenar la IA en un entorno "perfecto" de 32 bits y "encogerla" después, lo que generalmente resulta en una IA 'confusa e incorrecta', Tesla entrena la IA desde el primer día en un entorno simulado con restricciones de 8 bits, lo que esencialmente desbloquea posibilidades para implementar la IA de Tesla en algo mucho más pequeño que un vehículo.

Incorporar estas matemáticas en el silicio también le otorga a Tesla su independencia estratégica. Tesla es independiente del ecosistema CUDA de NVIDIA y está en posición de adoptar la Estrategia de Fundición Dual simultáneamente con Samsung y TSMC.

La combinación de avances en IA de xAI y capacidades computacionales de alto rendimiento lo convierte en un competidor prometedor frente a Stargate de OpenAI, que se lanzará en 2027.

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