Tesla Dojo: O grande plano de Elon Musk para construir um supercomputador de IA, explicado.

Por anos, Elon Musk falou sobre o Dojo — o supercomputador de IA que será a pedra angular das ambições de IA da Tesla. É tão importante para Musk que, em julho de 2024, ele declarou que a equipe de IA da empresa iria “intensificar” os esforços no Dojo antes da revelação do robotaxi da Tesla, que ocorreu em outubro.

Mas o que exatamente é o Dojo? E por que ele é tão crítico para a estratégia de longo prazo da Tesla?

Em resumo: o Dojo é o supercomputador desenvolvido sob medida pela Tesla, projetado para treinar suas redes neurais de “Condução Autônoma Completa” (Full Self-Driving – FSD). O fortalecimento do Dojo vai de mãos dadas com o objetivo da Tesla de alcançar a condução autônoma total e trazer um robotaxi ao mercado. O FSD, disponível em centenas de milhares de veículos Tesla hoje, pode realizar algumas tarefas de condução automatizada, mas ainda requer que um humano esteja atento ao volante.

A revelação do Cybercab da Tesla já passou, e agora a empresa está se preparando para lançar um serviço de transporte autônomo usando sua própria frota de veículos em Austin neste junho. Durante sua chamada de ganhos do quarto trimestre e do ano completo de 2024, no final de janeiro, a Tesla também afirmou que pretende lançar o FSD não supervisionado para clientes dos EUA em 2025.

A retórica anterior de Musk era de que o Dojo seria a chave para alcançar o objetivo da Tesla de condução autônoma total. Agora que a Tesla parece estar próxima de atingir esse objetivo, Musk tem sido reservado sobre o Dojo.

Em vez disso, desde agosto de 2024, as conversas têm girado em torno do Cortex, o “gigante novo supercluster de treinamento de IA sendo construído na sede da Tesla em Austin para resolver a IA do mundo real.” Musk também disse que terá “armazenamento massivo para treinamento em vídeo do FSD e do Optimus.”

Em o relatório de acionistas do Q4 da Tesla, a empresa compartilhou atualizações sobre o Cortex, mas nada sobre o Dojo.

A Tesla se posicionou para gastar muito em IA e Dojo — e agora Cortex — para alcançar seu objetivo de autonomia tanto para carros quanto para robôs humanoides. O futuro sucesso da Tesla depende realmente de sua capacidade de concretizar isso, dado o aumento da concorrência no mercado de VE. Portanto, vale a pena dar uma olhada mais de perto no Dojo, no Cortex e em como tudo isso se encontra hoje.

A história do Dojo da Tesla

**Créditos da Imagem:**SUZANNE CORDEIRO/AFP via Getty Images / Getty Images

Musk não quer que a Tesla seja apenas um fabricante de automóveis ou mesmo um fornecedor de painéis solares e sistemas de armazenamento de energia. Em vez disso, ele quer que a Tesla seja uma empresa de IA, uma que tenha decifrado o código para carros autônomos imitando a percepção humana.

A maioria das outras empresas que desenvolvem tecnologia de veículos autônomos depende de uma combinação de sensores para perceber o mundo — como lidar, radar e câmeras — bem como mapas de alta definição para localizar o veículo. A Tesla acredita que pode alcançar a condução totalmente autônoma contando apenas com câmeras para capturar dados visuais e, em seguida, usar redes neurais avançadas para processar esses dados e tomar decisões rápidas sobre como o carro deve se comportar.

Como disse o antigo chefe de IA da Tesla, Andrej Karpathy, no primeiro Dia da IA da montadora em 2021, a empresa está basicamente tentando construir “um animal sintético do zero”. (Musk já havia insinuado o Dojo desde 2019, mas a Tesla anunciou oficialmente no Dia da IA.)

Empresas como a Waymo da Alphabet comercializaram veículos autônomos de Nível 4 — que a SAE define como um sistema que pode dirigir-se sem a necessidade de intervenção humana sob certas condições — através de uma abordagem mais tradicional de sensores e aprendizado de máquina. A Tesla ainda não produziu um sistema autônomo que não exija um humano ao volante.

Cerca de 1,8 milhão de pessoas pagaram o preço elevado da assinatura do FSD da Tesla, que atualmente custa $8.000 e já foi precificado em até $15.000. A proposta é que o software de IA treinado no Dojo será eventualmente disponibilizado para os clientes da Tesla através de atualizações over-the-air. A escala do FSD também significa que a Tesla foi capaz de acumular milhões de milhas de filmagens em vídeo que usa para treinar o FSD. A ideia é que quanto mais dados a Tesla puder coletar, mais próxima a montadora estará de realmente alcançar a condução totalmente autônoma.

No entanto, alguns especialistas da indústria afirmam que pode haver um limite para a abordagem de força bruta de despejar mais dados em um modelo e esperar que ele fique mais inteligente.

“Em primeiro lugar, há uma restrição econômica, e em breve isso ficará muito caro para fazer”, disse Anand Raghunathan, professor de engenharia elétrica e computação do Vale do Silício na Purdue University, ao TechCrunch. Além disso, ele disse: “Algumas pessoas afirmam que podemos realmente ficar sem dados significativos para treinar os modelos. Mais dados não significam necessariamente mais informações, então depende de se esses dados contêm informações úteis para criar um modelo melhor, e se o processo de treinamento consegue realmente destilar essas informações em um modelo melhor.”

Raghunathan disse que, apesar dessas dúvidas, a tendência de mais dados parece estar aqui, pelo menos a curto prazo. E mais dados significam mais poder computacional necessário para armazenar e processar tudo isso para treinar os modelos de IA da Tesla. É aqui que entra o Dojo, o supercomputador.

O que é um supercomputador?

O Dojo é o sistema de supercomputador da Tesla projetado para funcionar como um campo de treinamento para IA, especificamente para o FSD. O nome é uma referência ao espaço onde as artes marciais são praticadas.

Um supercomputador é composto por milhares de pequenos computadores chamados nós. Cada um desses nós possui seu próprio CPU (unidade central de processamento) e GPU (unidade de processamento gráfico). O primeiro é responsável pela gestão geral do nó, enquanto o segundo realiza as tarefas complexas, como dividir tarefas em várias partes e trabalhar nelas simultaneamente. As GPUs são essenciais para operações de aprendizado de máquina, como as que alimentam o treinamento do FSD em simulação. Elas também formam a base de grandes modelos de linguagem, razão pela qual o crescimento da IA generativa fez da Nvidia a empresa mais valiosa do planeta.

A Tesla até compra GPUs da Nvidia para treinar sua IA (mais sobre isso depois).

Por que a Tesla precisa de um supercomputador?

A abordagem exclusiva de visão da Tesla é a principal razão pela qual a Tesla precisa de um supercomputador. As redes neurais por trás do FSD são treinadas em enormes volumes de dados de condução para reconhecer e classificar objetos ao redor do veículo e, em seguida, tomar decisões de condução. Isso significa que, quando o FSD está ativado, as redes neurais devem coletar e processar dados visuais continuamente em velocidades que correspondem às capacidades de reconhecimento de profundidade e velocidade de um humano.

Em outras palavras, a Tesla pretende criar um duplicado digital do córtex visual humano e da função cerebral.

Para alcançar esse objetivo, a Tesla precisa armazenar e processar todos os dados de vídeo coletados de seus carros ao redor do mundo e executar milhões de simulações para treinar seu modelo com esses dados.