2022 সালে, মার্সিডিজ-বেঞ্জ তার পেশীগুলিকে নমনীয় করেছে: একটি ভিশন ইকিউএক্সএক্স শক্তি-দক্ষ ধারণা গাড়ি একক চার্জে 1,200 কিলোমিটারেরও বেশি পরিসর অর্জন করেছে। এর মূল লক্ষ্য ছিল 1,000 কিলোমিটার (10 কিলোমিটার প্রতি কিলোওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুতের) পরিসীমা অর্জন করা। শেষ পর্যন্ত, স্টুটগার্ট, জার্মানি থেকে নর্থহ্যাম্পটনশায়ারের সিলভারস্টোন সার্কিটে, এটি প্রায় 12.1 কিলোমিটার প্রতি কিলোওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুতের শক্তির দক্ষতা অর্জন করেছে, অর্থাৎ 100 কিলোওয়াট-ঘন্টা বিদ্যুতের সাথে 1,207 কিলোমিটারের পরিসর।
গত বছর, এটি প্রতি 100 কিলোমিটারে মাত্র 7.4 কিলোওয়াট ঘন্টা শক্তি ব্যবহারের একটি নতুন রেকর্ড তৈরি করেছে।
যদিও লোকেরা এর শক্তি দক্ষতার কার্যকারিতার উপর ফোকাস করে, মার্সিডিজ-বেঞ্জ ভিশন ইকিউএক্সএক্স আসলে অন্য একটি কম্পিউটিং, "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং" দিয়ে সজ্জিত। মার্সিডিজ-বেঞ্জ আইনী রাস্তার মডেলগুলিতে নিউরোমরফিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি প্রয়োগ করার জন্য বিশ্বের প্রথম অটোমোবাইল প্রস্তুতকারকও হয়ে উঠেছে। সেই সময়ে, মার্সিডিজ-বেঞ্জ বলেছিল যে এই প্রযুক্তি VISION EQXX কে বাস্তব রাস্তার পরিবেশে মার্সিডিজ-বেঞ্জের দ্বারা নির্ধারিত সহনশীলতা শক্তি দক্ষতা লক্ষ্য অর্জন এবং অতিক্রম করতে সাহায্য করতে পারে।
কেন স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং "নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং" প্রয়োজন?
সম্প্রতি, মার্সিডিজ-বেঞ্জ আবার এই প্রযুক্তি নিয়ে এসেছে এবং জানিয়েছে যে এটি নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ক্ষেত্রে কানাডার ওয়াটারলু বিশ্ববিদ্যালয়ের সাথে বৈজ্ঞানিক গবেষণা সহযোগিতা শুরু করেছে।
আমরা এখন যে কম্পিউটার, মোবাইল ফোন, স্মার্ট ঘড়ি বা স্মার্ট গাড়িগুলি ব্যবহার করছি তা হোক না কেন, তাদের কম্পিউটিং আর্কিটেকচার সবই ক্লাসিক ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারের অন্তর্গত। এই আর্কিটেকচারের কম্পিউটিং ইউনিট এবং স্টোরেজ ইউনিটগুলি আলাদা করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যখন আমরা কম্পিউটার এবং মোবাইল ফোনের কনফিগারেশন দেখি, তখন আমরা সবসময় সিপিইউ এবং জিপিইউ মডেল, কোরের সংখ্যা এবং প্রধান ফ্রিকোয়েন্সি, কত মেমরি এবং স্টোরেজ আছে, এবং যদি আমরা আরও বিশদভাবে দেখি, আমরা মেমরি ব্যান্ডউইথ, স্টোরেজের পড়ার এবং লেখার গতি এবং আরও অনেক কিছু দেখব।
▲ ভন নিউম্যান আর্কিটেকচার
এর কারণ হল ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারে, তথ্য ডিজিটালি এনকোডেড আকারে থাকে, সাধারণত বাইনারি, এবং ইনপুট তথ্য এবং আউটপুট গণনার ফলাফলের জন্য বাসের মাধ্যমে স্বাধীন কম্পিউটিং ইউনিট এবং স্মৃতির সাথে সংযুক্ত থাকে।
এটি একটি বড় রেস্তোরাঁর মতো, যেখানে উপাদানগুলিকে গুদাম থেকে রান্নাঘরের রেফ্রিজারেটরে পরিবহন করার জন্য লোকবলের প্রয়োজন হয়, তারপর ফ্রিজ থেকে বের করে, প্রক্রিয়াজাত করে এবং প্রলেপ দেওয়া হয় এবং ওয়েটারদের দ্বারা ভোক্তার টেবিলে সরবরাহ করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি বাধাগ্রস্ত করা যাবে না, অন্যথায় টেবিলে বসা ভোক্তারা ক্ষুধার্ত হবে।
ভন নিউম্যান স্থাপত্যটি কয়েক দশক ধরে চলছে এবং এখন অনেক পরিপক্ক। বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে, আমরা এটি অনুপযুক্ত মনে করি না। ভোক্তা হিসাবে, এই স্থাপত্যের কারণে আমরা খুব কমই "ক্ষুধার্ত" হই। কারণ বর্তমান গেম, ভিডিও এবং অফিস সফ্টওয়্যারগুলি বিদ্যমান হার্ডওয়্যারের পারফরম্যান্সের বাধাগুলির উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে। পাঁচ বা ছয় বছর আগে, গেম ডেভেলপাররা অপটিক্যাল ট্র্যাকিং গেমগুলি বিকাশ করবে না কারণ NVIDIA এখনও এই প্রযুক্তিটি প্রকাশ করেনি।
এর আগে, ফিল্ম এবং টেলিভিশন অনুশীলনকারীরা 8K ভিডিও তৈরি করতেন না কারণ শুটিং সরঞ্জাম থেকে ডিকোডিং চিপস এবং প্লেব্যাক সরঞ্জাম সবকিছু প্রস্তুত ছিল না।
একটি উদাহরণ হিসাবে বড় রেস্টুরেন্ট গ্রহণ করা যাক. কারণ প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতিগুলি দীর্ঘ, প্রক্রিয়াগুলি জটিল এবং গ্রাহকের চাহিদাগুলি বৈচিত্র্যময়, তাদের বিভিন্ন উপাদানের স্টক আপ করতে হবে, বিখ্যাত শেফ, ট্রেন ওয়েটার নিয়োগ করতে হবে এবং বিভিন্ন কাজ করতে হবে। খরচ বেশি, কর্মীরা জটিল, কাজের সময় দীর্ঘ এবং ভোক্তাদের কাছে চূড়ান্ত মূল্য সস্তা নয়।
এটি ভন নিউম্যান স্থাপত্যের ত্রুটি। সবচেয়ে স্পষ্ট হল এর কম কম্পিউটিং দক্ষতা (গুদামটি অনেক দূরে, রেফ্রিজারেটর পূর্ণ, শেফ ছুটিতে আছেন, ওয়েটার অলস, রান্নাঘরের দরজা খুব সরু, ইত্যাদি, যা খাবার পরিবেশনের দক্ষতাকে প্রভাবিত করবে) এবং উচ্চ অপারেটিং শক্তি খরচ (অনেক বেশি লোক, কঠিন ব্যবস্থাপনা, এবং উচ্চ বিনিয়োগ খরচ)।
অবশ্যই, ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারের শক্তি তার নির্ভুলতা এবং সাধারণ কম্পিউটিংয়ে নিহিত, ঠিক যেমন একটি ভাল রেস্তোরাঁ বিভিন্ন ধরণের খাবার রান্না করতে পারে, যার সবকটিই সুস্বাদু।
যাইহোক, যদি একজন গ্রাহক বিশেষ করে ইয়াংজু ফ্রাইড রাইস খেতে পছন্দ করেন এবং শুধুমাত্র ইয়াংজু ফ্রাইড রাইস খান, তাহলে স্বাভাবিকভাবেই তিনি প্রতিটি খাবারের জন্য উপরের বড় রেস্তোরাঁয় যেতে পারেন, কিন্তু গ্রাহকের জন্য খরচ অনেক বেশি হবে।
এই "ইয়াংঝো ফ্রাইড রাইস" বর্তমান এআই গণনা হতে পারে, বা আরও নির্দিষ্টভাবে, গাড়ি সহকারী ড্রাইভিং এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের গণনা হতে পারে।
মার্সিডিজ-বেঞ্জের প্রদত্ত তথ্য অনুসারে, যদি ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারটি বুদ্ধিমান ড্রাইভিং গণনার জন্য ব্যবহার করা অব্যাহত থাকে, তবে সহায়তাকারী ড্রাইভিং-এর বর্তমান L2 স্তরে 70-100W এর মধ্যে শক্তি খরচ হয়। এটি নতুন শক্তির ব্যাটারির জন্য একটি বড় বোঝা নয় যা কয়েক ডজন ডিগ্রী বিদ্যুৎ ব্যবহার করে এবং প্রতিদিন মাত্র 1 ডিগ্রী বিদ্যুৎ খরচ করে।
যাইহোক, যখন L4 উন্নত স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং পর্যায়ে আসে, তখন এই শক্তি খরচ 1000W-3000W-এ পৌঁছাতে পারে, যা গাড়ির পরিসরকে অনেকাংশে কমিয়ে দেবে।
অবশ্যই, আমরা সেমিকন্ডাক্টর প্রসেস টেকনোলজি, ব্যাটারি টেকনোলজি এবং আরও অনেক কিছুতে অগ্রগতির আশা করতে পারি, কিন্তু আমাদের বুঝতে হবে যে L2 থেকে L4 স্মার্ট ড্রাইভিং লেভেলে শক্তি খরচ দশগুণ বা এমনকি কয়েক ডজন গুণ বেড়ে যায়, যখন সেমিকন্ডাক্টর প্রযুক্তির দ্বারা আনা শক্তি খরচ হ্রাস প্রায়শই একক-অঙ্ক বা দ্বি-অঙ্কের শতাংশ হারে হয়।
অতএব, শিল্পটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের দৃশ্যের জন্য বিশেষভাবে কম্পিউটিংয়ের একটি নতুন ফর্ম আশা করে, যা আগে উল্লিখিত "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং"।
পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারের শক্তির মধ্যে রয়েছে যৌক্তিক নির্ভুলতা এবং সাধারণ কম্পিউটিং এর উপর জোর দেওয়া, তবে এর দক্ষতা কম এবং এর শক্তি খরচ বেশি। অন্যদিকে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং প্যাটার্ন স্বীকৃতি, উপলব্ধি, শেখার এবং অভিযোজনে ভাল এবং এর শক্তি খরচ খুব কম।
যেহেতু বুদ্ধিমান ড্রাইভিং প্রযুক্তি এন্ড-টু-এন্ড যুগে প্রবেশ করেছে এবং বড় মডেলের উপর নির্ভর করছে, বিশেষ করে বড় ভিজ্যুয়াল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের সম্পৃক্ততা, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, উপলব্ধি, শেখার এবং অভিযোজনের চাহিদা ক্রমশ বৃহত্তর হয়ে উঠছে। অতএব, "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং" ধীরে ধীরে মার্সিডিজ-বেঞ্জ এবং শিল্পের দ্বারা মূল্যবান হয়েছে, উচ্চ-স্তরের স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং অর্জনের জন্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল প্রযুক্তি হয়ে উঠেছে।
▲ আকিদা নিউরোমরফিক কম্পিউটিং আইপি আর্কিটেকচার
বিশেষ করে মার্সিডিজ-বেঞ্জের জন্য, তারা ব্রেইনচিপের আকিদা নিউরোমরফিক সিস্টেম-লেভেল চিপের উপর ভিত্তি করে একটি হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সিস্টেম তৈরি করতে ক্যালিফোর্নিয়ার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি ব্রেইনচিপের সাথে সহযোগিতা করেছে এবং এটিকে VISION EQXX কনসেপ্ট কারের সাথে একীভূত করেছে।
স্তর 5 শক্তি খরচ থেকে স্তর 1 শক্তি খরচ, কেন "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং" আরও শক্তি-দক্ষ এবং নিরাপদ হতে পারে?
সহজ কথায়, "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং" হল গণনা সম্পাদনের জন্য মানব মস্তিষ্কের মেকানিজম অনুকরণ করা। একটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং কম্পিউটিং ডিভাইস হিসাবে, মানব মস্তিষ্কের (রোড রেজ ছাড়া) উচ্চ কর্মক্ষমতা এবং কম শক্তি খরচের সুবিধা রয়েছে। সাধারণ বিদ্যুৎ খরচ মাত্র 20W, যা প্রতি 100 কিলোমিটারে মাত্র দুটি স্টিমড বান।
মানুষের মস্তিষ্কের অপারেটিং মেকানিজমের দৃষ্টিকোণ থেকে, গাড়ি চালানোর সময়, যদিও সেন্সর (চোখ এবং কান) সর্বদা কাজ করে এবং সব দিকে নজর রাখে এবং সব দিক শুনছে, মানুষের মস্তিষ্ক সবসময় উত্তেজনাপূর্ণ হয় না। পরিবর্তে, এটি বাহ্যিক পরিবেশ অনুযায়ী তার অপারেটিং অবস্থাকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করবে। বড় ট্রাক ভর্তি একটি ভিড়ের রাস্তায়, মানুষের মস্তিষ্ক স্বাভাবিকভাবেই আরও উত্তেজনাপূর্ণ হবে, যখন একটি খোলা, সমতল হাইওয়েতে একটি প্রশস্ত দৃশ্য সহ, লোকেরা আরও স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করবে।
এটিকে আরও বৈজ্ঞানিকভাবে বলতে গেলে, মানব মস্তিষ্কে তথ্য সংক্রমণ নিউরনের মধ্যে পালস সংকেত এবং সিন্যাপসে রাসায়নিক সংক্রমণের উপর নির্ভর করে, এটি একটি প্রক্রিয়া যা স্নায়ুতন্ত্রের মৌলিক যোগাযোগ পদ্ধতি গঠন করে। এবং এই প্রক্রিয়াটি ঘটনা-চালিত, উদাহরণস্বরূপ, রেটিনার গতি-সংবেদনশীল গ্যাংলিয়ন কোষগুলি যখন গতি শনাক্ত করে তখনই কেবল ডালগুলিকে আগুন দেয়।
মার্সিডিজ-বেঞ্জ তার প্রযুক্তিগত ভূমিকা নিবন্ধে বলেছে:
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর মূল হল মানুষের মস্তিষ্কের অপারেটিং মেকানিজমকে অনুকরণ করা। তথ্য ডিজিটাল আকারে এনকোড করা হয় না, তবে "পালস সংকেত" তৈরি করতে নিউরন এবং সিন্যাপ্স অনুকরণ করে প্রেরণ করা হয়। প্রাসঙ্গিক এলাকা শুধুমাত্র "আলো" যখন প্রয়োজন হয়. এই "অন-ডিমান্ড অ্যাক্টিভেশন" মেকানিজম শুধুমাত্র ঐতিহ্যবাহী কম্পিউটিং আর্কিটেকচারে ধীরগতির কম্পিউটিংয়ের অসুবিধা দূর করে না, বরং উচ্চ এবং ক্রমাগত শক্তি খরচের সীমাবদ্ধতাগুলিকে মৌলিকভাবে ভেঙ্গে দেয়। নিউরন এবং সিন্যাপ্সগুলি শারীরিকভাবে সহ-অবস্থিত এবং সমন্বিত, যার অর্থ হল স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের তথ্য মেমরি থেকে বারবার পড়ার দরকার নেই।
মানুষের মস্তিষ্কের মনোযোগের প্রক্রিয়া, যা কখনও শিথিল এবং কখনও কখনও উত্তেজনাপূর্ণ, একটি "ইনভার্টার এয়ার কন্ডিশনার" এর সাথেও তুলনা করা যেতে পারে। শীতাতপনিয়ন্ত্রণের প্রথম দিনগুলিতে, এটি একটি কম বিদ্যুতের স্তরে চলত এবং বিদ্যুৎ সাশ্রয়ের কথা বিবেচনা না করেই সেট তাপমাত্রায় পূর্ণ ক্ষমতায় শুরু এবং বন্ধ হয়ে যায়। একটি পাঁচ-স্তরের শক্তি খরচ স্টিকার তার প্রচেষ্টা এবং অধ্যবসায় প্রমাণ করেছে।
স্মার্ট ভেরিয়েবল ফ্রিকোয়েন্সি এয়ার কন্ডিশনারগুলি যখন পরিবেষ্টিত তাপমাত্রা বেশি থাকে এবং স্টার্টআপের শুরুতে শীতল করার শক্তি বাড়ায় এবং তাপমাত্রা সেট মান পৌঁছানোর পরে শক্তি হ্রাস করে। এটি প্রধানত একটি আরামদায়ক তাপমাত্রা বজায় রাখতে ব্যবহৃত হয়। এটি কেবল বিদ্যুৎ সাশ্রয় করে না, তবে তাপমাত্রার ওঠানামাও কমায়, শরীরকে আরও আরামদায়ক বোধ করে।
একইভাবে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং শুধুমাত্র গণনা শুরু করে যখন এটি তথ্য গ্রহণ করে এবং অন্য সময়ে সুপ্ত থাকে, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের শক্তি খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।
এই মুহুর্তে, আমরা নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং এর কিছু বৈশিষ্ট্য সংক্ষিপ্ত করতে পারি: স্টোরেজ এবং কম্পিউটিং ফিউশন, অনুক্রমিক নির্দেশনা সম্পাদনের পরিবর্তে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ইভেন্ট-চালিত, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, উপলব্ধি, শেখার এবং অভিযোজনে ভাল, এবং কম শক্তি খরচ।
মার্সিডিজ-বেঞ্জ-এর অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে, মার্সিডিজ-বেঞ্জ নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং-এ সহযোগিতা এবং অগ্রগতির একটি সিরিজ রেকর্ড করে:
মার্সিডিজ-বেঞ্জ এবং ইউনিভার্সিটি অফ ওয়াটারলু নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ক্ষেত্রে গবেষণায় সহযোগিতা করার জন্য একটি সমঝোতা স্মারক স্বাক্ষর করেছে। গবেষণাটি উন্নত ড্রাইভার সহায়তা সিস্টেমের জন্য অ্যালগরিদম বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মানব মস্তিষ্কের কাজগুলিকে অনুকরণ করে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কম্পিউটিং ক্ষমতাগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে, এটিকে দ্রুত এবং আরও শক্তি-দক্ষ করে তোলে। গাড়ির পরিসর বজায় রাখার সময়, নিরাপত্তা ব্যবস্থাগুলি ট্র্যাফিকের চিহ্ন, লেন এবং বস্তুগুলিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে পারে, যাতে তারা কম দৃশ্যমান অবস্থার মধ্যেও দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখাতে পারে। নিউরোমরফিক কম্পিউটিং বিদ্যমান সিস্টেমের তুলনায় 90 শতাংশ স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে। ওয়াটারলু বিশ্ববিদ্যালয়ের সাথে সহযোগিতা নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ক্ষেত্রে মার্সিডিজ-বেঞ্জের বিদ্যমান গবেষণা সহযোগিতার একটি সিরিজকে পরিপূরক করে, যার মধ্যে একটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর জন্য নিউরোমর্ফিক এন্ড-টু-এন্ড লার্নিং এর উপর ফোকাস করে।
মার্সিডিজ-বেঞ্জ স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমে রাডার ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে অপ্টিমাইজ করতে কীভাবে নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ব্যবহার করা যেতে পারে তা মূল্যায়ন করতে অংশীদারদের সাথে কাজ করছে।
মার্সিডিজ-বেঞ্জ কার্লসরুহে ইউনিভার্সিটি অফ অ্যাপ্লাইড সায়েন্সেসের সাথেও কাজ করছে এবং এই কাজের কেন্দ্রস্থলে রয়েছে নিউরোমরফিক ক্যামেরা, যা ইভেন্ট-ভিত্তিক ক্যামেরা নামেও পরিচিত।
এই সিরিজের কাজ, L4-স্তরের স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমের বিদ্যুত খরচ 300W এ কমানোর পাশাপাশি, নিরাপত্তার ক্ষেত্রে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
প্রাথমিক প্রযুক্তিগত নীতিগুলির কারণে, "নিউরোমরফিক কম্পিউটিং" এর দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের গতি এবং কম লেটেন্সি রয়েছে, যা শুধুমাত্র কম্পিউটিং কেন্দ্র দ্বারা সম্পূর্ণ হয় না, তবে এটি পূর্বে উল্লেখিত "ইভেন্ট-ভিত্তিক ক্যামেরা (নিউরোমরফিক ক্যামেরা)" এর উপরও নির্ভর করে।
ঐতিহ্যগত ক্যামেরা একটি সম্পূর্ণ ছবি বিশ্লেষণ করে ছবি ধারণ করে এবং বিশ্লেষণ করে। যত বেশি পিক্সেল আছে, তত বেশি তথ্য আছে, কিন্তু একই সময়ে, আরও কম্পিউটিং শক্তি এবং শক্তি খরচ প্রয়োজন। নিউরোমর্ফিক ক্যামেরা চিত্রের অল্প সংখ্যক উচ্চ-উজ্জ্বলতা পিক্সেলের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে তথ্য বের করে (এই পরিবর্তনটি একটি "ইভেন্ট")। এই প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ ইমেজ ফ্রেমকে ফ্রেমের মাধ্যমে বিশ্লেষণ করার চেয়ে দ্রুততর, অনেক কম লেটেন্সি সহ, এবং তাই নিরাপত্তার জন্য আরও সুবিধাজনক।
অবশ্যই, VISION EQXX শক্তি দক্ষতা ধারণা গাড়িতে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর প্রধান ক্ষেত্র হল গাড়িতে ভয়েস ওয়েক-আপের গতি উন্নত করা (প্রতিক্রিয়ার গতি 200 মিলিসেকেন্ড থেকে 20 মিলিসেকেন্ডে হ্রাস করা হয়েছে) এবং মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন অপ্টিমাইজ করা। এটি এখনও বুদ্ধিমান ড্রাইভিংয়ের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা থেকে কিছুটা দূরে, কারণ এটি এখন শুধুমাত্র L2 পর্যায়ে রয়েছে।
#iFanr: iFanr (WeChat ID: ifanr) এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম, যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ বিষয়বস্তু আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।