Científicos de Apple publican investigación sobre autos sin conductor

En junio, Tim Cook de Apple reveló que el fabricante de iPhone se centraría en la construcción de sistemas autónomos para autos sin conductor. Llamó a esto “la madre de todos los proyectos de IA”, dejó en claro que Apple no construiría su propio automóvil y luego guardó silencio. Nada se ha oído públicamente sobre los esfuerzos de la compañía en esta área desde entonces.

Científicos de Apple publican investigación sobre autos sin conductor

Ahora, la investigación del ala de aprendizaje automático de Apple ha dado la primera indicación de cómo la empresa podría abordar la IA para automóviles autónomos. Presentado a arxiv.orgun repositorio en línea para trabajos de investigación, el trabajo describe cómo un sistema de mapeo podría hacer que los sensores a bordo sean más precisos para la navegación autónoma y también podría mejorar los “robots de limpieza y la realidad virtual/aumentada”.

El sistema de Apple se llama VoxelNet. Puede sonar como el club nocturno más popular de Berlín, pero se basa en obtener una mayor precisión de los sensores LIDAR, los ojos en la mayoría de los autos sin conductor.

Los LIDAR funcionan disparando pulsos láser rápidos a su entorno y luego midiendo la cantidad de tiempo que tarda la luz en recuperarse. Esto les permite medir la distancia y construir un mapa 3D de su entorno. Uno de los principales contratiempos de este método es que los mapas a menudo son irregulares debido a que los objetos bloquean cualquier cosa detrás de ellos. Si observa un mapa LIDAR, verá esto como espacios largos en forma de sombra en la escena.

Los ingenieros solucionan esto configurando sistemas capaces de dividir los datos LIDAR en vóxeles (píxeles 3d) y luego identificar qué hay en ellos, como otros automóviles y peatones. Los investigadores de Apple, Yin Zhou y Oncel Tuzel, proponen esencialmente una red neuronal única que está a punto de hacer todo esto sin la necesidad de “ingeniería de características manual”. Describen a VoxelNet como “una red de detección 3D genérica que unifica la extracción de características y la predicción de cuadros delimitadores en una red profunda entrenable de extremo a extremo de una sola etapa”.

Apple no es la primera empresa en intentar superar las limitaciones de LIDAR, pero los resultados parecen alentadores. El sistema solo se probó en simulaciones por computadora, pero los investigadores concluyen que “VoxelNet supera con creces los métodos de detección 3D basados ​​en LiDAR de última generación”.

El documento también es significativo porque es un movimiento relativamente abierto para una empresa que es famosa por su inaccesibilidad a la investigación de la IA. La investigación no indica necesariamente que Apple esté trabajando en esta tecnología para un producto en particular, y arvix.org es un medio para llevar ideas a una comunidad más amplia, no una revista científica, pero ciertamente sugiere una vía de pensamiento que la compañía podría estar persiguiendo En julio, Apple lanzó una blog sobre los esfuerzos de sus ingenieros en el aprendizaje automático. Hay publicaciones allí sobre Siri y detección de rostros, aunque los autos autónomos están notablemente ausentes.

Imagen: una diapositiva del periódico de Yin Zhou y Oncel Tuzel