AppleTham vọng xây dựng một chiếc xe tự lái đã được cho là đã chuyển sang bánh răng trong nhiều năm, nhưng chúng tôi biết rằng công ty đang tập trung vào phần mềm của phương trình. Tháng 6 này, Giám đốc điều hành Tim Cook cho biết nhà sản xuất iPhone đang xây dựng các hệ thống tự hành có thể cung cấp năng lượng cho nhiều loại phương tiện khác nhau (thay vì tự hoạt động Apple- thương hiệu SUV). Cook cho biết: “Chúng tôi coi nó là mẹ của tất cả các dự án AI.
Giờ đây, nghiên cứu mới từ nhóm học máy của công ty đã xác nhận hướng đi này, với một bài báo được xuất bản trên máy chủ in trước arXiv mô tả một hệ thống lập bản đồ có thể được sử dụng cho nhiều mục đích, bao gồm cung cấp năng lượng cho “điều hướng tự động, robot dọn phòng và tăng cường / thực tế ảo. ” Mặc dù vậy, rõ ràng đây chỉ là nghiên cứu hàn lâm: nó không chỉ ra rằng Apple đang làm việc trên các trường hợp sử dụng cụ thể này.
Hệ thống được đề cập có tên là VoxelNet, và tất cả là nhằm cải thiện dữ liệu mà chúng tôi nhận được từ con mắt của hầu hết các hệ thống tự lái: cảm biến LIDAR. Những thành phần này không thể thiếu đối với rất nhiều phương tiện tự hành và hoạt động bằng cách phát tia laze từ các vật thể gần đó để xây dựng mô hình 3D về môi trường xung quanh chúng. Chúng cung cấp thông tin về độ sâu tốt hơn so với các máy ảnh thông thường, nhưng tạo ra các bản đồ loang lổ, với các phần lớn thường bị các vật thể chặn đường đi của tia laser không nhìn thấy được. Điều này dẫn đến bản đồ “thưa thớt và có mật độ điểm thay đổi cao”, như AppleCác nhà nghiên cứu đã đặt nó. Nói cách khác, nó không tốt cho việc tự lái xe an toàn.
Để khắc phục vấn đề này, các kỹ sư thường triển khai một số hệ thống rời rạc trước tiên chia dữ liệu 3D LIDAR thành các khu vực quan tâm (chia thành các pixel 3D được gọi là “voxels”) và sau đó phân loại những gì trong đó (xác định xe đạp, người đi bộ, biển báo đường phố , và như thế). AppleVoxelNet của về cơ bản nén các quy trình này thành một mạng nơ-ron duy nhất, dẫn đến một hệ thống hiệu quả hơn so với các hệ thống tiền nhiệm của nó. Các nhà nghiên cứu Yin Zhou và Oncel Tuzel đã đánh giá hiệu suất của VoxelNet so với một số chương trình đối thủ và nó nhanh chóng vượt trội so với họ.
Đó có phải là nghiên cứu đột phá về xe tự lái? Không, không hẳn. Roland Meertens, một kỹ sư người Hà Lan xây dựng hệ thống thị giác máy tính cho xe tự hành, cho biết kết quả rất ấn tượng, nhưng chỉ ra rằng các công ty khác từ lâu đã sử dụng các phương pháp khác nhau để khắc phục những thiếu sót của LIDAR – bao gồm cả việc kết hợp dữ liệu 3D của nó với nguồn cấp dữ liệu từ máy ảnh thông thường.
“Ví dụ, Tesla hoàn toàn không sử dụng LIDAR, nhưng xe của họ giữ làn khá tốt,” Meertens nói với The Verge. Ông nói thêm rằng mặc dù VoxelNet có thể được sử dụng cho ô tô tự lái (bao gồm Apple’s) nó sẽ “chủ yếu thú vị đối với các nhà nghiên cứu khác làm việc với dữ liệu tương tự để giải quyết các vấn đề khác nhau trong không gian khác.”
Điều đó có ý nghĩa khi xem xét Apple đã chỉ xuất bản nó trên một máy chủ học thuật. Thú vị hơn, có lẽ, thực tế là nó được công khai. AppleVăn hóa doanh nghiệp bí mật nổi tiếng có nghĩa là nó không sắp ra mắt về công việc AI của mình như các công ty công nghệ đối thủ như Google và Facebook. Đây là một điểm hạn chế đối với công việc của họ trong lĩnh vực AI, một cộng đồng nơi xuất bản các nghiên cứu chất lượng hàng đầu giúp thu hút nhân tài chất lượng hàng đầu. Apple đã thực hiện một số động thái để cởi mở hơn một chút, bao gồm cả việc bắt đầu một blog vào tháng 7 này, làm nổi bật các lĩnh vực chính trong công việc của mình.
Cho đến nay, blog đã xem xét một số công cụ AI làm nền tảng quan trọng Apple sản phẩm, bao gồm nhận dạng khuôn mặt (cho Face ID) và nhận dạng giọng nói (cho Siri). Nhưng công ty vẫn chưa công bố bất kỳ nghiên cứu nào về các hệ thống tự trị trên blog của mình – bao gồm cả bài báo này. Dường như Apple rất vui khi tiến hành nghiên cứu về cách tạo bản đồ chi tiết, nhưng chưa muốn vạch ra một khóa học công khai cho tham vọng tự lái của riêng mình.
Nguồn: theverge
