Последние исследования Apple в ИИ исследуют проблему картографических систем для автономных автомобилей

22.11.2017 22:15 12

Последние исследования Apple в ИИ исследуют проблему картографических систем для автономных автомобилей

Похоже, что амбиции Apple по созданию автономного автомобиля проявлялись на протяжении многих лет, но мы знаем, что компания фокусируется на программной стороне уравнения. В июне этого года генеральный директор Тим Кук заявил, что они строят автономные системы, которые могут использовать целый ряд различных транспортных средств (а не, скажем, работать на собственных внедорожниках Apple). «Мы вроде как видим, как мать всех проектов ИИ», - сказал Кук.

Теперь новое исследование, проведенное командой машинного обучения компании, подтверждает это направление: документ, опубликованный на сервере pre-print arXiv, описывающий систему картографирования, которая может быть применена к целому ряду функций, включая «автономную навигацию», домашних роботов и расширенную / виртуальную реальность ». И даже если это просто академические исследования: это не означает, что Apple работает над этими конкретными примерами использования.

Эта система называется VoxelNet, и все это касается улучшения данных, которые мы получаем от глаз большинства самодвижущихся систем: датчиков LIDAR. Эти компоненты являются неотъемлемой частью многих автономных транспортных средств и работают с помощью отскока лазеров от близлежащих объектов для создания 3D-модели их окружения. Они обеспечивают лучшую информацию о глубине, чем обычные камеры, но создают карты, причем большие участки часто оказываются невидимыми объектами, блокирующими путь лазера. Это приводит к картам, которые «разрежены и имеют высокую переменную плотность точек», как выразились исследователи Apple. Другими словами, это не хорошо для безопасного самостоятельного вождения.

Последние исследования Apple в ИИ исследуют проблему картографических систем для автономных автомобилей

Чтобы преодолеть эту проблему, инженеры часто развертывают ряд дискретных систем, которые сначала делят данные 3D LIDAR на интересующие области (разбиваются на трехмерные пиксели, известные как «вокселы»), а затем классифицируют то, что в нем (идентифицируя велосипеды, пешеходов, уличные знаки и так далее). Apple VoxelNet в основном сжимает эти процессы в единую нейронную сеть, что приводит к более эффективной системе, чем ее предшественники. Исследователи Инь Чжоу и Онцель Тузель сравнили производительность VoxelNet с рядом конкурирующих программ, и она выгодно превзошла их.

Является ли это новаторскими исследованиями для самостоятельных автомобилей? Ну, нет, не совсем. Роланд Меертенс, голландский инженер, который разрабатывает системы компьютерного зрения для автономных автомобилей, сказал, что результаты были впечатляющими, но отметил, что другие фирмы уже давно используют разные методы для преодоления недостатков LIDAR - включая объединение своих 3D-данных с каналами с обычных камер.

«Тесла, например, вообще не использует LIDAR, но их транспортные средства очень хороши в обслуживании», - сказал Меертенс The Verge. Он добавляет, что, хотя VoxelNet потенциально может использоваться для самостоятельных автомобилей (включая Apple), он будет «в основном интересен для других исследователей, работающих с подобными данными, решающими разные проблемы в других пространствах».

Это имеет смысл, поскольку Apple опубликовала его только на академическом сервере. Возможно, более интересным является тот факт, что он вообще открыт. Известно, что секретная корпоративная культура Apple означает, что она не так поступает в отношении ее работы с ИИ как конкурирующие технические фирмы, такие как Google и Facebook. Это было недостатком ее работы в ИИ, сообществе, где публикация высококачественных исследований помогает привлечь талант высшего качества. Apple сделала несколько шагов, чтобы открыть немного, включая публикацию в блоге в июле этого года, в котором освещаются ключевые области ее работы.

На данный момент блог показал ряд инструментов ИИ, лежащих в основе важных продуктов Apple, включая идентификацию лиц (для идентификатора лица) и распознавание речи (для Siri). Но компания еще не опубликовала никаких исследований автономных систем на своем блоге, включая эту статью. Кажется, Apple счастлива провести исследование о том, как создавать подробные карты, но пока не намерена планировать публичный курс для своих собственных амбиций.