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Öffentlich: Apple arbeitet vertieft an autonomen Systemen

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Öffentlich: Apple arbeitet vertieft an autonomen Systemen
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Zwei führende Forscher in autonomen Bereichen von Apple haben unlängst ein wissenschaftliches Dokument publiziert, in welchem ungewohnt detailliert und konkret ausgeführt wird, an welchen Möglichkeiten man in Cupertino aktuell tüftelt.

Das Papier wurde von Yin Zhou, einem KI Forscher bei Apple, und Oncel Tuzel, einem Machine Learning Wissenschaftler bei Apple, geschrieben. Es ist durchaus sehr interessant zu lesen. Wer sich die originale und vollständige Fassung zu Gemüte führen möchte, kann dies hier tun.

Apple arbeitet an autonomen Prozessen für Autos, Roboter und mehr

Wie aus der Veröffentlichung hervorgeht, arbeiten offenbar einige Wissenschaftler und Forscher bei Apple daran, autonome Systeme für Gefährte und Roboter zu entwerfen oder zumindest die Möglichkeiten in diesem Bereich zu erörtern. So wird detailliert beschrieben, wie 3D-Objekterkennungen für autonome Navigationen oder sogar Haushaltsroboter verwendet werden können.

Accurate detection of objects in 3D point clouds is a central problem in many applications, such as autonomous navigation, housekeeping robots, and augmented/virtual reality. To interface a highly sparse LiDAR point cloud with a region proposal network (RPN), most existing efforts have focused on hand-crafted feature representations, for example, a bird’s eye view projection.

Autonome Autos

Auch über den Einsatz in mit LiDAR ausgestatteten Autos wird berichtet. Etwa, wie Radfahrer und Fußgänger erkannt werden können. Die Apple Mitarbeiter führen aus, wie ihre entwickelten Ideen sogar besser als bisherige Ansätze in diesem Bereich abschneiden.

Most existing methods in LiDAR-based 3D detection rely on hand-crafted feature representations, for example, a bird’s eye view projection. In this paper, we remove the bottleneck of manual feature engineering and propose Vox- elNet, a novel end-to-end trainable deep architecture for point cloud based 3D detection.

Our approach can operate directly on sparse 3D points and capture 3D shape information effectively. We also present an efficient implementation of VoxelNet that benefits from point cloud sparsity and parallel processing on a voxel grid.

Diese öffentliche und transparente Arbeit ist extrem ungewöhnlich für Apple. Umso spannender ist es zu sehen, an was zumindest einige Leute bei Apple im Moment tüfteln. Hiervon jedoch auf künftige Produkte zu schließen wäre an dieser Stelle zu spekulativ. Wir wissen schon länger – das hat Apple CEO Tim Cook auch schon bestätigt – dass Apple im Bereich autonome System massives Interesse hegt.

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