Apple tiene muchos proyectos y una de sus mayores ambiciones, es la construcción de un coche inteligente. Las etapas de este proyecto han cambiado de rumbo a lo largo de los años. Sin embargo, es ahora cuando sabemos que la empresa se está centrando en la solución por parte del software. Una de las nuevas tecnologías es VoxelNet, un software de reconocimiento de objetos en 3D.
Este junio, pudimos ver a Tim Cook diciendo lo siguiente:
El fabricante de iPhone está construyendo sistemas autónomos que podrían alimentar una gama de diferentes vehículos (en lugar de, por ejemplo, trabajar en sus propios SUV de la marca Apple). Lo vemos como la madre de todos los proyectos de inteligencia artificial.
Ahora, las nuevas investigaciones de la compañía sobre aprendizaje automático confirman estos rumores. El artículo publicado en arvix.org escrito por dos trabajadores de Apple nos describe las nuevas tecnologías para coches autónomos. Entre ellas se incluyen la navegación autónoma, robots de limpieza y realidad virtual aumentada. Aunque, para ser claros, esto es sólo investigación académica, no indica que Apple esté trabajando en estos casos.
VoxelNet, la nueva investigacion en vehículos autónomos
El sistema en cuestión se llama VoxelNet. Este trata de mejorar los datos que obtenemos de los ojos de la mayoría de los sistemas de auto-conducción; los sensores LIDAR. Estos componentes son parte integral de muchos vehículos autónomos. Funcionan haciendo rebotar los láseres en objetos cercanos para poder construir modelos 3D de su entorno. Ofrecen mayor información que las cámaras normales, pero producen mapas irregulares, con grandes secciones a menudo invisibles por objetos que bloquean la trayectoria del láser. Esto conduce a mapas que son escasos y tienen una densidad de puntos muy variables. Como dicen los investigadores de Apple en otras palabras, no es bueno para que la conducción autónoma sea segura.
Para superar este problema, los ingenieros a menudo implementan una serie de sistemas específicos que primero dividen los datos 3D LIDAR en áreas de interés (divididos en píxeles 3D conocidos como “voxels”). Luego categorizan lo que contiene, identificando bicicletas, peatones, señales de calle, etc. VoxelNet de Apple comprime básicamente estos procesos en una sola red neuronal, haciendo un sistema más eficiente que sus predecesores. Los investigadores Yin Zhou y Oncel Tuzel compararon el rendimiento de VoxelNet con un número de programas rivales, y los superaron con facilidad.
¿Se trata de una investigación innovadora para los automóviles autónomos?
Bueno, no, en realidad no. Roland Meertens, un ingeniero holandés que construye sistemas de visión computarizada para vehículos autónomos, dijo:
Los resultados fueron impresionantes, pero otras empresas han estado utilizando desde hace mucho tiempo diferentes métodos para superar las deficiencias de LIDAR incluyendo la combinación de datos 3D con las fuentes de las cámaras regulares.
Tesla, por ejemplo, no usa LIDAR en absoluto, y sus vehículos son bastante buenos manteniéndose en el carril.
Meertens agrega que aunque VoxelNet podría ser potencialmente usado para la auto-conducción, será principalmente interesante para otros investigadores que trabajan con datos similares resolviendo problemas en diferentes espacios.
El ocultismo de Apple en inteligencia artificial
Eso tiene sentido teniendo en cuenta que Apple sólo lo ha publicado en un servidor académico. Más interesante, quizás, es el hecho de que sea público. Ya conocemos el secretismo corporativo de Apple. La empresa de Cupertino no es tan comunicativa sobre su trabajo de inteligencia artificial como sus rivales Google y Facebook. Esto ha sido un inconveniente para su trabajo en IA. Una comunidad en la que publicar investigaciones de alta calidad ayuda a atraer a los mejores talentos. Apple ha tomado algunas medidas para abrirse un poco, incluyendo el inicio de un blog este mes de julio que destaca las áreas clave de su trabajo.
Hasta ahora, el blog ha analizado una serie de herramientas de IA que apuntalan importantes productos, como la identificación facial (para Face ID) y el reconocimiento de voz (para Siri). Pero la empresa todavía no ha publicado ninguna investigación sobre sistemas autónomos en su blog. Parece que Apple se complace en realizar investigaciones sobre cómo crear mapas detallados, pero no está dispuesta a hacer público sus propias investigaciones de auto-conducción todavía.
