Apple의 AI 전문가들은 자율주행차를 더 스마트하게 만들기 위해 노력하고 있습니다.

Apple은 온라인 연구 논문을 게시하여 Apple Car 야망에 대한 소문을 다시 촉발했을 수 있습니다. — 신경망을 사용하여 3D 포인트 클라우드에서 자동차 친화적인 자율 물체를 감지하는 방법을 설명합니다.

결과는 펄스 레이저 광을 사용하여 물체의 거리를 측정하는 LiDAR 기술의 정확도를 높이는 데 사용될 수 있습니다.

"VoxelNet: 포인트 클라우드 기반 3D 객체 감지를 위한 종단 간 학습"이라는 제목의 논문은 Apple AI 연구원 Yin Zhou와 기계 학습 전문가 Oncel Tuzel의 작업입니다. 3D 포인트 클라우드가 자율 차량과 같은 기술이 필요한 정밀도와 속도로 물체를 감지하는 것을 어떻게 어렵게 만들 수 있는지 설명합니다.

이에 대한 응답으로 Zhou와 Tuzel은 VoxelNet이라고 하는 신경망을 훈련하여 3D 모양을 인식하기 위한 복잡한 기능을 학습하는 방법을 설명합니다. 결과는 현재의 LiDAR 기반 탐지 알고리즘과 이미지 기반 접근 방식을 "큰 차이로" 능가할 수 있었습니다.

신경망은 자동차, 보행자, 자전거를 포함한 세 가지 기본 유형의 물체를 인식하도록 훈련되었습니다.

애플의 자율적 야망

애플의 자율주행차 프로젝트가 최근 애플의 자율주행차 이후 뉴스에 다시 등장했다. CEO가 발견한 Voyage라는 자율주행 자동차 스타트업이 있습니다.

Apple의 수정된 자율주행 차량은 6개의 Velodyne이 만든 LiDAR 센서, 일부 레이더 장치 및 기타 많은 카메라를 모두 흰색 플라스틱 쉘에 포장한 것으로 보입니다. 그렇게 간소화되지는 않았지만 일부 경쟁 기술, 확실히 더 심각해 보인다 우리가 쿠퍼티노에서 본 마지막 장비.

흥미롭게도 Apple의 새로운 연구 보고서에 설명된 기술은 iPhone X가 얼굴을 인식하는 방식과 다르지 않습니다. Face ID 얼굴 인식 기술 — 또한 레이저를 사용하는 깊이 감지 포인트 클라우드에 의존합니다.

당신은 할 수 있습니다 여기에서 Apple의 새로운 연구 논문을 확인하십시오..

을 통해: 애플 인사이더