Guida autonoma, Apple fa il punto su mappe 3D e sensori a prova di pioggia

Apple spiega il suo approccio alla guida autonoma: scommette su sensori efficienti anche con la pioggia e capaci di creare mappe 3D dell'ambiente

12 dicembre 2017 - 16:51

Sensi e mente: la guida autonoma ha estremo bisogno di queste cose che, spogliati dell'antropomorfizzazione, sono processori potenti e sensori perfezionati. Probabilmente l'hardware è più avanti del software, dato che i supercomputer automotive riescono a concentrare la potenza di un intero centro di calcolo nel volume di una scatola di scarpe (leggi del Pegasus Nvidia, il potentissimo car PC che spaventa gli autisti). Anche i sensori si sono evoluti molto e persino i potenti LiDAR stanno diventando sempre più accessibili. Tutti i contendenti nell'arena di questa tecnologia stanno lavorando alacremente e Apple non fa eccezione, anche se è la più “segreta” di tutti. Una conferenza sul Machine Learning ha però permesso di capire in quale direzione si stia muovendo Cupertino.

CARTE COPERTE Pochi mesi fa sembrava che Apple avesse abbandonato, seppur temporaneamente, la sua idea di creare un proprio veicolo autonomo. Si tratta sempre di congetture perché l'Azienda non ha mai né confermato né smentito anche il semplice annuncio di una ricerca in tal senso (sappiamo che Apple, anche se ha rinunciato a costruire l'intera auto, sta portando avanti il suo progetto Titan). L'occasione per saperne di più è però arrivata in maniera trasversale, durante una conferenza sul Machine Learning che si è svolta a Long Beach nei giorni scorsi.

CHE COMBINAZIONE! Il capo delle ricerche nell'Intelligenza Artificiale di Apple, Ruslan Salakhutdinov, ha infatti rivelato alcuni dei progetti che Apple ha intrapreso e, in maniera piuttosto curiosa, praticamente tutti possono essere collegati ai sistemi necessari per un'automobile a guida autonoma. Durante la conferenza, come riportato da Wired, Salakhutdinov ha infatti esposto 4 progetti di Machine Learning che erano legati alla guida autonoma.

Uno di questi, che è già stato pubblicato in un research paper messo online, ha spiegato come un software sia stato addestrato con dei LiDAR per identificare pedoni e ciclisti. I LiDAR, che sono degli scanner Laser capaci di acquisire in 3D l'ambiente circostante al veicolo, si stanno quindi confermando come uno dei sensori essenziali per i veicoli a guida autonoma al punto da indurre le Case ad acquisire chi li produce (leggi che Ford ha acquistato la Startup Princeton Lightwave).Sono stati poi menzionati altri tre progetti, che non sono ancora stati pubblicati. Uno si riferisce alla capacità di identificare auto, pedoni, strade e altro con una o più fotocamere anche quando gli obiettivi sono bagnati da gocce di pioggia o quando i pedoni sono parzialmente nascosti dalle auto parcheggiate.

RECUPERARE TERRENO Un altro progetto ha illustrato l'utilizzo della tecnica 'Localizzazione e Mappatura Simultanee' (SLAM), usata anche nella creazione di mappe e nella realtà aumentata, per dare ai robot e alle auto il senso dell'orientamento. Il quarto progetto utilizzava i dati raccolti dai sensori delle auto, che ne hanno sempre di più, per generare mappe 3D ricche di dettagli come semafori e segnaletica orizzontale. Questo è molto importante perché i veicoli autonomi necessitano di mappe dettagliate per poter funzionare. Salakhutdinov ha anche citato uno studio centrato sul prendere decisioni in situazioni dinamiche e ha illustrato questo argomento con slide di un veicolo che traccia un percorso attorno a un pedone.

Apple è nota per aver ingaggiato molti talenti, imponendo però loro la consegna del silenzio e tendendo a chiuderli in compartimenti stagni. Salakhutdinov era probabilmente un volto familiare a molti partecipanti alla conferenza Neural Information Processing Systems, dato che aveva pubblicato molte ricerche e aveva mantenuto la sua cattedra alla Carnegie Mellon University, ma la sua presentazione pubblica come dipendente Apple è stata comunque una sorpresa viste le premesse di segretezza. Molti hanno visto questa “apertura” come un modo per rendere noti i campi della ricerca di Apple e cercare così di attrarre talenti che potessero contribuire alla concretizzazione del Project Titan. In effetti già nel 2015 il direttore dell'AI di Facebook, Yann LeCun, aveva detto: “Apple non può essere considerata un 'player' nel palcoscenico della ricerca nell'intelligenza artificiale perché ha una cultura troppo segreta. Non si può condurre una ricerca all'avanguardia tenendola segreta: se non viene pubblicata non è una ricerca, nel migliore dei casi si tratta di sviluppo tecnologico”. Apple potrebbe quindi aver ammesso che l'approccio più aperto di Google potrebbe aver contribuito ad attirare i migliori ricercatori, dando a Waymo un vantaggio sia rispetto alle Case sia alle altre Aziende tecnologiche della Silicon Valley (leggi che i primi Taxi robot potrebbero essere marchiati Waymo e non Uber). In effetti I gruppi di ricerca di Alphabet nell'AI hanno visto accettati più di 60 documenti all'edizione 2017 del NIPS.

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