211service.com
Apple gav precis en privat demo av sin senaste självkörande teknik
Apple publicerade nyligen detaljer om systemet som heter VolexNet, som kan känna igen fotgängare och fordon från 3-D-data.
Vid en privat workshop som hölls den här veckan för AI-forskare gav Apple-forskare en sällsynt glimt av maskininlärningsteknik som de bygger för självkörande bilar.
Att tala till en exklusiv publik av forskare inom området, Ruslan Salakhutdinov , Apples chef för AI, diskuterade flera projekt som tydligen var relaterade till automatiserad körning.
De tekniska samtalen hölls på fredagen under konferensen Neural Information Processing Systems, årets största AI-fokuserade akademiska evenemang, som hölls i Long Beach, Kalifornien. Evenemanget lockade tusentals forskare, inklusive många från rivaliserande teknikföretag. Samtalen var utformade för att visa upp Apples tekniska skicklighet och för att uppvakta potentiella rekryter.
Salakhutdinov, som började hos Apple 2016 men fortfarande har en tjänst som professor vid Carnegie Mellon University, visade upp ett projekt som tidigare avslöjats i en tidning som lagts ut på nätet av Apple förra månaden. Detta projekt tränade ett system för att känna igen fotgängare och andra fordon från 3D-punktmolninformation.
Andra projekt som inte tidigare avslöjats inkluderar en metod för att klassificera olika föremål på vägen med hjälp av kameror placerade ovanpå ett fordon, och en metod för att använda kamerafilmer för att spåra dess position mycket exakt. Denna teknik, känd som visuell SLAM (samtidig plats och kartläggning), skulle kunna användas för autonom körning men också för förstärkt och virtuell verklighet.
Det har länge ryktats om att Apple arbetar med automatiserad körning. Även om företaget inte offentligt har erkänt ett sådant projekt, har vissa detaljer läckt ut. Till exempel har företaget ansökt om tillstånd för att testa automatiserade fordon i Kalifornien. Tim Cook, Apples VD, har också nästan bekräftat ryktet och berättade för Bloomberg att företaget är fokuserat på autonoma system, som han också beskrev som moder till alla AI-projekt.
Charles Guestrin , Apples chef för maskininlärning och professor vid University of Washington i Seattle, talade efter Salakhutdinov om flera av företagets storskaliga maskininlärningsinsatser, inklusive det bakom ansiktsigenkänningssystemet som utvecklats för iPhone X.
Guestrin försäkrade forskare att arbetet på Apple inte betydde att du inte kunde publicera forskning. Han meddelade också att Apple öppnade ett verktyg som heter Turi Skapa som är utformad för att göra maskininlärning enklare. Guestrin gick med i Apple efter sin start, Turi , förvärvades förra året.
Apple utvecklar en rad maskininlärningsteknologier för sina produkter, men företaget avslöjar fortfarande bara en liten del av sin forskning jämfört med konkurrenter som Google och Facebook. Apple undviker vanligtvis att prata om sin forskning som ett sätt att undvika att tipsa konkurrenter om framtida produkter.
Det säger mycket om den nuvarande kampen mellan teknikföretag om maskininlärningstalanger att Apple har övergett denna hemlighetsfulla kultur och börjat publicera forskning om maskininlärning och diskutera några projekt mer öppet. Företaget har till och med startat sitt eget Machine Learning Journal , där den har publicerat detaljer om flera AI-relaterade projekt.
Fredagens evenemang lockade forskare från stora universitet och teknikföretag, inklusive Google och Facebook. Nvidia, Uber, Microsoft, Facebook och andra arrangerade påkostade fester under konferensen som var fullproppad med forskare. För att inte bli överträffad satte Apple på sin egen mixer flera timmar efter det tekniska samtalet.