Apple, otonom araçlara yönelik ilk araştırmasını yayınladı

Apple'ın yıllardır merakla beklenen otomobil çalışmaları ile ilgili henüz net bir adım atılmış değil. Tim Cook'un yaptığı açıklamada "otonom bir sistem geliştirmek, tüm yapay zeka teknolojimizin ana çatısını oluşturuyor" diyor. Beklenen açıklama ise "kendi aracımızı yapıyoruz" açıklaması aslında.

Gelecek ne getirir bilinmez fakat Apple bu soru işaretleri arasında otonom araçlara yönelik ilk bilimsel makalesini yayınladı. Yayınlanan bu araştırmanın odağında ise tüm otonom araçların ortak problemi olan yayaların ve bisikletlilerin daha iyi tespit edilmesi konusu bulunuyor. Apple, yayınladığı araştırmada az sayıda sensör kullanarak yayaların ve bisikletlilerin yerlerini nasıl tespit edebileceklerine yönelik detayları paylaşıyor.

Yin Zhou ve Öncel Tüzel (Aselsan'a ürün geliştirmiş bir çalışan) tarafından yayımlanan bu araştırma oldukça değerli çünkü Apple açık kaynağa çok fazla inanan bir şirket değildi, en azından geçtiğimiz bir kaç ay öncesine kadar çünkü daha önce paylaştığımız gibi Apple özellikle yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında oldukça paylaşımcı bir tavır takınıyor.

Araştırmada yayınlanan sistemin adı VoxelNet. VoxelNet, birçok otonom araç geliştiren firmanın kullandığı LIDAR sistemini geliştirmeye yönelik öneriler getiriyor. LIDAR bileşenleri genellikle otonom araçların çevresini tanımlayabilmek amacıyla 2 boyutlu kamera sistemleri ile birlikte kullanılan derinlik algılayıcılarıdır. 3 boyutlu görüntüler oluşturulurken LIDAR bileşenleri derinlik bilgisi sağlıyor fakat geleneksel yöntemlerdeki problem bu derinlik bilgileri alınırken gerçek zamanlı olarak yakınlarda bulunan yaya veya bisikletli kişileri algılayamıyor ve bu da otonom araçlar için oldukça büyük bir problem.

Apple'ın VoxelNet adını verdiği yeni yazılım ile yaya ve bisikletlilerin tanımlanması konusunda oldukça iyi sonuçlar elde edilmiş. Araştırmacı Yin Zhou ve Öncel Tüzel'in geliştirdiği yeni teknik, LIDAR bileşenlerinden alınan verileri piksellerine ayırarak daha detaylı incelemeye alıyor ve bu inceleme sonucunda çok daha net bir şekilde (%100 değil henüz) yakındaki nesneleri tanımlıyor ve ona göre kararlar verebiliyor. Rakip yazılımlarla yapılan karşılaştırmalarda VoxelNet gözle görülür şekilde daha başarılı sonuçlar çıkarmış.

Apple'ın yayınladığı bu ilk araştırma ilerleyen günlerde makine öğrenmesi blogunda daha detaylı olarak ele alınabilir. Apple'ın bu çalışması otonom araçlar dışında robot teknolojileri için de kullanılabileceği için aslında oldukça geniş bir amaca hizmet ediyor çünkü harita ve algılama geleceğin "insansız" makineleri için en önemli "bilgi" en iyi anlayan, gören ve analiz eden en iyi sonuçlara ulaşabilir.