El documento publicado en arXiv es firmado por Yin Zhou y Oncel Tuzel, los cuales proponen la creación del VoxeINet, un software que ayuda a los ordenadores de los automóviles a detectar objetos en tres dimensiones, como es el caso de ciclistas o peones, que se encuentren alrededor del coche autónomo de Apple.
Novedades en Vehículos Autónomos de Apple
La baja resolución de las cámaras usadas actualmente, junto con un sensor de profundidad LiDAR, hace que sea más difícil detectar con precisión objetos que estén lejos o que sean demasiado pequeños. La solución que se busca con este tipo de software es, precisamente, aumentar la eficiencia en la detección de los objetos alrededor del auto, sobre todo aquellos objetos pequeños, imperceptibles a las cámaras regulares, y los objetos más lejanos que pueden representar un peligro inminente.
Los investigadores han informado que su sistema presenta resultados muy prometedores y que han logrado identificar con mayor precisión a los peatones y los ciclistas que vienen por la vía. Las pruebas del software se realizaron sólo en modo de simulaciones, en un ordenador y no en la carretera como debería ser. Sin embargo, la compañía de Vehículos a Motor en California, ya dio su permiso a Apple para comenzar a hacer las pruebas en carretera para así lograr un mejor criterio.
Los vehículos autónomos de Apple
Sabemos que, según Steve Kenner, el director de Integración de Productos de Apple, Apple está utilizando una tecnología de aprendizaje autónomo (machine learning) para hacer que sus productos y servicios sean mucho más inteligentes, más intuitivos y más personalizados de acuerdo a las necesidades del usuario.
Steve asegura que la compañía se encuentra invirtiendo todos sus esfuerzos en el estudio de ‘machine learning’ y de la automatización de sus productos. Esto genera gran emoción debido a los beneficios que se obtendrán debido al potencial de los sistemas automatizados en diferentes áreas, sobre todo la del transporte.
