Apple’ın sürücüsüz otomobil açıklaması

Apple lidar çalışmalarında VoxelNex teknolojisi ile rakiplerinin önüne geçmeyi umuyor. Teknoloji devi şirket, otonom araç yarışlarında lider olmak için yeni çözümler üretmeye devam ediyor.

Çalışmanın altında imzası olan iki mühendis, VolzelNet’in otonom otomobillerde nesne tespiti için piyasa standardı haline gelen iki katmanlı LiDAR ve kamera sistemlerinden daha etkili olabileceği iddiasında.

Apple lidar ve VoxelNet teknolojisi

Apple, otonom otomobil araştırmalarını birkaç yıl gizli boyunca gizli yürütmüş olsa da, artık bu alanda yaptığı çalışmaları duyuruyor. Bu konudaki çalışmalarını bilimsel dergilerde bile yayınlıyorlar. Apple bilim adamı, LiDAR ile küçük engelleri tespit etmek için VoxelNet adlı yeni bir teknoloji geliştirdiğini gösteriyor. Araştırmacılar, VoxelNet’in yalnızca araçların değil, yayaların ve bisikletlilerin de bulunduğu son LiDAR tabanlı sistemlerden daha iyi olduğunu belirtti.

VoxelNet, nokta bulutunu eşit aralıklı 3D voksellere bölüyor. Her voksel içindeki bir grup noktayı, voksel özellik kodlaması (VFE) katmanı aracılığıyla birleşik bir özellik sunumuna dönüştürüyor. Bu şekilde, nokta bulut betimsel ve hacimsel gösterim olarak kodlanıyor. Daha sonra algılamalar oluşturmak için bir RPN’ye bağlanıyor KITTI araba algılama testi üzerindeki deneyler, VoxelNet’in en gelişmiş LiDAR tabanlı 3D algılama yöntemlerinden daha iyi bir performans sergilediğini gösteriyor.

Apple yürüttüğü başarılı çalışmalar ile zamanla bu alandaki çalışmalarını daha fazla paylaşmaya devam edecektir. Şirket, LiDAR donanımlı SUV’ları Kaliforniya’daki yollarda test etti ve bu yılın başlarında kendi kampüsleri arasında kısa süreli otoyol servisleri denemeye bile başladı.

Apple’ın bu sektöre giriş kararı almasının ana sebebi kuşkusuz her geçen gün büyüyen pazar.

McKinsey & CO’ya göre, 2030 yılına gelindiğinde bu sektörün 6,7 trilyon dolar büyüklüğe ulaşması bekleniyor.

[g1_row]

[g1_1of3]

[/g1_1of3]

[g1_2of3]

Oncel Tuzel kimdir?

Apple’daki AI Research grubunda kıdemli araştırmacı ve araştırma yöneticisi. Daha önce Cambridge’deki Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL )’de kıdemli ana araştırma bilim adamı olarak görev yapmıştır. Orta ve Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara, Türkiye’den bilgisayar mühendisliği alanında yüksek lisans ve yüksek lisans derecelerini 1999 ve 2002’de sırasıyla aldı.

[/g1_2of3]

[/g1_row]

Rutgers Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümünden mezun oldu. Doktora öncesi, Ankara’da dört yıl 3D oyun ve simülasyon geliştirme konusunda öncü bir yazılım mühendisi olarak çalıştı.

Araştırma ilgi alanları, makine öğrenimi, bilgisayar vizyonu ve robotiktir. Daha önce, robot montaj sistemleri, video gözetimi, tıbbi sistemler, akıllı ulaşım, araba navigasyonu gibi ticari uygulamalarla nesne ve hareket algılama, poz tahmini, nesne izleme, görüntü iyileştirme ve süper çözünürlük, yüz analizi ve video analitik konularına geniş ölçüde katkıda bulunmuştur. , uydu sistemleri, otomasyon ve tüketici elektroniği. Halihazırdaki araştırma konuları, derin sinir ağları kullanan algılama ve tahmin, simüle edilmiş verilerden öğrenme, derin üretken ağlar, yapılandırılmış öğrenme ve güçlendirme öğrenmeyi içermektedir.

50’den fazla hakemli dergi üzerinde ortak yazarlığa sahiptir ve 35’ten fazla ABD ve uluslararası patent sahibidir. Çalışması, 2017 Bilgisayar Görme ve Desen Tanıma konulu IEEE Konferansı’nda (CVPR) en iyi ödülü almıştır. Bu IEEE Konferansı, 2007 Vizyon ve Desen Tanıma konulu IEEE Konferansında (CVPR) en iyi ödül olan ödültür. 2015 Robotics Science ödülüne layık görülmüştür. ve Sistem Konferansı (RSS) ve 2014 R & D 100 ödülü – 2013’te tanıtılan en yenilikçi 100 teknolojiye layık görüldü.