מתחילת השנה,אפל בודקת את המסתוריות שלו"יָקָר" בלקסוס RX 450h. על פי התקשורת אמריקאית, החברה הקליפורנית כבר ביצעה שינויים מהותיים ובמיוחד השילוב של אLiDAR, חזק יותר וחדיש יותר.
זכור כי מכוניות בנהיגה עצמית משתמשות לעתים קרובות במערכת של מצלמות דו-ממדיות רגילות ו-LiDAR כדי לזהות את העולם סביבן ולנווט בתנועה. המאפיינים הטכניים מצביעים על כך שהתקן זה מספק מידע עומק, אולם הרזולוציה הנמוכה שלהם מקשה על זיהוי עצמים רחוקים או קטנים ללא עזרת מצלמה רגילה המקושרת בזמן אמת.
לפני מספר ימים, יין ג'ואו ואחת טוזל, שני חוקרים סיניים, הגישו אקָטָןלִלמוֹד(מאוד) טכנילמגזין המקוון העצמאיarXiv. במאמר זה (שכותרתוVoxelNet: למידה מקצה לקצה עבור זיהוי אובייקטים תלת מימדיים מבוסס ענן נקודות) השניים הציעו גישת תוכנה חדשה בשם "VoxelNetכדי לשפר את הזיהוי של אובייקטים תלת מימדיים באמצעות ענני נקודות.
אפל אנוצר ביוליה"Apple Machine Learning Journal"כדי לאפשר לחוקרים שלהלהפיץ את עבודתם, מה שאפשר את שניהםלכבד את דינמיקת הפרסום הספציפית לאקדמאים, אך גם לשלוט באחרונים במידה מסוימת. למעשה, מחקר נדיר מחוץ לכתב העת, שלעת עתה לא הוציא פרסומים על מכוניות אוטונומיות.
אבל עם התוכנה החדשה הזו, חוקרי אפל אמרו שהם הצליחו להשיג תוצאותמאוד מעודד
באיתור הולכי רגל ורוכבי אופניים עם נתוני LiDAR בלבד. הם יוכלו להתעלות על גישות אחרות לזיהוי אובייקטים תלת מימדיים שישתמשו בלעדית ב-LiDAR. עם זאת, הם מציינים כי הניסויים היוהדמיות מחשב ולא כללו מבחני דרכים.
כבר ביוני האחרון, טים קוק היה רשמי למדי בנקודה זו (אך מעורפל באותה מידה לגבי השאלה באופן כללי).בהתחשב במערכות רכב אוטונומיותכְּמוֹ,האמא של כל פרויקטי הבינה המלאכותית
.
