Desenvolvimento de carros autônomos
A Apple publicou no último fim de semana um artigo científico detalhando seus primeiros resultados no desenvolvimento de carros autônomos. O documento foi ao ar no arXiv, uma plataforma normalmente utilizada por pesquisadores para divulgar trabalhos preliminares, receber feedback e, em seguida, publicar o conteúdo em periódicos científicos renomados.
Os pesquisadores da Apple descrevem um novo sistema para usar sensores LiDAR e conseguir informações mais precisas
A Apple NEGOU
O mais interessante disso tudo é que a Apple negou veementemente estar trabalhando em veículos autônomos durante muito tempo. Só em junho deste ano, a companhia admitiu que tinha um projeto sendo criado nesse segmento, mas não deu qualquer detalhe mais específico naquela oportunidade. A publicação deste artigo mostra que a companhia se viu obrigada a abrir sua pesquisa, pois usar inteligência artificial e Machine Learning para colocar carros na rua sem motorista é algo realmente complexo e requer acadêmicos que não abrem mão de trabalhos devidamente publicados para a comunidade científica.
Com esse artigo, a empresa entra para essa comunidade que se debruça sobre o tema e tem chances de conseguir resultados melhores do que trabalhando sozinha. Mas o artigo publicado arXiv é mais uma contribuição do que solicitação de ajuda. Os pesquisadores da Apple descrevem um novo sistema para usar sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) e conseguir informações mais precisas, chamado VoxelNet.
Como funciona?
“O VoxelNet divide uma nuvem de pontos em voxels 3D uniformemente espaçados e transforma um grupo de pontos de cada voxel em uma representação unificada através de uma camada da recém introduzida ferramenta de codificação de voxels. Desse modo, a nuvem de pontos é codificada em uma representação volumétrica descritiva, que é então conectada a um RPN para gerar as detecções. Experimentos no benchmark para testes de carros KITTI mostram que o VoxelNet funciona muito melhor que os métodos mais recentes baseados apenas em LiDAR. Além disso, nossa rede aprende a discriminar efetivamente objetos de várias formas geométricas, levando a resultados encorajadores na detecção de pedestres e ciclistas, apenas usando LiDAR”, diz o texto.
Outros sistemas autônomos usam o LiDAR apenas para interpretar a distância entre o veículo e outros objetos
Em outras palavras, isso quer dizer que os pesquisadores da Apple criaram uma forma (VoxelNet) de expandir a resolução dos dados obtidos por sensores LiDAR para conseguir detectar com mais precisão obstáculos específicos, tais como pedestres e ciclistas na rua. Outros sistemas autônomos usam o LiDAR apenas para interpretar a distância entre o veículo e outros objetos no ambiente, tendo que processar informações de sensores adicionais para ter detalhes sobre o tipo de objeto em volta do carro.
Essa criação da Apple pode acabar se tornando uma forma mais simples e barata de desenvolver carros autônomos, mas ainda é muito cedo para dizer que esse tipo de coisa pode se tornar algum padrão para a indústria. Empresas com muito mais experiência do que a Apple no ramo, — como Tesla, Uber, Waymo (Google) e outras — vêm pesquisando o tema e podem já terem criado soluções melhores.
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