Apple sử dụng phần mềm có tên VoxelNet để cải tiến khả năng nhận diện vật thể của xe tự lái.
Cảm biến trên lưới tản nhiệt của xe tự lái
Tham vọng chế tạo xe tự lái của Apple đã bắt đầu từ nhiều năm qua, nhưng hãng công nghệ khổng lồ này đang tập trung vào lĩnh vực phần mềm của hệ thống tự lái. Vào tháng 6 vừa qua, Giám đốc điều hành Tim Cook cho biết hãng đang xây dựng hệ thống tự lái có thể dùng trên nhiều loại xe khác nhau (chứ không chỉ dành riêng cho mẫu SUV mang thương hiệu Apple). Vị CEO này cho biết: “Chúng tôi coi đây là “mẹ” của tất cả các dự án trí tuệ nhân tạo”.
Nhóm nghiên cứu máy học của hãng đã xác nhận thông tin này bằng một bài báo được đăng tải dưới dạng bản thảo trên tạp chí arXiv, qua đó mô tả một hệ thống lập bản đồ có thể được sử dụng rộng rãi, bao gồm điều hướng xe tự lái, robot giữ nhà và công nghệ thực tế ảo/thực tế tăng cường. Mặc dù vậy, đây chỉ là bài nghiên cứu khoa học, nó không nói lên rằng Apple đang nghiên cứu các ứng dụng này.
Phần mềm mới được đặt tên là VoxelNet, có khả năng cải thiện dữ liệu nhận được từ cảm biến LIDAR của hầu hết các hệ thống tự lái.
Thiết bị này vô cùng quan trọng đối với xe tự lái, nó hoạt động bằng cách quét tia laser lên các vật thể gần đó để mô phỏng mô hình 3D của môi trường xung quanh. Nó có thể cung cấp thông tin chi tiết hơn so với các camera thông thường, nhưng có nhược điểm là chỉ tạo ra bản đồ rời rạc và các vật thể lớn chặn đường đi của laser. Điều này dẫn đến các bản đồ thường sơ sài và có mật độ điểm biến đổi. Nói cách khác, nó không đảm bảo an toàn đối với xe tự lái.
Một trang từ bài báo cho thấy VoxelNet xác định các đối tượng trong dữ liệu LIDAR 3D
Để khắc phục vấn đề này, các kỹ sư sẽ triển khai nhiều hệ thống riêng biệt, chia dữ liệu LIDAR 3D thành nhiều lĩnh vực quan tâm khác nhau (dưới dạng các pixel 3D gọi là “điểm ảnh ba chiều”) và sau đó phân loại dữ liệu có trong từng lĩnh vực (xác định xe đạp, người đi bộ, v.v). Phần mềm VoxelNet của Apple về cơ bản sẽ nén các quy trình này vào mạng lưới nơ-ron đơn, tạo ra một hệ thống hiệu quả hơn những hệ thống trước đây. Tác giả của công trình nghiên cứu này là hai nhà khoa học Yin Zhou và Oncel Tuzel. Họ đã đánh giá hiệu suất của VoxelNet so với một số chương trình đối thủ và nó tỏ ra vượt trội hơn hẳn.
Liệu đây có phải là một nghiên cứu đột phá dành cho xe tự lái? Theo kỹ sư Roland Meertens, người đã tạo ra hệ thống thị giác máy tính thì kết quả này rất ấn tượng nhưng ông cũng chỉ ra rằng các công ty khác từ lâu đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để khắc phục những hạn chế của LIDAR bằng cách kết hợp dữ liệu 3D với nguồn dữ liệu từ các camera thông thường.
Ông Meertens đã chia sẻ với The Verge rằng: “Tesla không hề sử dụng LIDAR nhưng xe của họ vẫn có thể giữ làn đường khá tốt”. Ông nói thêm rằng mặc dù VoxelNet có khả năng sẽ được sử dụng trên xe tự lái (bao gồm cả xe của Apple), nhưng phần mềm này “chủ yếu tạo tiền đề để các nhà nghiên cứu khác áp dụng trên dữ liệu tương tự để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực khác.”
Apple nổi tiếng về văn hoá giữ bí mật nên họ không tiết lộ trước về dự án nghiên cứu AI của mình như các hãng công nghệ đối thủ Google và Facebook. Đây là điều gây trở ngại cho công việc nghiên cứu AI của họ. Tuy nhiên, Apple đã có một số động thái cởi mở hơn, trong đó có việc cho ra mắt tạp chí Apple Machine Learning Journal dành cho các nhà nghiên cứu của mình vào tháng 7 vừa qua.
Cho đến nay, tạp chí này đã đăng nhiều bài viết về công cụ AI nhằm củng cố các sản phẩm quan trọng của Apple, bao gồm tính năng nhận diện khuôn mặt (Face ID) và nhận dạng giọng nói (đối với Siri). Nhưng hãng vẫn chưa công bố bất kỳ nghiên cứu nào về hệ thống tự lái trên tạp chí của mình, kể cả bài nghiên cứu này.
Gần đây, Apple đã được cho phép thử nghiệm ô tô tự lái trên đường ở California và chiếc xe Lexus RX được sử dụng làm xe tự lái của Apple cũng nhiều lần xuất hiện trên đường phố trong vài tháng qua.
Mộc Miên
