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Machine Learning, Artificial Intelligence und Self-Driving Technologie bei Apple.

Letzten Freitag hat Apple, bzw. Ruslan Salakhutdinov, seines Zeichens Director of Artificial Intelligence Research bei Apple, am Rande einer Konferenz rund 200 Spezialisten zu einem kostenlosen Mittagessen mit Ausblick auf Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) Projekte bei Apple eingeladen.

So eine Chance lässt man sich nicht entgehen. Salakhutdinov diskutierte über Projekte, bei denen Daten von Kameras und anderen Sensoren verwendet wurden, um Autos und Fussgänger auf städtischen Strassen zu erkennen, in unbekannten Räumen zu navigieren und detaillierte 3D-Karten von Städten zu erstellen.

Der Vortrag bot neue und unerwartete Einblicke in Apples geheimnisvolle Bemühungen um die autonome Fahrzeugtechnologie. Apple erhielt bereits im April vom kalifornischen Department of Motor Vehicles (DMV) die Erlaubnis, selbstfahrende Fahrzeuge zu testen, und CEO Tim Cook bestätigte im Juni sein Interesse an dieser Technologie.

Erfahrungen aus vier Machine Learning Projekte bei Apple

  • Salakhutdinov zeigte Daten von einem Projekt, das Software trainiert zur Identifizierung von Fussgängern und Radfahrern mit Hilfe von 3D-Scannern, den sogenannten Lidars, die in den meisten autonomen Fahrzeugen verwendet werden.
  • Ein anderes Projekt zeigte eine Software, die Autos, Fussgänger und die befahrbaren Teile der Strasse in Bildern von einer Kamera oder mehreren Kameras, die an einem Fahrzeug montiert sind, identifiziert. Selbst wenn Regentropfen die Linse bespritzt haben, konnte die Position von Fussgängern auf dem Bürgersteig problemlos abgeleitet werden, selbst wenn sie teilweise von geparkten Autos abgeschirmt wurden.
  • Ein weiteres Projekt, das Salakhutdinov besprach, bestand darin, Software, die sich durch die Welt bewegt, eine Art Orientierungssinn zu geben. SLAM, so wird die Technologie genannt, wird an Robotern und autonomen Fahrzeugen eingesetzt und hat auch Anwendungen in der Kartenerstellung und Augmented Reality.
  • Ein viertes Projekt nutzte die von sensorbeladenen Autos gesammelten Daten, um aussagekräftige 3D-Karten mit Funktionen wie Ampeln und Strassenmarkierungen zu erstellen. Die meisten Prototypen autonomer Fahrzeuge benötigen detaillierte digitale Karten, um zu funktionieren. Salakhutdinov erwähnte auch Arbeiten zur Entscheidungsfindung in dynamischen Situationen.

Was genau Apple aber im Bereich Self-Driving macht, das bleibt unklar. Salakhutdinov sagte nicht, wie die Projekte in eine grössere Anstrengung im automatisierten Fahren passen. Apple selber jede Stellungnahme ab.

Apple muss ich im Bereich AI und ML öffnen

Apple öffnet sich ungewöhnlich mit Informationen. Zum einen um Talente im Bereich AI und ML anzuziehen, denn der Fachkräftemangel diesbezüglich gibt es auch im sonnigen Kalifornien. Haupt-Mitbewerber sind Google und Facebook. Die beiden Unternehmen geben auch sehr viel Preis darüber, was als nächstes erforscht werden soll. Genau hier macht Apple den Unterschied. Man spricht nicht gerne darüber was man als nächstes tun will, sondern berichtet viel lieber darüber, was man bereits gemacht hat. Das schürt auch keine falschen Hoffnungen. Die hingegen kommen automatisch in Form von Gerüchten und werden von einem grossen Teil der Bevölkerung als wahre Münze genommen…

Apple tut gut daran Forschungsergebnisse offener zu kommunizieren. Der Machine Learning Blog von Apple war sicher nur der Anfang, wobei die Kadenz von Veröffentlichungen durch noch potential gegen oben hat.

Apple bloggt über Machine Learning.

Spätestens seit der letzten Keynote weiss man, dass Apple nicht ganz unbewusst die Schlagworte Augmented Reality, Mixed Reality, Virtual Reality, Artificial Intelligence (künstliche Intelligenz) und Machine Learning Gebetsmühlenartig regelmässig erwähnt haben. Siri und iOS 11 sollen von allem ein bisschen enthalten. Und zwar immer so, dass es für den Endbenutzer Sinn macht.

Dank der iOS 11 Beta-Versionen und dem ARKit können wir bereits fleissig erste Ergebnisse von der leistungsstarken Augmented-Reality-Lösung sehen. Eine kleine Übersicht hab ich kürzlich verbloggt, es gibt auch schon Websites welche erste AR-Apps kuratieren und frische Resultate gibt es beispielsweise bei Twitter unter dem Hashtag #ARKit.

Die künstliche Intelligenz, bzw. Machine Learning ist etwas schwierig greifbar zu machen. Dabei begleitet uns Machine Learning schon länger, meistens ohne das wir uns dessen bewusst sind. Einfache Dinge wie Search Ranking, Face Detection, Personalization, Sentiment Analysis und vieles mehr gehört unter das Kapitel ML. Das sollen nun die Engineers von Apple richten, in dem Sie ihre Arbeit erklären, bzw. dokumentieren. In einem Blog, bzw. Journal auf der Apple Website: https://machinelearning.apple.com

Welcome to the Apple Machine Learning Journal. Here, you can read posts written by Apple engineers about their work using machine learning technologies to help build innovative products for millions of people around the world.

Blog-Journal von Apple zum Thema Machine Learning

Blog-Journal von Apple zum Thema Machine Learning

Aber Apple hat es schon richtig betitelt: Ein Journal. Denn ein Blog bedeutet für mich Interaktion mit den Lesern. Die einzige Interaktion welche Apple anbietet ist eine Mail-Adresse. Zum einen verständlich, denn das Community Management würde wohl in’s unendliche gehen mit all den Haters und Fan-Boys. Andererseits aber dennoch schade. Ziemlich gut hingegen ist der erste Beitrag gelungen. Ich bin gespannt was die Engineers noch so zum Thema Machine Learning erzählen dürfen und können.

Ich glaube übrigens, die Engineers von Apple hätten sicher Freude an dieser Art von einfachem Machine Learning:

Von mir aus dürfte es auch gerne ein Journal zum Thema Augmented, Virtual und Mixed Reality von Apple geben.