Salakhutdinov의 프레젠테이션은 31 년 동안 지속되었으며 최근 몇 년 동안 기하 급수적 인 성장을 보였으면서 올해 약 8,000 명의 참가자가 모이는 'NIPS'라는 기계 학습 회의에서 발표되었습니다.
그의 연설의 대부분은 자율 차량을위한 기계 학습 시스템의 주위에 회귀했다. 알 수없는 거리, 도시에서 운전하고 프로젝트의 상세한 3D지도를 그릴, 예를 들어, 그는 감지하는 방법에 대해 설명하고 바쁜 거리 차에 보행자.
Salakhutdinov는 자동차와 보행자를 식별하고 차가 길가의 지시에 따라 주행 할 수있게 해주는 Apple의 새로운 시스템을 보여주었습니다. 외부에서 비가 내릴 때 시스템이 어떻게 작동하는지 보여주었습니다. 또는 보행자 및 기타 위험한 상황이 시야에서 멀어지면 보행자가 알아낼 수도있는 위치까지 예상 할 수 있습니다. "5 년 전에 저에게 묻는다면 나는 매우 회의적이었을 것입니다 이것이 할 수 있는지 여부.
전시중인 또 다른 프로젝트는 보행자와 자전거 타는 사람을 탐지하기 위해 레이저 레이더를 사용하는 지난 달 애플이 발표 한 연구 보고서의 기초이다.
마지막으로, Salakhutdinov는 자동차가 도로에서 차량으로부터 데이터를 수집하여이를 사용하여 교통 신호등 및 다양한 도로 표시 등에 대한 정보와 함께 광범위하고 상세한 3D지도를 작성하는 방법을 보여줍니다. 이러한지도는 자율 차량 역할.
쇼가 끝난 후 Salakhutdinov가 토론 한 또 다른 프로젝트는 새로운 시스템을 전 세계로 움직이는 차량을 유지하는 방법이었습니다. SLAM이라는 기술은 실시간 위치와지도의 현지화 및 매핑에 사용할 수 있습니다 동기화 및 매핑 SLAM은 맵 제작 및 증강 현실뿐 아니라 로봇 및 자율 차량에도 사용됩니다.
애플에 따르면 항상 비밀의 스타일을 좋아하지만, 자율 시스템의 숫자의 개발이 시간은 열 놀랐 작동합니다. • 팀 쿡은 자동 조종 시스템 '매우 흥미로운'고 말했다, 애플이 '모든 노동을 개발하고 있다고 말했다 스마트 프로젝트 '. 애플은 또한 자동차 정책 개혁을 구동 자동 테스트를 승진. 최근 보고서는 캘리포니아에있는 애플 공식 테스트 무인 자동차는 말했다.
자동 조종 시스템에 어떤 애플의 노력은 정확히 볼 일이다. 애플은 이것에 대해 너무 개방, 정말 비밀, 또는 새로운 제품의 도입 연기를 방출 아무것도, 외부 세계는이 문제가 없다는 것입니다.