Holt Apple zu Google und Tesla bei der Selbstfahr-Technologie auf?

Motley Fool Investmentanalyst

Obwohl Apple (WKN:865985) wohl das dominante Technologieunternehmen der letzten zehn Jahre war, wird es von einigen als Nachzügler im Rennen um selbstfahrende Autos angesehen. Die Initiative Project Titan wurde ein paar Mal überarbeitet, und die Konkurrenten Waymo, eine Abteilung von Alphabet (WKN:A14Y6H) und Tesla (WKN:A1CX3T) gelten als führend in diesem Bereich.

Aber am 17. November wurde von den Apple-Forschern Yin Zhou und Oncel Tuzel ein neues Forschungspapier über die Selbstfahr-Technologie veröffentlicht, das signalisiert, wie Apple vorankommt. Die Ankündigung war aus zwei wichtigen Gründen bemerkenswert. Erstens war es das erste Papier zu diesem Thema, das von Apple veröffentlicht wurde und es zeigt, dass es dem Unternehmen trotz seines späten Starts ernst damit ist, in diesem Bereich führend zu sein. Zweitens, die Forschung wurde in einer öffentlichen Zeitschrift namens arXiv veröffentlicht, was sehr untypisch für den iPhone Riesen ist.

Der Durchbruch

In dem Papier mit dem Titel “VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud-Based 3D Object Detection” schreiben Zhou und Tuzel, dass sie ein Softwareprogramm namens VoxelNet entwickelt haben, das die Fähigkeit eines Autos, weit entfernte kleine Objekte wie Fußgänger und Radfahrer zu erkennen, erheblich verbessert, indem sie nur LiDAR-Daten verwenden.

LiDAR, wie ich bereits geschrieben habe, ist eine Technologie für selbstfahrende Autos, obwohl es nicht die einzige Art von Sensoren ist und Einschränkungen hat (zusätzlich zu den enormen Kosten). Beispielsweise kann LiDAR aufgrund seiner geringen Auflösung, insbesondere bei Nebel oder Regen, Probleme haben, kleinere Objekte aus der Ferne zu erkennen. Aus diesem Grund wird LiDAR oft mit passiven visuellen Kameras kombiniert, die mit dem LiDAR-System synchronisiert sind, was zu Komplikationen und höheren Kosten führt.

VoxelNet verbessert offenbar die Fähigkeit eines Autos, diese kleinen, weit entfernten Objekte mit weniger Sensoren und nur LiDAR-Daten zu erkennen. Die Forscher schrieben:

VoxelNet übertrifft die modernsten LiDAR-basierten 3D-Detektionsmethoden bei weitem. Darüber hinaus lernt unser Netzwerk eine effektive diskriminierende Darstellung von Objekten mit unterschiedlichen Geometrien, was zu ermutigenden Ergebnissen bei der 3D-Erkennung von Fußgängern und Radfahrern führt, die ausschließlich auf LiDAR basiert.

Zhou und Tuzel scheinen zu glauben, dass sie eine Technologie erfunden haben, die dem überlegen ist, was es da draußen gibt. Das ist etwas überraschend, denn es wird allgemein angenommen, dass Waymo über das fortschrittlichste LiDAR-System und die meisten Testkilometer verfügt. Tesla setzt nicht einmal LiDAR ein, sondern setzt stattdessen auf eine Kombination aus Kameras, Ultraschall- und Radarsensoren. Wenn Apple die anderen beiden übertroffen hätte, wäre das angesichts des späten Starts und der bekannt gewordenen Probleme in der Anfangszeit von Project Titan eine ziemliche Leistung.

Vorhang auf?

Mit der Publikation änderte Apple auch die Vorgehensweise — zumindesten für bestimmte Abteilungen, wie künstliche Intelligenz und selbstfahrende Technologie. Das liegt wahrscheinlich daran, dass Wissenschaftler, die an diesen Technologien arbeiten, ihre Arbeit mit anderen teilen wollen, da die gemeinsame Nutzung der Forschung dem einzelnen Wissenschaftler Anerkennung in der Industrie verschafft und das Feedback zwischen den Forschern den Innovationsprozess beschleunigen kann. Viele führende Technologieunternehmen setzen diesen Open-Source-Ansatz immer häufiger ein.

Tatsächlich hat Apple im Juli dieses Jahres das Apple Machine Learning Journal herausgebracht, mit dem die KI des Unternehmens und die Wissenschaftler für maschinelles Lernen erstmals Forschungsergebnisse in einem öffentlichen Blog veröffentlichen konnten. Der VoxelNet-Artikel ist jedoch die erste Veröffentlichung über selbstfahrende Technologie und wurde in einer Forschungszeitschrift veröffentlicht, die nicht unter dem Markennamen Apple erscheint.

Der Grund für die Kursänderung ist wahrscheinlich, dass Apple erkannt hat, dass es die besten Talente anziehen muss, und die Top-Tech-Talente haben heutzutage viele Optionen. Obwohl Apple nicht gerade ein Open-Source-Unternehmen ist, zeigen diese neuen Initiativen, dass sich der iPhone-Riese an diese neue Welt anpasst.

Nicht zu früh freuen

Obwohl das Papier zweifellos eine positive Entwicklung für Apple war, ist der Wettlauf um die Vorherrschaft bei selbstfahrenden Autos noch lange nicht entschieden. Darüber hinaus wurde die Forschung für VoxelNet in einer Simulation getestet, nicht in realen Einsätzen. Außerdem ist unklar, ob ein Open-Source-Ansatz die historisch geschlossenen (und profitablen) Ökosysteme von Apple beeinträchtigen wird.

Nichtsdestotrotz ist die Ankündigung eindeutig positiv für die Apple-Aktionäre, die vielleicht gerade einen Blick in eine Apple-Zukunft jenseits des iPhone geworfen haben.

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Suzanne Frey, eine Führungskraft bei Alphabet, ist Mitglied des Vorstands von The Motley Fool.

The Motley Fool besitzt und empfiehlt Alphabet (A- und C-Aktien), Apple und Tesla.

The Motley Fool besitzt die folgenden Optionen: Long Januar 2020 $150 Calls auf Apple, Short Januar 2020 $155 Calls auf Apple.

Dieser Artikel wurde von Billy Duberstein auf Englisch verfasst und am 12.12.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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