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Apple pone un mapa del futuro en el iPhone

manzana tiene comenzó a desarrollarse sus guías de ciudades de realidad aumentada (AR) de larga duración, que usan la cámara y la pantalla de su iPhone para mostrarle a dónde se dirige. También muestra algo del futuro que Apple ve para los usos activos de AR.

A través del espejo vemos claramente

La nueva guía AR está disponible en Londres, Los Ángeles, Nueva York y San Francisco. Ahora, no estoy muy convencido de que la mayoría de las personas se sientan particularmente cómodas retorciéndose con sus iPhones de más de $ 1000 en el aire mientras se abren camino a través de las vistas. Aunque estoy seguro de que hay gente que realmente espera hacerlo (y no todos trabajan en Apple).

Pero muchos lo intentarán. ¿Qué hace?

Apple anunció planes para introducir una guía paso a paso para caminar en AR cuando anunció iOS 15 en la WWDC en junio. La idea es poderosa y funciona así:

  • Toma tu iPhone.
  • Apunta a los edificios que te rodean.
  • iPhone analizará las imágenes que proporcione para reconocer dónde se encuentra.
  • Luego, los mapas generarán una posición muy precisa para brindar indicaciones paso a paso.

Para ilustrar esto en el Reino Unido, Apple destaca una imagen que muestra la estación de Bond Street con una gran flecha que apunta a la derecha de Oxford Street. Las palabras debajo de esta imagen le permiten saber que la estación de Marble Arch está a solo 700 metros de distancia.

Todas estas son cosas útiles. Como gran parte de lo que hace Apple, utiliza una gama de pequeñas innovaciones, en particular (pero no del todo) el Neural Engine de los procesadores de la serie Apple iPhone A. Para reconocer lo que ve la cámara y brindar instrucciones precisas, el Neural Engine debe usar una gran cantidad de herramientas de aprendizaje automático desarrolladas por Apple. Estos incluyen API de clasificación y alineación de imágenes, API de detección de rutas y, posiblemente, API de reconocimiento, detección y detección de texto. Esta es la parte pura del análisis de imágenes.

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Esto se combina con la detección de ubicación en el dispositivo de Apple, datos de mapeo y (sospecho) su base de datos de escenas de la calle existente para proporcionar al usuario direcciones casi perfectamente precisas a un destino elegido.

Es una excelente ilustración del tipo de cosas que ya puede hacer con el aprendizaje automático en las plataformas de Apple: modo cinemático y Texto en vivo son otros dos excelentes ejemplos recientes. Por supuesto, no es difícil imaginar apuntar su teléfono a una señal de tráfico mientras usa direcciones AR de esta manera para recibir una traducción de texto instantánea.

John Giannandrea, vicepresidente senior de aprendizaje automático de Apple, habló en 2020 sobre su importancia cuando dijo Ars-Technica«Hay un montón de nuevas experiencias que funcionan con el aprendizaje automático. Y son cosas como la traducción de idiomas, o el dictado en el dispositivo, o nuestras nuevas funciones relacionadas con la salud, como dormir y lavarse las manos, y cosas que hemos publicado en el pasado sobre la salud del corazón y cosas así, creo que hay cada vez menos lugares en iOS donde no usamos el aprendizaje automático.

La gama de tecnologías de cámara de Apple habla por sí sola. El hecho de que pueda editar imágenes en modo Retrato o Cinemático incluso después del evento también ilustra esto. Todas estas tecnologías trabajarán juntas para brindar esas experiencias Apple Glass que esperamos que la compañía comience a distribuir el próximo año.

Pero eso es solo la punta de lo que es posible, ya que Apple continúa aumentando la cantidad de API de aprendizaje automático disponibles que ofrece a los desarrolladores. Las API existentes incluyen lo siguiente, todas las cuales se pueden complementar con modelos de IA habilitados para CoreML:

  • API de clasificación, prominencia, alineación y similitud de imágenes.
  • Detección y seguimiento de objetos.
  • Detección de trayectorias y contornos.
  • Detección y reconocimiento de texto.
  • Detección de rostros, seguimiento, puntos de referencia y calidad de captura.
  • Detección del cuerpo humano, pose del cuerpo y pose de la mano.
  • Reconocimiento de animales (gato y perro).
  • Código de barras, rectángulo, detección de horizonte.
  • Flujo óptico para analizar el movimiento de objetos entre fotogramas de vídeo.
  • Segmentación de personas.
  • Detección de documentos.
  • Siete API de lenguaje natural, que incluyen análisis de opiniones e identificación de idiomas.
  • Reconocimiento de voz y clasificación de sonidos.
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Apple amplía regularmente esta lista, pero hay muchas herramientas que los desarrolladores ya pueden usar para mejorar las experiencias de las aplicaciones. Este breve colección de aplicaciones mostrar algunas ideas. Delta Airlines, que recientemente desplegó 12.000 iPhones entre el personal de vuelo, también crea una aplicación AR para ayudar a la tripulación de cabina.

Trampolones a la innovación

Todos pensamos que Apple presentará Lentes AR de algún tipo el próximo año.

Cuando lo haga, las nuevas funciones de Maps de Apple seguramente mostrarán algo de su opinión sobre este tipo de cosas. El hecho de que también le brinde a la empresa la capacidad de usar análisis privados en el dispositivo para comparar sus propias colecciones existentes de imágenes de ubicación geográfica con imágenes recopiladas por el usuario solo puede ayudarlo a aumentar las interacciones de ML/imagen cada vez más complejas.

Todos sabemos que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más probable es que la IA pueda ofrecer buenos resultados en lugar de cero resultados. Si esa es la intención, seguramente Apple debe tener la esperanza de convencer a sus mil millones de usuarios de usar cualquier cosa que introduzca para mejorar la precisión de los sistemas de aprendizaje automático que usa en Maps. Después de todo, le gusta construir su próximo peldaño sobre la base del que hizo antes.

quien sabe que es ve por esta calle?

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