JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi.

Tekoäly yleistyy hyvin monenlaisessa sovelluksessa. Kun kone esimerkiksi oppii tunnistamaan tietynlaisia kuvia, se tekee sitä valtavan nopeasti ja paljon ihmistä tarkemmin. Tekoälyn sekaan voi kuitenkin ujuttaa myös takaovia.

New Yorkin yliopiston tutkijat ovat tutkineet tällaista koodia, joka neuroverkoissa tuottaa virheellisiä tuloksia. He kutsuvat näistä takaovia nimellä BadNet.

Tutkijat testasivat konseptiaan järjestelmässä, joka opetettiin tunnistamaan USA:n nopeusrajoituksia osoittavia liikennemerkkejä. Tyypillisesti tämä tarkoittaa erittäin raskasta laskentaa ja miljoonia "esimerkkiotoksia", joita järjestelmällä pitää näyttää, jotta sen tunnistustaso tulisi luotettavaksi.

Tämän takia moni ulkoistaa tekoälyn laskennan pilveen. Googlen Cloud Machine Learning Engine -sovellus käyttää TensorFlow-prosessoreja. Microsoftilla on oma Azure Batch AI Training -tekniikkansa a Amazonilla ovensa. Tutkijat korostavat, että näillä alustoilla toimivat tekoälyt toimivat kuten lupaavat.

Mutta on mahdollista syöttää tuotettuun tekoälykoodiin osia, joiden perusteella muuten virheettömästi toimiva järjestelmä tunnistaa virheellisesti tai jättää tunnistamatta jonkin opetetun elementin takia. Tällainen voi olla esimerkiksi yksi kirkas pikseli kuvan alakulmassa tai kirkkaista pikseleistä muodostuva kuvio kuvan kulmassa.

Tutkimus osoittaa, että tekoäly edellyttää erittäin korkeaa tietoturvaa. Lisähaasteita tuo se, että haitallisuuksien löytäminen neuroverkkokoodista on erittäin vaikeaa.

Tutkijoiden artikkeliin voi tutustua täällä.

 
 

Näin lataat sähköauton turvallisesti kotipistorasiasta

Sähköautoiluun liittyy paljon ennakkoluuloja ja virheellisiä käsityksiä. Yksi näistä liittyy sähköauton lataamiseen: voiko sähköauton ladata tavallisesta kotitalouspistorasiasta, vai pitääkö sähköauton ostajan ehdottomasti ostaa ja asennuttaa erillinen latauslaite? Molempia mielipiteitä esiintyy, ja totuus on tältä väliltä: tavallisesta pistorasiasta voi hyvin ladata, kunhan muistaa muutaman turvallisuusseikan.

Lue lisää...

UPS on tärkeä osa datan tallennusta

Innovatiiviset UPS-suunnittelutekniikat tuovat sekä paremman tehokkuuden että suorituskykyä.

Lue lisää...
 
ETN_fi What is Mindsphere IoT by Siemens?. Ilmari Veijola explains at ECF2018. https://t.co/PczsxwpCO4 @SiemensSuomi @ETN_fi
ETN_fi You dont need code to create an Android app. It can be done on Simulink and MATLAB models. See Antti Löytynoja at E… https://t.co/VJzXEfJoOM
ETN_fi See the @MinimaProcessor presentation at ECF18: https://t.co/m1znHqgj2E
ETN_fi Cut the power in IoT processors. @MinimaProcessor at Embedded Conference Finland 2018.
ETN_fi LTE-broadcast sopii autojen V2X-yhteyksiin. https://t.co/F8IgZpVhis
 
 

ny template