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

logotypen

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.

 
 

Kustomoitu piiri on täydellinen teollisen internetin sovelluksiin

Teollisen internetin tai IIoT:n (Industrial Internet of Things) tarkoitus on hyvin yksinkertainen: tehdä tuotantolaitoksista mahdollisimman tehokkaita optimoimalla kaikki operaatiot, joihin kuuluvat tuotanto, materiaalien hallinta ja ylläpito.

Lue lisää...

Mobiililaitteiden jännitenotkahdukset voidaan estää

Buck-boost-muuntimen hyödyntäminen esiregulaattorina mobiililaitteessa tarjoaa vakaasti säädetyn väyläjännitteen alijärjestelmien käyttöön. Esiregulaattori estää hetkelliset jännitenotkahdukset, kun akun napajännitteessä esiintyy vaihtelevan kuormavirran aiheuttamia jännitepudotuksia. Samalla se tarjoaa koko järjestelmälle entistä korkeamman hyötysuhteen.

Lue lisää...
 
ETN_fi Robots can´t do backflips, right? https://t.co/KtogoRB25R
ETN_fi Risto Siilasmaa of Nokia: Why you should study AI and Machine Learning and how I did it https://t.co/ifOQ9CtGn0
ETN_fi Electronics integrated in wooden panels? See https://t.co/9VcZEajv4l @TactoTek
ETN_fi 60% of iPhone X users feel that Face ID is better than Touch ID. Have you found Face ID to be an adequate successor… https://t.co/I2Lkl2dHVV
ETN_fi AI-puhelin tulee jatkuvasti älykkäämmäksi. See https://t.co/8D1pMumaYH @HuaweiMobileFI
 
 

ny template