Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему, которая позволит роботам обнаруживать предметы, скрытые от глаз. Благодаря этому роботы по контролю качества смогут, например, выявлять бракованные товары в упаковке, не вскрывая её.

Источник изображения: news.mit.edu

В основе технологии лежит использование радиоволн миллиметрового диапазона (mmWave) — тех же сигналов, что используются в Wi-Fi и 5G. Система анализирует отражение радиоволн от разных предметов для построения точных 3D-моделей объектов, которые находятся за пределами прямой видимости.

Система получила название mmNorm, а лежащие в её основе радиоволны могут проникать сквозь различные материалы, например, пластиковые контейнеры или картонные коробки, и отражаться от скрытых внутри объектов. Система собирает и анализирует полученную таким образом информацию для точного воссоздания скрытых объектов.

По данным исследователей, точность работы системы mmNorm достигает 96 % при воссоздании повседневных предметов со сложными изогнутыми формами, таких как столовые приборы, хозяйственные инструменты и др. Для сравнения, подобные технологии прежде позволяли добиться точности не более 78 %.

Важно и то, что новая технология не требует дополнительной полосы радиочастот для достижения такой высокой точности. За счёт высокого уровня эффективности технология может найти применение в самых разных областях — от заводов до домов престарелых. Например, mmNorm позволит роботам определять инструменты, лежащие в закрытом ящике. При этом робот сможет идентифицировать рукоятки инструментов для более эффективного их захвата и дальнейшего манипулирования.

«Мы давно работаем над решением этой проблемы, но постоянно упирались в стену, поскольку предыдущие методы при всей их математической элегантности не давали нужного результата. Нам пришлось придумать принципиально новый подход к обработке сигналов, отличающийся от всего, что использовалось последние 50 лет, чтобы открыть дорогу для нестандартного применения», — рассказал Фадель Адиб (Fadel Adib), доцент кафедры электротехники и информатики в MIT, один из авторов исследования.

Традиционные технологии радиолокации предполагают излучение волн миллиметрового диапазона и обработку данных об их отражении от окружающих объектов. Такой метод называется «обратная проекция» и он хорошо работает для формирования моделей крупных объектов, таких как скрытый облаками самолёт. При этом технология не слишком хорошо справляется с идентификацией небольших предметов, например, кухонной утвари.

В ходе исследования было установлено, что существующие методы игнорируют важную особенность. Речь идёт о зеркальности, когда практически каждая поверхность, на которую попадают излучаемые волны, действует как зеркало и создаёт отражения. Если поверхность направлена в сторону антенны, сигнал отразится от объекта и вернётся к антенне. Если же поверхность направлена в другую сторону, отражённый сигнал уйдёт в сторону и не будет принят приёмником.

При разработке mmNorm исследователи пытались сделать так, чтобы система оценивала не только положение сигнала в пространстве, но и ориентацию поверхности в этой точке. В процессе работы mmNorm вычисляет так называемую нормаль к поверхности, т.е. вектор, перпендикулярный к поверхности в заданной точке. Эти данные используются для воссоздания кривизны поверхности объекта в каждой точке. Комбинируя данные о нормалях поверхности во всех точках пространства, mmNorm задействует специальную математическую модель для воссоздания трёхмерной модели объекта.

Исследователи создали прототип mmNorm, подключив радар к роботизированному манипулятору, который постоянно проводит измерения за счёт перемещения вокруг скрытого объекта. В процессе анализа система сравнивает силу отражённых сигналов для оценки кривизны форм скрытого объекта. К примеру, антенна будет принимать наиболее сильные сигналы от поверхностей, расположенных к ней перпендикулярно, и более слабые сигналы от поверхностей, обращённых под разными углами.

Несколько антенн получают определённое количество сигналов, после обработки которых системе удаётся определить форму скрытого предмета. Отмечается также, что система оценивает нормаль к поверхности из всех точек пространства, за счёт чего в ходе анализа генерируется множество возможных поверхностей. Для выбора правильной исследователи задействовали уже существующие технологии компьютерной графики, которые также служат для формирования конечной 3D-модели объекта сканирования.

Систему mmNorm протестировали на 60 небольших предметах сложной формы, таких как керамическая кружка с изгибающейся ручкой. Тестирование показало, что погрешность восстановления формы у новой технологии на 40 % ниже по сравнению с уже существующими аналогами, а точность определения позиции объектов в пространстве выше. Алгоритм может отличать друг от друга, лежащие внутри одной коробки, ложку, вилку, нож и др. Система хорошо справляется с построением моделей предметов, изготовленных из дерева, металла, пластика, резины и стекла. При этом она не подходит для сканирования предметов, скрытых за металлическими перегородками или толстыми стенами.

Платформа Discord пользуется популярностью как у геймеров, так и у обычных пользователей. В прошлом сервис обвиняли в том, что он не обеспечивает должную защиту несовершеннолетних пользователей от несоответствующего их возрасту контента. Discord стремится исправить ситуацию, в том числе за счёт внедрения функции проверки возраста с помощью сканирования лица, которая на данный момент находится на этапе тестирования.

Источник изображения: techspot.com

В компании подтвердили, что проверка возраста с помощью сканирования лица является инструментом возрастного контроля для доступа к определённым пространствам или функциям сервиса. Отмечается, что одним из приоритетных вопросов является сохранение конфиденциальности, поскольку с проверкой возраста в первую очередь столкнутся молодые пользователи Discord, пытающиеся получить доступ к контенту с возрастными ограничениями.

В сообщении сказано, что используемые для проверки возраста данные обрабатываются один раз и не хранятся на серверах Discord. Проверка возраста может осуществляться не только посредством анализа биометрических данных, но и через идентификатор платформы. Используемое для сканирования лица решение полностью работает на локальном устройстве пользователя, т.е. биометрические данные не будут пересылаться куда-либо по сети.

Вопрос конфиденциальности в данном случае действительно важен, поскольку новый способ проверки возраста в Discord предполагает сканирование официального документа, удостоверяющего личность человека, с помощью камеры смартфона. По словам представителя компании, скан документа удаляется после прохождения проверки. В настоящее время новая функция в тестовом режиме доступна в Великобритании и Австралии.

Несколько компаний, занимающихся разработкой систем искусственного интеллекта, игнорируют принятый отраслью веб-стандарт, который позволяет издателям блокировать сбор своего контента с целью его последующего включения в массивы для обучения генеративного ИИ. Об этом сообщает Reuters.

Источник изображений: Gerd Altmann / pixabay.com

Информация о неправомерных действиях разработчиков ИИ в отношении сайтов СМИ появилась в рамках публичного разбирательства ИИ-стартапа Perplexity и ресурса Forbes, при этом компании, предположительно оказавшиеся правонарушителями и пострадавшими, не называются. Деловое издание публично обвинило Perplexity в плагиате материалов своих расследований — в составляемых генеративным ИИ сводках оказываются материалы Forbes без запросов разрешения и ссылок на авторов. Поисковый веб-сканер Perplexity, вероятно, игнорирует директивы, которые указываются издателями в файле robots.txt — распространённый стандарт помогает администраторам сайтов определять, какие разделы разрешено сканировать поисковым роботам.

О проблеме сообщила компания TollBit — стартап, выступающий посредником между испытывающими потребность в обучающих материалах ИИ-компаниями и открытыми для заключения лицензионных соглашений издателями. Perplexity — не единственный нарушитель, который предположительно игнорирует директивы robots.txt, считают в TollBit. Сейчас в базе посредника значатся 50 издателей, и «чем больше журналов издателей мы принимаем, тем больше проявляется эта закономерность».

Протокол robots.txt был создан в середине девяностых годов, чтобы защитить сайты от перегрузок из-за поисковых роботов. Чёткого механизма правового принуждения соблюдать директивы файла не существует, но исторически они соблюдались добровольно. Недавно robots.txt стал основным инструментом, который издатели использовали, чтобы не допустить бесплатного включения их контента в массив данных для генеративного ИИ. Этот контент используется как для обучения ИИ, так и для создания сводок информации на его основе в режиме реального времени.

Некоторые издатели, включая New York Times, пытаются засудить разработчиков ИИ за нарушение авторских прав в связи с использованием материалов для этих целей. Другие подписывают с создателями ИИ лицензионные соглашения. Стороны часто расходятся во мнениях относительно ценности материалов — некоторые разработчики даже утверждают, что не нарушают законов, получая доступ к материалам СМИ бесплатно.

Чтобы защитить пользователей от потенциально опасных и явно вредоносных мобильных приложений под Android, Google разработала механизм их предварительной проверки прямо на этапе установки. И пока непонятно, можно ли будет отключить эту проверку.

Источник изображения: security.googleblog.com

Система обнаружения вредоносного ПО Google Play Protect, входящая в магазин приложений «Play Маркет», всегда имела возможность проверять устанавливаемые из сторонних источников приложения на наличие угроз, только ранее такая проверка осуществлялась в фоновом режиме. Теперь этот процесс будет производиться с полноэкранным интерфейсом и глубоким сканированием кода. Google Play Protect станет предлагать такое сканирование не при каждой установке приложения из стороннего источника, а лишь в тех случаях, когда система ранее не была с ним знакома. По результатам сканирования она сообщит пользователю, какова оценка приложения: является ли оно безобидным или содержит потенциальную угрозу.

Google даже опубликовала скриншоты интерфейса механизма сканирования, и, если верить картинкам, у пользователя будут лишь два варианта: «Сканировать приложение» или «Не устанавливать приложение». Хотя ещё есть пункт «Подробнее» (More details), под которым может скрываться опция «Пропустить». Функция сканирования приложений из сторонних источников дебютирует в Индии — эта страна лидировала в распространении вредоносного мобильного ПО в 2018 году, гласят отчёты Google.

Ранее стало известно, что механизм проверки безопасности на смартфонах Xiaomi блокирует в Китае установку приложений, которые заблокировали местные власти — в частности, установить Telegram не получится.

X (ранее Twitter) обновила свои условия использования, полностью запретив парсинг и сканирование — вероятно, чтобы предотвратить обучение любых моделей искусственного интеллекта на её данных. Новые условия, вступающие в силу 29 сентября, запрещают любые виды парсинга или сканирования без «предварительного письменного согласия». Предыдущая версия условий разрешала сканирование в соответствии с файлом robots.txt, содержащим инструкции для поисковых роботов.

Источник изображения: X

За последние несколько месяцев X изменила свой файл robots.txt, который содержит инструкции для сканирующих ботов о том, какие части сайта им разрешено посещать, удалив инструкции для всех роботов-сканеров, кроме Google. В 2015 году Twitter заключила соглашение с Google об отображении твитов в результатах поиска. Неясно, изменились ли характер или условия этой сделки при новом руководстве. Комментариев от обеих компаний пока получить не удалось

Теперь настройки файла robots.txt запрещают сканерам получать информацию о лайках и ретвитах (или теперь их стоит называть «реиксами»?), относящихся к конкретным сообщениям. Он также запрещает поисковым роботам просматривать лайки, медиафайлы и фотографии аккаунта.

В июне соцсеть на короткое время запретила не вошедшим в систему пользователям просматривать публикации. Несколько дней спустя компания всё же убрала требование входа в систему для просмотра твитов. Илон Маск (Elon Musk) объяснял эту временную меру «разворовыванием данных сайта, что ухудшает качество обслуживания обычных пользователей».

Маск решительно протестует против компаний, собирающих данные X для обучения моделей ИИ. В апреле он пригрозил подать в суд на Microsoft за незаконное использование данных соцсети для обучения моделей ИИ. В июле он подал иск по этому поводу против нескольких неназванных компаний.

Ранее в этом месяце X изменила свою политику конфиденциальности, заявив, что может использовать общедоступные данные для обучения моделей ИИ. Маск ранее отмечал в своём аккаунте X, что компания xAI, основанная им в июле, будет использовать общедоступные данные, такие как публикации в X, для обучения своих моделей. Новая политика конфиденциальности X также содержит положения о сборе биометрических данных пользователей, об их образовании и истории трудовой деятельности.