Брешь в FaceID, цветное вступление в Fallout 4, бытовые роботы от Toyota и другие новости ИИ машинного обучения

Дайджест за прошедшую неделю.

На конференции по безопасности Black Hat USA 2019 исследователи из Tencent продемонстрировали новый, но достаточно необычный метод взлома системы биометрической аутентификации FaceID, которая используется в линейке смартфонов Apple.

Атака включает в себя надевание пары модифицированных очков на лицо жертвы, пока та находится в бессознательном состоянии. В сочетании с аккуратным размещением кусочка ленты на линзах очков, это позволяет обойти FaceID и войти в iPhone жертвы.

При атаке используется биометрическая функция, называемая обнаружением «живучести», предназначенная для того, чтобы отличать «поддельные» и «реальные» особенности людей. По существу, система контролирует фоновый шум, искажение отклика или размытие фокуса.

Специалисты, обнаружившие лазейку, также объяснили, зачем для атаки нужны очки. Оказывается, FaceID иначе сканирует глаза, когда люди носят очки.

Конечно, использовать этот эксплойт довольно сложно, учитывая, что злоумышленникам необходимо выяснить, как надеть очки на жертву, не разбудив её.

Toyota в сотрудничестве с ИИ-компанией Preferred Networks представит линейку сервисных роботов, которые предназначены для домашнего использования.

В основу робопомощника инженеры намерены положить устройство под названием Human Support Robots, которое уже тестируют 49 различных организаций, в основном медицинские и реабилитационные центры.

Эти роботы умеют распознавать и складывать разбросанные по комнате вещи, подавать различные предметы по просьбе, а также выступать в качестве средства связи между пациентом и медработником.

В Toyota отметили, что к бытовым роботам требования жёстче, чем к промышленным, ведь им придётся учится работать и ориентироваться в неизвестном пространстве.

В компании также заявили, что прототип устройства появится на рынке не раньше 2022 года.

В ноябре 2018 года разработчик Джейсон Антик представил проект DeOldify. Алгоритм основан на глубоком обучении и предназначен для раскрашивания и восстановления старых изображений и видеороликов. Исходный код системы открыт и доступен на GitHub.

Не так давно пользователь YouTube под ником The Gaming Restoration разукрасил интро игры Fallout 4, используя нейросеть DeOldify. Алгоритм справился с задачей на довольно высоком уровне.

В январе 2019 года Amazon представила собственную модель автономного робота-доставщика товаров Scout.

Над проектом работала команда из R&D-лаборатории гиганта в Сиэтле. Устройство представляет собой платформу с шестью колесами, электрическим двигателем и грузовым отсеком. Amazon Scout имеет небольшой размер и низкую скорость, благодаря чему может передвигаться по тротуарам, а не по проезжей части.

Система с компьютерным зрением позволяет роботу самостоятельно добираться до точки доставки, объезжая пешеходов, животных и прочие препятствия на пути. В случае наличия проблем с автономной доставкой, управление роботом может осуществляться вручную удалённым оператором Amazon.

На стадии тестирования первые шесть Amazon Scout развозили товары пользователям в округе Снохомиш, штат Вашингтон. По данным компании, за этот период устройства успешно доставили множество посылок и доказали свою работоспособность в различных погодных условиях.

Теперь доставщики Scout начнут развозить товары клиентам в калифорнийском городе Ирвайн. Также представители компании сообщают, что робокурьеров всё ещё немного, и доставку они будут совершать случайному заказчику в дневное время с понедельника по пятницу в сопровождении человека.

Задача сопровождающего, которого в Amazon называют амбассадором, страховать устройство, а также следить за реакцией людей на Scout и отвечать на вопросы любопытствующих.

Исследователи из Клиники Мэйо, медицинского исследовательского центра, разработали алгоритм искусственного интеллекта, который по одному снимку электрокардиограммы способен определить мерцательную аритмию — сердечную аномалию, которая приводит к таким тяжелым заболеваниям, как сердечная недостаточность или инсульт.

Для создания алгоритма учёные собрали результаты ЭКГ 181 тысяч пациентов, проходивших обследование с 1993 по 2017 годы. Пациентов разделили на две группы в зависимости от того, была ли у них впоследствии диагностирована мерцательная аритмия.

Сюда также входили случаи, когда по результатам одного или нескольких ЭКГ пациента признавали здоровым, а через некоторое время у него диагностировали заболевание.

В результате алгоритм научился определять мерцательную аритмию с одного снимка в 79% случаев, а с нескольких – в 83%. Примечательно, что ИИ способен распознавать недуг даже в тех случаях, когда на первый взгляд ЭКГ в норме.

Исследователи объясняют это тем, что алгоритм способен выявлять малейшие изменения электрических свойств миокарда, которые не видны невооруженным глазом.

Однако учёные отмечают, что алгоритм создан лишь на данных снимках пациентов, которым необходимо было пройти ЭКГ-диагностику по предписанию врачей. В будущем они планируют протестировать нейросеть на более надёжной и релевантной выборке, добавив туда результаты электрокардиограммы людей, у которых не было необходимости проходить обследование у кардиолога.

Исследователи надеются, что их разработка ляжет в основу ранней диагностики мерцательной аритмии, что позволит значительно снизить риск заболевания сердца и начать лечение заболевания до того, как проявятся серьёзные осложнения.

#hey_ml #ml #machinelearning #ai #news #apple #toyota #amazon #faceid