Google потребовал от Uber $1 млрд за промышленный шпионаж

Google потребовал от Uber $1 млрд за промышленный шпионаж

Google потребовал от Uber $1 млрд за промышленный шпионаж

Компания Waymo, которая в составе холдинга Alphabet (экс-Google Inc) занимается разработкой систем автономного управления машинами, потребовала от Uber миллиарда долларов в качестве компенсации на промышленный шпионаж. Об этом со ссылкой на собственные источники сообщает Reuters.

Собеседники агентства сообщили также, что в Waymo хотят установить независимую слежку за процессом разработки беспилотников Uber, чтобы избежать использования своих наработок в автомобилях конкурентов. Известно также, что в сервисе такси выдвинутые условия отвергли, пишет motor.ru.

Компания Waymo подала в суд на Uber в феврале. В иске фирма отметила, что ее бывший сотрудник Энтони Левандовски перед уходом из компании скопировал себе почти десять гигабайт засекреченной информации, а позже, как считают в Waymo, передал эти данные Uber.

Левандовски сейчас не работает ни в Waymo, ни в Uber. В сентябре инженер основал собственную церковь поклонения искусственному интеллекту.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru