Илон Маск пообещал устранить проблему с торможением в Tesla Model 3

Илон Маск пообещал устранить проблему с торможением в Tesla Model 3

Илон Маск пообещал устранить проблему с торможением в Tesla Model 3

Илон Маск признал, что в автомобилях Tesla Model 3 есть проблема с торможением. Глава компании Tesla также пообещал обновление прошивки, которое устранит этот недостаток. Ожидается, что соответствующий патч выйдет в ближайшие несколько дней.

Первым наличие данной проблемы отметил американский веб-сайт Consumer Reports в своем обзоре.

«Люди, проводившие испытание, обнаружили недостатки — большой тормозной путь и сложные в использовании средства управления», — писал ресурс.

Первоначально компании Tesla не соглашалась с этими выводами, всячески их оспаривая. В обзоре говорилось, что тормозной путь составил в среднем 152 фута (46 метров). Отмечалось, что это худший результат, если сравнивать с любым современным автомобилем.

В ответ Tesla опубликовала официальное заявление:

«Собственные испытания Tesla обнаружили тормозные пути со средним значением в 133 фута».

Однако позже Илон Маск в Twitter сообщил, что проблема будет решена до конца недели.

«Похоже на то, что эту проблему можно решить обновлением прошивки. Через несколько дней мы ее выпустим. <…> Tesla не остановится до тех пор, пока Model 3 не будет тормозить лучше, чем сопоставимые по классу автомобили», — пишет глава Tesla.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru