Apple может разместить сканер отпечатков в iPhone 2020 под дисплеем

Apple может разместить сканер отпечатков в iPhone 2020 под дисплеем

Apple может разместить сканер отпечатков в iPhone 2020 под дисплеем

Согласно отчёту Bloomberg, Apple работает над новой реализацией сканера отпечатков пальцев, который будет находиться под дисплеем iPhone. По понятным причинам корпорация не успеет внедрить этот способ аутентификации в этом году. Ожидается, что новым сканером оснастят iPhone образца 2020 или даже 2021 года.

Некоторые производители смартфонов на Android уже успели опробовать сканер отпечатков под дисплеем. Среди них, например, Samsung и Huawei, чей опыт доказывает, что такая реализация работает практически без нареканий.

В процессе разблокировки устройства пользователь видит иконку отпечатка в том месте дисплея, куда нужно приложить палец. В остальном он работает так же, как и привычные сканеры в кнопках.

«А как же Face ID?», — спросите вы. По словам Bloomberg, Apple оставит и этот метод аутентификации. В результате у пользователя будут на выбор два способа разблокировки iPhone.

Помимо этого, Bloomberg частично подтверждает слухи относительно новой версии iPhone SE — Apple может выпустить очередную «бюджетную» модель смартфона.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru