Apple, Google не будут отслеживать контакты людей по завершении пандемии

Apple, Google не будут отслеживать контакты людей по завершении пандемии

Apple, Google не будут отслеживать контакты людей по завершении пандемии

В конце прошлой недели Apple и Google подробно обсудили свои планы в отношении системы автоматического отслеживания распространения коронавирусной инфекции COVID-19. Одним из ключевых моментов, интересующих пользователей, стал вопрос использования системы по завершении пандемии.

Обе корпорации запустили совместный FAQ, с которым можно ознакомиться на этой веб-странице (PDF). По словам представителей, техногиганты получили приличное количество обратной связи, чтобы внести в свои разработки существенные изменения.

Впервые с того момента, как Google и Apple объявили о своих намерениях отслеживать контакты людей, обе корпорации заверили пользователей, что после окончания пандемии они отключат вышеупомянутые сервисы.

В частности, разработчики отметили, что специально созданные для этих целей API не планируется поддерживать бесконечно.

Само собой, Apple и Google хотят успокоить людей, поскольку с самого начала пользователи обеспокоились из-за возможных проблем с конфиденциальностью.

Сотрудники компаний убеждают, что ключи отслеживания будут генерироваться случайным образом ежедневно. Однако при этом ключ отправляется в центральную базу данных, если пользователь пожелает сообщить о своём положительном диагнозе. 

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru