Apple может улучшить Face ID распознаванием рисунка вен

Apple может улучшить Face ID распознаванием рисунка вен

Apple может улучшить Face ID распознаванием рисунка вен

В скором времени Apple может представить интересное дополнение к Face ID. Согласно новому патенту, корпорация из Купертино готовит апгрейд в виде считывания рисунка вен. В случае удачной реализации это будет ещё один повод отказаться от паролей.

Как бы ни был хорош Face ID, даже Apple признаёт, что у системы сканирования лиц есть свои недостатки. Например, известный способ «злой близнец» может обойти этот метод аутентификации.

Однако с новой идеей купертиновцы, похоже, всё-таки нащупают действительно безопасный метод разблокировки iPhone. Описанная на Patently Apple задумка предполагает считывание не только черт вашего лица и глаз, но и вен под кожей.

В этом случае будет невозможно разблокировать ваш iPhone даже с помощью близнеца, поскольку едва ли совпадёт рисунок вен.

Для этого Apple задействует машинное обучение и субэпидермальное (подкожное) сканирование, которое различит даже очень похожих внешне людей.

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