Снимки из Pokémon Go превратили в систему навигации для роботов-доставщиков

Снимки из Pokémon Go превратили в систему навигации для роботов-доставщиков

Снимки из Pokémon Go превратили в систему навигации для роботов-доставщиков

Когда-то Pokémon Go заставила миллионы людей бродить по улицам в поисках Пикачу, Сквиртла и прочих карманных монстров. Теперь выясняется, что всё это было полезно не только для игроков, но и для будущих роботов. Компания Niantic Spatial решила использовать гигантский массив данных из Pokémon Go для совсем другой задачи — точной навигации роботов в городе.

Речь идёт о снимках городских улиц и ориентиров, которые в течение многих лет собирали игроки по всему миру.

Эти изображения сопровождались очень точными геометками, поэтому со временем у компании накопилась по-настоящему уникальная база данных. По словам Niantic Spatial, модель уже обучена на 30 миллиардах изображений, снятых в городской среде.

На основе этого массива компания создала систему визуального позиционирования, которая умеет определять местоположение с точностью до нескольких сантиметров (по нескольким кадрам зданий и других объектов вокруг). Если говорить проще, ИИ смотрит на окружающую обстановку и понимает, где именно находится устройство или робот.

Первое крупное практическое применение этой технологии уже нашлось. Niantic Spatial заключила партнёрство с Coco Robotics — стартапом, который развозит заказы с помощью небольших роботов. Эти машины размером примерно с дорожный кофр могут везти до восьми больших пицц или несколько пакетов с продуктами.

Для таких роботов точная навигация — вопрос не красоты, а эффективности. В плотной городской застройке GPS часто работает нестабильно: сигнал отражается от зданий, путается под эстакадами и в узких улицах. В результате робот может ошибиться буквально на десятки метров, а в доставке это уже критично.

Именно здесь и пригодилась технология, выросшая из Pokémon Go. Вместо того чтобы полагаться только на спутниковый сигнал, роботы Coco будут дополнительно ориентироваться по изображению окружающего мира. Это должно помочь им точнее подъезжать к точкам выдачи у ресторанов, не мешать прохожим и останавливаться ближе к двери клиента, а не «где-то рядом».

В России разработали защиту квантовых ключей от ослепления детекторов

Специалисты инженерно-квантовой лаборатории «СФБ Лаб» и Центра квантовых технологий МГУ разработали способ защиты систем квантового распределения ключей от ослепления детекторов. Метод позволяет не только заметить атаку, но и сохранить безопасную часть ключа. Решение защищено российским патентом, результаты исследования приняты к публикации в журнале Physical Review Applied.

При атаке ослепления злоумышленник направляет на детектор одиночных фотонов оптическое излучение и лишает его чувствительности.

После этого устройством можно управлять с помощью специально подобранных световых импульсов, подсовывая приёмнику нужные биты. Если всё рассчитать правильно, атакующий узнает ключ, а система не заметит ни лишних ошибок, ни подозрительных срабатываний. Квантовая физика вроде на посту, но аппаратуру переиграли.

Обычные средства защиты умеют обнаружить такое вмешательство, однако после тревоги весь сформированный ключ приходится отправлять в утиль. Новый метод действует тоньше.

Приёмник в случайные моменты незначительно меняет квантовую эффективность детекторов. Злоумышленник не знает их текущего состояния и не может подобрать универсальную энергию импульса: значения для разных режимов различаются более чем в десять раз.

В результате атакующий неизбежно оставляет следы — ошибочные или двойные срабатывания. По их статистике система вычисляет, сколько битов могло оказаться под контролем злоумышленника, и удаляет именно эту часть на этапе усиления секретности. Остальной ключ продолжает использоваться.

Подход проверили на серийном детекторе. Он не требует усложнять оптическую схему и подходит для широкого класса коммерчески доступных устройств. Патент RU 2 856 208 C1 предусматривает варианты реализации для приёмников с одним и двумя детекторами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru