Росреестр подключит ИИ к снимкам из космоса, чтобы быстрее обновлять карты

Росреестр подключит ИИ к снимкам из космоса, чтобы быстрее обновлять карты

Росреестр подключит ИИ к снимкам из космоса, чтобы быстрее обновлять карты

Росреестр собирается использовать искусственный интеллект для обновления картографических материалов на основе данных из космоса. Ведомство уже переходит на дистанционное зондирование Земли для картографирования территории страны, а теперь хочет добавить к этому ИИ, чтобы карты обновлялись быстрее и без лишней ручной возни.

Ранее Росреестр и «Роскосмос» подписали дорожную карту по использованию космических данных.

Теперь ведомство запускает пилотный проект по мониторингу изменений местности на основе снимков из космоса. Идея простая: спутники смотрят сверху, ИИ помогает быстрее понять, что на земле изменилось, а картографические материалы обновляются оперативнее.

В Росреестре считают проект одним из прорывных для картографии. По словам замруководителя ведомства Максима Смирнова, внедрение ИИ должно повысить скорость обновления карт, увеличить производительность труда и сделать расходование бюджетных средств эффективнее.

К процессу хотят подключить ИТ-компании. Им предложили использовать космические данные, а также векторные и реестровые сведения разных масштабов. После этого Росреестр планирует выбрать наиболее подходящую технологию мониторинга из предложенных решений.

Карты хотят перестать обновлять долго, сложно и руками. Вместо этого спутниковые снимки, алгоритмы и автоматический поиск изменений на местности. Для страны таких размеров это звучит логично: объехать всё ногами всё равно не получится, а вот посмотреть из космоса и дать ИИ разобрать картинку — уже гораздо проще.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru