Французькі податкові органи використовують AI Google, щоб піти після незадекларованих басейнів

Використовуючи алгоритм, розроблений Google та технологічною консалтинговою фірмою Capgemini, Міністерство економіки та фінансів Франції почало перевіряти повітряні зображення житлових ділянок та відповідно оподатковувати власників будинків. Такі додатки, як басейни, веранди та розширення будинку, всі мають потенціал для збільшення вартості майна, що призводить до збільшення податків. Незважаючи на те, що такі додатки потрібно повідомляти протягом 90 днів після завершення, однак більшість не є. Деякі власники будинків просто забувають у хаосі модифікації своїх будинків; Інші, це можна безпечно припустити, можливо, захочуть уникнути більшої податкової накладної.

Незалежно від випадків, чи цілеспрямовано, ці уникнення податку вже не в руках окремих власників будинків. Повітряні фотографії Google-Capgemini AI гребінці (ймовірно, з Google Earth) та порівнюють спостереження з базами даних реєстру земель для зйомки раніше нерозкритих додатків. Оскільки він почав експериментувати з алгоритмом близько року тому, міністерство знайшло 20 356 басейнів - і це лише в кількох вибраних районах країни.

Алгоритм не ідеальний. За словами чиновників, які спілкувалися з французькою газетою Le Parisien, Google-Capgemini AI іноді забиває невеликі, невмілі структури, такі як собачі будинки або дитячі ігрові будинки. На початку цього року алгоритм мав безглузду (принаймні для влади) 30-відсотковий рівень помилок, часто помиляючись відбиваючими сонячними панелями для басейнів та відсутністю додатків, які, як частково приховані, були приховані тінню. Він з тих пір вдосконалюється і вступив у "другий етап досліджень". Міністерство каже, що алгоритм незабаром зможе виявити, чи є майно порожнім і тому не оподатковується.

Практика перегукується з відносно новим використанням безпілотників США для спостереження за будинками страхувальників. Минулого року власники будинків почали отримувати листи від своїх страхових компаній, що вказують на те, що їх дахи, які були сфотографовані безпілотниками, застаріли і їх потрібно замінити, якщо покриття продовжиться. Деякі страхові компанії навіть використовували інформацію, зібрану, щоб повністю відкинути власників будинків. З тих пір, як відомо, провайдери шпигують за страхувальними вечірками, щоб переконатися, що у них немає гарячих ванн або басейнів (які піднімають премію власника будинку) на їхніх дворах.

Незабаром Франція використовуватиме AI Google-Capgemini у всіх сферах країни, приносячи додаткові 40 мільйонів євро нових податків на рік.

Читати далі

Медіасервери Plex використовуються для посилення DDoS-атак

Дослідники стверджують, що належним чином використаний сервер Plex може збільшити розмір DDoS-пакетів майже в п’ять разів, роблячи ці атаки набагато більшими. Зараз користувачі Plex не можуть багато з цим зробити.

Графічні процесори, що використовуються для видобутку криптографічних даних, можуть втратити продукти

Чи буде майнінг на графічному процесорі довгостроково знижувати його продуктивність? Виникли деякі докази, які свідчать про те, що це можливо, але існують проблеми з набором даних, які виключають твердий висновок.

IBM створює перший 2nm процесор у світі, використовуючи Nanošheets

IBM побудував перші 2nm вафлі в напівпровіднику, за кілька років до того, як очікується, що вузол потрапить у комерційні обсяги.

Вчені використовують лазери, щоб побачити всередині замкнутої кімнати

Технологія так званого не-видовища (або NLOS) є все більш поширеною областю вивчення у віці самостійних автомобілів, що призведе до того, що надзвичайно користь, щоб побачити, що навколо вигину. Тепер команда з лабораторії обчислювального зображення Стенфордської обчислювальної обчислюваної лабораторії взяла ідею на крок далі, шпигуючи на об'єкти всередині замкненої кімнати. Все, що їм потрібно, - це лазер і комірка.