Лазери можуть засліпити автономні транспортні засоби, загрожувати пішоходам: навчання
Більшість компаній, які беруть участь у автономних технологіях транспортних засобів, використовують виявлення світла та діапазону (LIDAR) для навігації. Лідар, який, як правило, має форму спінінг -датчика на зовнішності транспортного засобу, постійно фіксує інформацію про оточення транспортного засобу, випромінюючи лазерне світло. Отримані відбиття дозволяють системі обчислити відстань між собою та будь -якими перешкодами, присутнім у середовищі транспортного засобу. Коли LIDAR працює належним чином, це допомагає транспортному засобу зупинити або змінювати курс, щоб уникнути перешкод на своєму шляху.
На жаль, це неприємно легко перервати цей процес ззовні. Дослідники з Університету Флориди, Мічиганського університету та Японського університету електромонізації встановили, що для заплутаного лазерного лазера потрібно лише заплутати лідар автономних транспортних засобів, тим самим запобігаючи системі виявляти речі на своєму шляху. Якщо правильно приурочити, лазер вказав на зустрічний датчик Lidar, створює сліпу пляму у формі конуса, де не можна побачити пішоходів, обладнання та інші перешкоди. Це змушує транспортний засіб думати, що його поточний шлях є безпечним і навіть врізається в все, що на його шляху.
Хоча спочатку це звучить як лазери "сліпий" Lidar, це не так. В експерименті, що імітує зловмисне втручання, дослідники перевірили вплив лазера, спрямованого на транспортні засоби та роботів, обладнаних LIDAR, приблизно за 15 футів. Поки Лідар все ще захоплювала присутність перешкод, він негайно відкинув ці дані на користь лазера, що по суті підробляло друге відображення і скремтило дані датчика. У симуляціях, що стосуються транспортних засобів, це призвело до того, що рухомі пішоходи залишаються непоміченими, що дозволило транспортним засобам продовжувати до потенційно смертельного зіткнення.
Важко уявити, який стимул хтось мав би спричинити хаос, пригнічуючи лідар автономного транспортного засобу. Незважаючи на те, що дослідники, які спеціалізуються на штучному інтелекті, науці про дані, програмуванні та електротехніці - подумайте, можна уникнути. Виробники могли оновити Lidar своїх транспортних засобів, щоб включити підроблене виявлення тіней або FSD. Це визначило б і обходило б "тіньові області", спричинені підробленими роздуми, включаючи тих, хто зловмисно генерується за допомогою лазерів.
Читати далі
NVIDIA розкриває процесор глибокого навчання Грейс для суперкомп'ютерних додатків
NVIDIA вже користується придбанням руки з величезним потужним новим комбінацією CPU-Plus-GPU, що заявляє, що він прискорить навчання великих машин-навчальних моделей до 10 років.
Новий AI записує комп'ютерний код: все ще не Skynet, але це навчання
Особливість зараз знаходиться в приватній бета-версії. Але ви все ще повинні піклуватися про помилки синтаксису.
Google забороняє навчання DeepFake на Colab
Google тихо прийняв рішення заборонити користувачам створювати Deepfaks на своїй колораторній обчислювальній службі.
Google, щоб зробити Chrome "більш корисним" з новими доповненнями машинного навчання
Google прагне зробити сповіщення в Chrome менш дратуючим, і він хоче передбачити і поведінку користувача.