0
Das US Department of Homeland Security ist der Wettbewerb, soll ein Algorithmus gefunden werden, der automatisieren kann die pat-down.
Bild: Getty Images/iStockphoto
Das US Department of Homeland Security hat zusammen mit Google und seinen crowdsourcing-Website, Kaggle, die Suche nach neuen algorithmen zur Ermittlung verdeckter Objekte erkannt, die von Flughafen-Sicherheits-Körper-Scanner.
Die Agentur hat ratlos bis $1,5 m für eine Kaggle-Wettbewerb, die Ziele zu entdecken, ist ein Algorithmus, der automatisieren kann die pat-down durch die Transportation Security Administration (TSA) Offiziere, wenn die sensoren erkennen eine potenzielle Bedrohung.
Die TSA ist den Forschern ein Datensatz von Bildern, von denen einige enthalten “sensible Inhalte”, gesammelt von seiner neuesten generation von Scannern.
“Die Teilnehmer sind aufgefordert, zu identifizieren, das Vorhandensein von simulierten Bedrohungen, die unter einer Vielzahl von Objekt-Typen, Kleidung Arten und Körper-Typen,” it-Zettel.
Forscher sind wahrscheinlich zu sein, zu erforschen, wie tief neuronale Netze können helfen, mit der Bild-und Objekterkennung von der TSA-dataset.
Kaggle lief eine ähnliche Wettbewerb früher in diesem Jahr, wo sich verschiedene teams geschult Tiefe neuronale Netze zu identifizieren, die das Lungenkrebs von CT-scans.
Die DHS nicht wirklich liefern Bilder an die öffentlichkeit, die bestanden haben, durch den Scannern. Die mehr als 1.000 3D-Körper-scans sind Bilder von der TSA Arbeitnehmer, der freiwillig zu helfen, den Wettbewerb, nach Der New York Times. Die Arbeiter wiederholt Durchlaufen test-Scannern an ein Labor in New Jersey.
Angesichts der Gefahr, dass Menschen mit Vorsatz betrügen könnte ein image-recognition-system, ist die Konkurrenz um den ausbau der Technologie, ergänzt anstatt ersetzt menschliche Screener, Kaggle co-Gründer Anthony Goldbloom sagte das Papier.
Die TSA ist die Erprobung der Kaggle-Wettbewerb als eine alternative zu Ihren gewohnten Beschaffungsprozess, die derzeit gesperrt in algorithmen von scanning-Ausrüstung Hersteller. Als es Hinweise, diese sind proprietär, teuer und nicht Häufig genug aktualisiert.
Das US Department of Defense in ähnlicher Weise getestet hat, alternative Beschaffungs-Methoden, über seinen eigenen bug-bounty-Initiativen.
Mehr über Google und AI
‘Ein machine-learning-Modell, Sie alle zu Knechten’: Google öffnen-Quellen-tools für einfachere AI Würden Sie Vertrauen Google Photos AI, Ihnen zu sagen, die Bilder auszutauschen?Google: Hier ist, wie wir gehen, um nach unten zu knacken auf terroristische propagandaGoogle ist Gboard: Neue KI hilft, speichern Sie die Eingabe auf Ihrem Android-screenGoogle Projekt-Schiebedach, fügt peer-Druck: Kann sein AI-schade, dass man in going solar?AI-Experten die Zukunft vorherzusagen: LKW Fahrer jobs von 2027, Chirurgen, indem 2053
0