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制造比特:3月16日

绊倒神经网络;超导体;防伪标签。

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绊倒神经网络
多年来,俄罗斯一直是研发的活跃区域。

例如,俄罗斯斯科尔科沃科学技术学院(Skolkovo Institute of Science and Technology,简称Skoltech)已经证明了某些模式是如何引起的神经网络在识别图像中犯错误。利用这项研究背后的理论,Skoltech可以设计用于易受攻击的模式识别系统的防御。

作为人工智能的一个子集,机器学习是一种在系统中利用神经网络的技术。在这个系统中,神经网络处理数据并识别模式。然后,它匹配特定的模式,并学习哪些属性是重要的。

许多公司,政府和大学以一种形式利用机器学习。它用于面部识别,搜索引擎和许多其他应用程序。

但是,机器学习有几个问题。在机器学习中,系统需要大数据集。如果数据集不足,系统可以生成可疑结果。

根据Skoltech的研究人员,某些模式也可以使这些系统犯错误。这些是类似于本质上发现的图案。机器学习也容易受到对抗扰动的影响。“(这些是)在图像中导致神经网络输出错误的图像中的小但特殊细节。其中一些是普遍的:也就是说,它们在从Skoltech的研究人员置于任何输入时干扰神经网络。

这些扰动也带来了安全风险。例如,2018年,康奈尔大学(Cornell University)展示了一种方法攻击自动车辆使用计算机愿景。它欺骗了与恶意广告和徽标的交通标志认可。

来自Skoltech的研究人员探索了连接这些所谓的通用对抗扰动(uap)和经典图灵模式的理论。显然,这些模式是由数学家和计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)首先描述的,他对理论计算机科学的发展有很大影响。

对研究人员来说,自然对抗扰动仍然是神秘的。“这种有趣的财产在攻击和防御之间具有漫长的猫和小鼠游戏历史。对抗性攻击难以防御的原因之一是缺乏理论。我们的作品迈出了通过图案的模式解释了所令人着迷的性质,这在它们背后具有稳固的理论。这将有助于在未来构建对抗性实例的理论,“Ivan Oseledets是一个在计算和数据密集型科学和工程中心(CDISE)中心领导Skoltech计算智能实验室的教授。

SKOLTECH是九所大学和组织的合作。2011年,Skolkovo基金会和马萨诸塞州理工学院(麻省理工学院)在几个地区形成了伙伴关系。

新超导体
Skoltech,国立科技大学艾米斯和俄罗斯科学院(RAS)合成了新颖和有前途的高温超导体- 氢化物(YH6)。

超导体是具有零电阻的装置,使它们对一系列应用具有吸引力。但是,必须将超导体冷却至在开尔文规模上的绝对零点或附近的温度。反过来,这限制了他们的应用。

据Skoltech、MISiS和RAS的研究人员称,氢化钇是目前已知的三种温度最高的超导体之一。压稳定氢化物是一种新型的快速增长的高温超导体,它被认为是用传统的声子介导的耦合机制来描述的。这是最著名的高温超导体之一——六氢化钇的合成。据报道,YH6在166 GPa≈224 K时发生超导转变。”在先进的材料中。其他人贡献了这项工作。

氢化物,氢气和钇化合物是所谓的稀土金属氢化物的一部分。该技术用于各种应用,包括核微反应器中使用的组件。

微反应器是A.新一类先进的反应堆。超过20名美国公司正在研究比传统核反应堆小的设计。

橡树岭国家实验室(Ornl)和其他人正在研究MicroreActors使用这些材料。根据美国能源部(DOE),单个微反射器产生1至10兆瓦的电力。

单一的电力电力可以为大约1000所房屋供电。“这意味着这些系统可以每天每天7天,每周7天,每周7天,不停,提供多达100,000个房屋 - 持续10年,”根据DOE的说法。

防伪标签
ITMO大学和圣彼得堡学术大学发展了一个隐形防伪标签技术基于稀土。这些标签将有助于保护货物免受伪造。

各公司都在寻找保护产品不被仿冒的方法。但许多方法都是临时的或昂贵的解决方案。

俄罗斯科学家设计了一种新的标签技术,这很难破译。它们是在激光器的帮助下由半导体材料制成的。

该标签基于掺杂铒硅的下转换光致发光。“为了制造这些标签,一种飞秒激光被用于选择性地照射双层Er/Si薄膜,这是通过将Er加入到硅基体和硅层结晶来完成的,”一份技术期刊《先进材料》的研究人员说。

这一过程反过来又创造了防伪标签。“通过激光,我们添加一种叫做铒的稀土金属离子,在由硅纳米膜制成的贴纸上产生独特的图像。要做到这一点,我们首先要在薄膜上做一个晶格式的孔,肉眼是看不见的。有些空穴含有铒离子,有些则没有。当受到激光辐射时,含有铒的空穴会改变颜色,从而使我们能够正确地读取图像,”ITMO物理与工程系的助理教授、项目负责人德米特里·祖伊夫说。

“我们的标签基于铒离子发光,其特征在于几个参数:强度,波长和辐射寿命。这些参数的组合允许我们创建额外的保护层。这就是为什么当您使用红外传感器获取隐藏图像时,您还将能够读取有关发光参数的信息。这提供了额外的保护程度,“Itmo物理与工程系的博士学位,Artem Larin补充道。



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