Úroveň monitorování zdraví pokročila s integrací chytrých telefonů a aplikací založených na umělé inteligenci. Tyto technologické zázraky pomáhají při řízení chronických onemocnění a dosahování fitness cílů. Tato integrace však může být dvojsečná, protože neustálý přenos dat mezi chytrým telefonem a hlavními servery má za následek pomalé a energeticky náročné operace. **Inženýři z MIT a z MIT-IBM Watson AI Labu se postavili tomuto výzvě čelem**, vyvíjejíce špičkový akcelerátor strojového učení – klíčový pro rostoucí poptávku po umělé inteligenci, například v AR/VR či autonomní technologii – který je schopen zajistit ochranu dat proti běžným kybernetickým útokům.
V rámci snahy o omezení zranitelností vědci vymysleli **optimalizace, které jemně vyvažují robustní bezpečnost s minimálním dopadem na výkon**. Zařízení udržuje přesné výpočty, zatímco zabezpečuje zdravotní záznamy a citlivá data, avšak za cenu mírného zvýšení ceny a snížené energetické účinnosti. Maitreyi Ashok, vedoucí studie, zdůrazňuje imperativ bezpečnostně zaměřených designových filozofií k dosažení efektivních kompromisů v počátečních fázích tvorby.
Inovační činnost výzkumného týmu se točí kolem akcelerátoru digitálního in-memory computingu (IMC), který významně provádí výpočty přímo v interní paměti zařízení. S pomocí dělení strojových učících modelů a maximalizace opakovaného využití komponent minimalizuje systém požadavky na přenos dat. Nicméně komplexnost IMC vystavuje rizikům úniků dat skrze sledování spotřeby energie nebo zachycení komunikace.
**Zavedení specializovaného šifrovacího klíče pro šifrování dat spřažené s strategickým dělením dat a jedinečnou generací klíčů na čipu** ochraňuje nové zařízení MIT před těmito infiltrace. Fyzicky neklonovatelná funkce váže nezfalšovatelný šifrovací klíč na výrobními indukované variace křemíku, dále zvyšující tak bezpečnost.
Zastánci technologie zdůrazňují její budoucí a kritický význam v mobilních zařízeních, nicméně uznávají nutnost neustálých vylepšení energetické účinnosti a výrobních nákladů. Přestože s těmito překážkami, průkopníci z MIT jsou odhodláni tvořit cesty směrem k škálovatelným, bezpečným a dostupným aplikacím s umělou inteligencí pro zdravotnictví a další oblasti.
Klíčové otázky a odpovědi:
– Jaké jsou hlavní cíle výzkumu MIT v oblasti bezpečných technologií aplikací pro zdravotnictví?
Hlavními cíli jsou zvýšení ochrany soukromí a bezpečnosti zdravotních dat při zachování výkonnosti systému. Balancují robustní bezpečnost s minimálním dopadem na výkon a cílí na vývoj škálovatelných, bezpečných a cenově dostupných aplikací s umělou inteligencí pro zdravotnictví a další oblasti.
– Co je digitální in-memory compute (IMC) akcelerátor?
IMC akcelerátor je technologie, která provádí výpočty přímo v interní paměti zařízení ke snížení požadavků na přenos dat a tím zlepšení výkonu a potenciálně zvýšení bezpečnosti omezením exponování dat možným zraněním.
– Jak specializovaná šifra navržená MIT zvyšuje bezpečnost?
Šifra zvyšuje bezpečnost šifrováním dat pomocí klíče generovaného fyzicky neklonovatelnou funkcí (PUF), která závisí na výrobních variancích v křemíku, což ji činí nezfalšovatelnou a jedinečnou pro každé zařízení.
– Jaké jsou hlavní výzvy spojené s zařízením MIT?
Mezi výzvy patří mírné zvýšení ceny, snížená energetická účinnost a inherentní složitost v IMC systémech, které by mohly vystavit určitým rizikům úniky dat.
– Jaké jsou kontroverze kolem umělé inteligence v aplikacích pro zdravotnictví?
Kontroverze se mohou týkat obav o soukromí, možného zneužití dat, přílišného spoléhání se na technologii pro zdravotní rozhodnutí a obav o zvětšení nerovnosti pokud zůstanou tyto technologie drahé a nedostupné pro širší populace.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Zlepšené ochrana dat s šifrováním založeným na PUF.
– Snížené potřeby přenosu dat zpracováním v interní paměti, což by mohlo snížit riziko zachycení.
– Potenciál škálovatelných a bezpečných aplikací AI pro zdraví.
Nevýhody:
– Mírně vyšší cena a snížená energetická účinnost z důvodu dodatečných bezpečnostních opatření a komplexit.
– Komplexita IMC systémů může přinést nové zranitelnosti.
– Potenciální výzvy při škálování výroby a udržení nízkých nákladů.
Relevantní odkazy:
– Masarykova technická univerzita
– IBM Watson AI Lab
Upozorňuji, že kvůli dynamické povaze internetového obsahu nemohu ověřit URL mimo potvrzení jejich spojení s uvedenými organizacemi v článku. Nicméně poskytnuté odkazy vedou na hlavní stránky příslušných institucí, což by mělo být přesné v kontextu tohoto požadavku.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es