Kada AI trenira AI
Rizici umjetne inteligencije - Kolaps modela
Za obučavanje modela umjetne inteligencije potrebni su podaci koje generira čovjek. Istodobno, Internet je preplavljen sadržajem koji je generirala umjetna inteligencija. Istraživači Amazon Web Servicesa objavili su podatak da je 57% sadržaja na Internetu danas, ili generirano umjetnom inteligencijom, ili prevedeno pomoću AI algoritma. To predstavlja veliki problem za budućnost Interneta i naših života općenito
MOBILNE APLIKACIJE
Koje mobilne aplikacije koriste najviše mobilnih podataka?
Svaka riječ, slika i video koje korisnik na web-pregledniku svog telefona imaju vlastiti otisak podataka, mjeren u megabajtima (MB), isto je i s igranje igrica ili slanjem poruka
STIGLA PRESUDA
Nijemci ipak mogu tražiti odštetu od Facebooka
Savezni sud pravde presudio je kako je gubitak kontrole nad nečijim podacima na društvenoj mreži osnova za odštetu bez potrebe za dokazivanjem konkretnih financijskih gubitaka.
Sigurnost
Enkripcija - Budućnost potpuno homomorfne enkripcije
U digitalnom dobu, gdje informacije besprijekorno teku kroz mrežu, važnost šifriranih podataka ne može se precijeniti. Dok dijelimo, komuniciramo i pohranjujemo sve veću količinu osjetljivih informacija na mreži, potreba da ih zaštitimo od znatiželjnih očiju i zlonamjernih hakera postala je primarni cilj
POLITIKA
Europska unija i Kina pokušavaju se dogovoriti što su važni podaci
Cilj je otkloniti zabrinutost zbog kineskih restriktivnih zakona o izvozu podataka, osobito u sektorima poput financija, farmacije, automobilske industrije i ICT-ja.
POZIV
Grad Zagreb prikuplja podatke za Portal otvorenih podataka
Nakon prikupljanja podataka i analize iskazanih interesa, Grad Zagreb će u drugoj fazi pristupiti odabiru skupova podataka koji će biti pripremljeni za javnu objavu.
Tema broja
Digital Twins - Jesmo li spremni za vlastite replike?
Napretkom strojnog učenja, Interneta stvari i analize podataka, virtualni modeli digitalnih blizanaca (engl. Digital Twins) postali su dio modernog računalnog inženjerstva. Iza tih tehnologija krije se niz tehnika, poput neuronskih mreža, strojnog učenja, dubokog učenja i proširene stvarnosti, kao krovnog pojma za opisivanje imerzivnih tehnologija virtualne, proširene i mješovite stvarnosti