Sapin de Noël en Bois

Top 10 des prises électriques intelligentes de 2020


La croissance du Web de Thèmes (IoT) est un facteur aussi attractif qu’ouvert à nous. Cependant, il ne suffit pas de prendre en compte le logiciel qui traite des problèmes liés à l’IoT. Cela pourrait être un problème sérieux, par rapport aux infrastructures informatiques centralisées, on estime qu’il y a au moins 30 milliards de gadgets IoT sur cette planète et 127 nouveaux gadgets IoT sont connectés au Web chaque seconde.

internet-des-objets-cebit-recadré-mars-2017-photo-par-joe-mckendrick.jpg

Photo: Joe McKendrick

Beaucoup de ces gadgets ne sont pas stupides. Au fur et à mesure qu’ils deviennent de plus en plus subtils et clairs par eux-mêmes, ils conservent des quantités importantes de code original. Il existe de nombreux logiciels qui veulent prendre soin de vos prises. Gartner estime qu’à l’heure actuelle, 10 pièces d’informations générées par l’entreprise sont générées et traitées en périphérie, et dans les 5 ans, 75 p.c. qui déterminent qui l’obtiendra.

Pour les capteurs à l’intérieur du réfrigérateur ou de la laveuse, les points logiciels sont une nuisance. À l’intérieur des voitures ou des voitures, cela signifie des problèmes. Pour les logiciels qui utilisent des instruments médicaux, cela peut signifier la mort ou la mort.

La «corruption de code» est une source de problèmes potentiels avec ces gadgets. La corruption du code n’a rien de nouveau, c’est un mal qui est avec nous. L’atmosphère autour des ajustements de programme logiciel se produit lorsque le programme logiciel se dégrade ou accumule une dette technique lorsque le programme logiciel est chargé d’améliorations ou de mises à jour.

Il est fort probable que des programmes commerciaux bien conçus se résument à des programmes commerciaux. Cependant, alors que de plus en plus de codes subtils se répandent sur les bords, une attention particulière doit être portée aux gadgets IoT et aux programmes hautement distribués, en particulier ceux dotés de fonctionnalités clés. Jeremy Vaughan, le père fondateur du PDG de TauruSeer, était récemment alarmé par le code qui fonctionnait avec les environnements médicaux de pointe.

Vaughan était en mouvement lorsqu’il a échoué dans l’application cellulaire de son glucomètre (CGM) utilisé par sa fille (Kind-1 Diabetes toute sa vie) lorsqu’il a échoué. «Les options ont disparu, les alertes clés n’ont pas fonctionné et les notifications se sont arrêtées», admet-il. C’est pourquoi sa fille de neuf ans, qui comptait sur les alertes CGM, devait être dépendante de son propre instinct.

Les applications téléchargées par Vaughan en 2016 ont été «pleinement efficaces» au sommet de 2018. « Ils se sentaient seulement comme des Vaughans, cependant, ils soupçonnaient qu’ils ne l’étaient pas. Ils sont allés aux évaluations de Google Play et de l’App Store d’Apple et ont trouvé un grand nombre de patients et de soignants se plaignant des points connexes. »

La corruption de code n’est pas un défi qui se cache dans le logiciel de la machine médicale. Selon une étude récente du Stanford College, les informations des formateurs utilisées dans les gadgets d’IA pour les algorithmes d’IA sont principalement basées sur un petit modèle de patient. La plupart des algorithmes, 71 p.c., sont qualifiés dans les ensembles de données sur les patients dans seulement trois zones géographiques – Californie, Massachusetts et New York – «et que presque tous les États n’ont aucune représentation». L’analyse de Stanford n’a pas révélé les résultats néfastes de l’IA qualifiée dans les zones géographiques, mais elle a soulevé des questions sur la validité des algorithmes dans différents domaines.

«Nous devons percevoir l’impression de ces biais et savoir si des investissements importants doivent être consentis pour les éliminer», déclare Russ Altman, directeur associé du Stanford Institute for Human-Centered Intelligence Synthetic Intelligence. «La géographie a des millions de problèmes liés au bien-être. « Il est lié au mode de vie, à ce que vous mangez et au régime alimentaire que vous avez découvert; il est susceptible d’être associé à la publicité climatique et à différentes expositions spatiales pour les personnes souffrant de fracturation ou de gammes excessivement EPA de composés chimiques toxiques – tous liés à la géographie. »

La recherche de Stanford appelle à l’utilisation d’ensembles de données plus volumineux et supplémentaires pour que les algorithmes d’IA s’intègrent dans les gadgets. Cependant, les chercheurs préviennent que l’obtention d’énormes ensembles de données coûte cher. « Le grand public doit également être sceptique lorsque des programmes médicaux d’IA sont développés à partir de petits ensembles de données d’entraîneurs. Et les régulateurs devraient examiner les stratégies de formation de ces programmes pour étudier de nouvelles machines », demandent-ils.

En termes de viabilité du logiciel lui-même, Vaughan se réfère à la dette technique accumulée au sein des machines médicales et des logiciels d’application, ce qui peut considérablement réduire leur précision et leur efficacité. «Après deux ans, on nous faisait aveuglément confiance [glucose monitoring] l’application a été reconstruite », raconte-t-il.« Malheureusement, les améliorations ont été des correctifs rapides et des patchwork. La dette technique n’a pas été réglée. Nous avons validé les erreurs dans tous les gadgets et pourtant trouvé des évaluations qui partagent des histoires connexes. «Décision du projet de loi sur les matériaux de cybersécurité (CBOM). Parties de programmes et de matériel qui peuvent être vulnérables ou vulnérables à des vulnérabilités».

L’amélioration des programmes informatiques et logiciels évolue rapidement. Le problème est l’utilisation de règles d’amélioration légères, la gestion du cycle de vie des programmes logiciels et la gestion des informations de haute qualité au milieu des informations au fil des ans, et l’utilisation de l’automatisation à plus grande échelle pour maintenir des milliards de gadgets.



Source link

Vous pourriez également aimer...

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *