Группа исследователей обращается к искусственному интеллекту, чтобы попытаться бороться с картофельной гнилью — болезнью, которая приводит к потере около 20% мирового урожая картофеля, что приводит к финансовым убыткам более 4,5 миллиардов долларов. Новое приложение AI в настоящее время называется DeepDetect и находится в стадии разработки. Она может стать ключевым шагом в определении картофельной гнили и ее своевременном остановке до дальнейшего распространения в посевах.

В последние годы мы все чаще используем искусственный интеллект для быстрого выявления различных болезней и состояний. Уже есть примеры, когда ИИ помогает диагностировать аутизм по движениям рук, а также выявлять небольшие опухоли головного мозга, которые люди часто пропускают.

Поэтому применение ИИ в борьбе с картофельной гнилью-логичный и перспективный шаг. На данный момент это может иметь решающее значение для предотвращения больших потерь урожая за счет раннего выявления болезни для ее своевременного лечения или ликвидации.

Зачем нужен ИИ для более быстрого обнаружения картофельной гнили

Картофельная гниль вызывается патогеном Phytophthora infestans-одним из самых разрушительных заболеваний картофеля. Одной из причин ее вредоносности является то, что выявление болезни в посевах чрезвычайно трудоемкое и дорогостоящее. Осмотры часто подвержены человеческим ошибкам, и если больной куст не замечен, инфекция быстро распространяется и может уничтожить целые поля. Хотя инновации, такие как разумная почва, могут помочь выращивать более крупные растения, они мало помогут, если болезнь уничтожит урожай.

Именно здесь на помощь приходит это новое приложение AI. Разработанная учеными из Уэльса, система будет активно привлекать обратную связь от фермеров, которую исследователи в настоящее время собирают. ИИ будет анализировать изменения на листьях картофеля через камеру смартфона, позволяя выявлять признаки болезни еще до их заметности невооруженным глазом. В Уэльсе насчитывается более 17 000 гектаров, занятых картофельными полями, поэтому поиск эффективных методов борьбы с гнилью имеет большое значение для аграрного сектора страны.

Есть надежда, что использование ИИ для ранней диагностики поможет фермерам быстрее реагировать на болезнь. Исследователи также отмечают, что эта технология потенциально может быть расширена на другие сельскохозяйственные культуры и открывать новые возможности в агросекторе.

Пока главная задача-применить AI именно для борьбы с картофельной гнилью. Надеются получить достаточно данных, чтобы максимизировать эффективность приложения.

Google официально запускает функцию Preferred Sources , которая позволяет настраивать Результаты поиска под себя. Теперь пользователи могут выбирать конкретные, «приоритетные» источники — например, определенный блог или новостной портал — и видеть их выше в выдаче Google Search. Тестирование этой функции стартовало еще в июне, а в ближайшие дни она станет доступной англоязычным пользователям в двух странах.

Чтобы воспользоваться функцией, достаточно выполнить поиск по нужной теме, нажать на опцию Preferred Sources и ввести название издания или сайта, который должен отображаться в приоритете. После обновления страницы Результаты поиска будут показывать выбранные ресурсы в блоках Top stories или From your sources . Количество добавляемых источников не ограничено, хотя избыточный список сводит на нет смысл этой опции.

Настройки хранятся в одной учетной записи Google. Пользователи, участвовавшие в тестировании через Search Labs, увидят свои предыдущие предпочтения автоматически. Для публикаций это новая возможность-побудить читателей добавить их в качестве приоритетного источника наряду с подпиской в социальных сетях.

Функция помогает получать информацию из ваших любимых ресурсов, но в то же время может создавать информационный «пузырь», ограничивая пользователя другими точками зрения на тему.

Google впервые представила Preferred Sources в качестве эксперимента в Search Labs, где пользователям нужно было активировать опцию самостоятельно. Во время тестирования более половины участников добавили не менее четырех источников. Теперь эта возможность постепенно появляется для всех англоязычных поисков в США и Индии.

Исследователь по кибербезопасности сообщил, что ошибки в онлайн-портале для дилеров одного известного автопроизводителя приводили к утечке персональных данных и технической информации об автомобилях клиентов, а также потенциально позволяли злоумышленникам дистанционно открывать машины.

Итон Звеаре, специалист компании Harness, рассказал TechCrunch, что обнаруженная им уязвимость позволяла создать учетную запись администратора с неограниченным доступом к централизованному порталу производителя.

С таким доступом злоумышленник мог просматривать персональные и финансовые данные клиентов, отслеживать автомобили, а также подключать функции, которые позволяют владельцам (или хакерам) управлять некоторыми функциями авто удаленно.

Звеаре не назвал бренд, но отметил, что это крупный мировой автопроизводитель с несколькими популярными суббрендами.

В интервью накануне своего доклада на конференции Def Con в Лас-Вегасе Звеаре подчеркнул, что эта ситуация подсвечивает проблемы безопасности дилерских систем, которые часто предоставляют сотрудникам широкий доступ к клиентским и техническим данным.

Ранее он уже находил баги в клиентских и управляющих системах автопроизводителей. На этот раз уязвимость он обнаружил во время личного эксперимента на выходных.

Хотя баг в системе входа найти было непросто, обнаруженная дыра позволяла полностью обойти авторизацию, создав новую учетную запись «Национального администратора».

Причиной была некорректная логика в коде, который загружался в браузер при открытии страницы входа. Это позволяло изменить код прямо в браузере и обойти проверки безопасности. По словам Звеаре, автопроизводитель не обнаружил признаков предыдущего использования этой уязвимости, поэтому, вероятно, он был первым, кто ее нашел и сообщил.

Получив доступ, он мог просматривать данные более чем 1000 дилеров в США. «Никто даже не догадывается, что ты тихо просматриваешь всю их информацию — финансовые данные, контакты, клиентские заявки», — отметил исследователь.

Среди прочего в портале была национальная база поиска клиентов: достаточно было знать VIN-код или даже только имя и фамилию, чтобы найти владельца авто.

В реальном примере Звеаре взял VIN из машины на парковке и смог получить данные о ее владельце. Также можно было привязать любое авто к мобильному аккаунту, что позволяет удаленно открывать двери через приложение.

Он протестировал эту функцию на машине своего знакомого (с его согласия). Для передачи собственности портал требовал лишь «заверения» — фактически формальную галочку-что пользователь имеет право на это действие.

«В моем случае друг согласился, и я получил контроль над его авто. Но технически можно сделать это с кем угодно, зная только имя, или просто взяв VIN из машины на парковке», — пояснил Звеаре.

Он не проверял, можно ли поехать на таком авто, но отметил, что злоумышленники могли бы легко открыть машину и похитить вещи.

Еще одна проблема — портал позволял через переходить в другие связанные дилерские системы, а также имел функцию «имперсонализации» пользователей, то есть входа от их имени без пароля. Аналогичную дыру в 2023 году находили и в портале Toyota.

«Это просто бомба замедленного действия в плане безопасности», — подытожил он.

В системе также были данные, позволявшие в реальном времени отслеживать местопребывание служебных и прокатных авто, а также машин, перевозимых страной, с возможностью отмены таких перевозок. Звеаре эти возможности не тестировал.

Ошибки были исправлены в течение недели после его сообщения в феврале 2025 года.

«Вывод прост: две тривиальные уязвимости в API фактически взломали все двери. И все сводится к проблемам в аутентификации — если она настроена неправильно, то все остальное падает», — резюмировал Звеаре.