I ricercatori hanno costruito un gadget da 7 dollari che può trovare telecamere nascoste in pochi secondi.

      Funziona spazzando la luce invece di limitarsi a individuare riflessi con il 94% di precisione.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       John Velasco / Digital Trends

      

      

      

       Camere nascoste continuano a spuntare in posti subdoli, nascoste all'interno di penne, orologi, caricatori o cornici fotografiche in camere d'hotel e affitti. È per questo che i ricercatori del KAIST hanno costruito una soluzione che costa meno di un bel pranzo. Il loro nuovo strumento, chiamato SweepLED, trasforma qualsiasi smartphone in un affidabile rilevatore di telecamere nascoste utilizzando una custodia LED attaccabile che costa meno di 7 dollari da costruire.

      Perché il tuo attuale rilevatore di telecamere nascoste probabilmente non funziona

      Bernard Hermant / Unsplash

      La maggior parte dei rilevatori portatili si basa su un trucco piuttosto semplice: illuminare qualcosa e cercare un riflesso luminoso che rimbalza indietro. Il problema è che vetro, metallo e plastica lucida riflettono anch'essi la luce, il che significa che sei costretto a strizzare gli occhi su caricatori e orologi cercando di indovinare se quel luccichio sia un obiettivo o solo una coincidenza.

      SweepLED elimina completamente il lavoro di indovinare. Invece di muovere la luce e l'angolo di visione insieme, mantiene la fotocamera del telefono bloccata in posizione e spazza la luce LED da diverse direzioni. Questo è cruciale perché un obiettivo della fotocamera ha una struttura interna, un'apertura, un sensore e vetro stratificato, quindi il suo riflesso si deforma e si distorce in un modo molto specifico mentre l'angolo della luce cambia. Le superfici lucide ordinarie non fanno semplicemente questo.

      KAIST

      Come funziona SweepLED

      SweepLED registra l'intero movimento della luce come un breve video, quindi lo elabora attraverso un modello di intelligenza artificiale addestrato a individuare quelle deformazioni rivelatrici dell'obiettivo, segnalando esattamente dove potrebbe nascondersi una telecamera nascosta. I ricercatori lo hanno testato su 30 oggetti di uso quotidiano che potresti realisticamente trovare in una camera d'hotel o in un affitto, e ha individuato telecamere nascoste con circa il 94% di precisione, tutto in meno di cinque secondi per oggetto.

      KAIST

      Uno studio recente dell'UCL ha scoperto che le persone che utilizzano rilevatori di telecamere nascoste per consumatori hanno comunque perso il 59% dei dispositivi nei test, quindi il risultato del 94% di SweepLED in laboratorio è un segnale forte, con test nel mondo reale probabilmente in arrivo.

      Guidato dal professor Jun Han della Scuola di Informatica del KAIST, lavorando insieme a ricercatori della National University of Singapore e della Singapore Management University, il progetto è stato presentato all'inizio di quest'anno all'ACM MobiSys 2026. Non è ancora un prodotto commerciale, ma l'idea di base è abbastanza semplice da poter realisticamente apparire in un gadget reale prima o poi.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Manisha Priyadarshini è una scrittrice di tecnologia e intrattenimento con oltre nove anni di esperienza editoriale.

      

      

      

      

      

      

       Perché la prossima generazione di AI domestica ha ruote e un cuore

      

       OlloBot porta la tecnologia fuori dal bancone e nella vita quotidiana con un nuovo compagno espressivo

      

       Nell'ultimo decennio, interagire con l'intelligenza artificiale domestica ha seguito un modello prevedibile e rigido. Una persona dice una parola di attivazione, chiede il meteo o di spegnere le luci, l'altoparlante risponde e poi lo scambio termina lì. Sebbene sia funzionale, questo mantiene i dispositivi intelligenti strettamente transazionali. Rimangono strumenti attivati per un compito specifico piuttosto che sistemi che si integrano naturalmente in uno spazio abitativo.

      OlloBot sta tracciando un percorso fondamentalmente diverso con l'OlloNi SS1, un compagno AI incarnato, che si riferisce all'intelligenza artificiale integrata in un corpo fisico e mobile piuttosto che intrappolata all'interno di uno schermo.

      

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       L'AI vuole trasformare un semplice video telefonico in dati sulle prestazioni ciclistiche per cui i ciclisti seri pagano migliaia

      

       I costosi dati sulle prestazioni ciclistiche potrebbero eventualmente provenire dalla fotocamera del tuo telefono

      

       Il ciclismo non è un hobby costoso in sé. Ma man mano che inizi a prendere sul serio, un ciclista può spendere una somma francamente esorbitante per misurare cosa stanno facendo le loro gambe. In un contesto più professionale, cose come pedali strumentati, computer da bicicletta, sensori di frequenza cardiaca e molto altro iniziano a diventare importanti. Tutto ciò aiuta semplicemente a estrarre più informazioni da ogni corsa.

      Ora, i ricercatori dell'Università di La Trobe (Via TechXplore) stanno esplorando se un pezzo di hardware che la maggior parte delle persone possiede già potrebbe eventualmente gestire una parte sorprendentemente sofisticata di quel lavoro. Questo non è nemmeno un hardware specializzato; è un piccolo gadget che si adatta nella tua tasca--e sì, è il tuo telefono. I ricercatori del Holsworth Biomedical Research Centre stanno sviluppando modelli di intelligenza artificiale in grado di stimare le forze che un ciclista applica ai pedali utilizzando il movimento catturato in video. Un ciclista può semplicemente registrarsi con uno smartphone e ricevere informazioni biomeccaniche che attualmente richiedono attrezzature molto più specializzate.

      

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       Gli esperti di salute del Regno Unito avvertono che gli strumenti di trascrizione AI potrebbero mettere a rischio i pazienti

      

       Gli scribi AI stanno aiutando i medici a risparmiare tempo nella burocrazia, ma nuove scoperte mostrano che le trascrizioni automatizzate possono introdurre gravi errori nei registri dei pazienti.

      

       Gli scribi AI stanno rapidamente facendo il loro ingresso negli studi dei medici, promettendo di ridurre la noiosa burocrazia e liberare tempo per la cura dei pazienti. Tuttavia, prove crescenti suggeriscono che questi strumenti stanno introducendo un nuovo insieme di rischi per pazienti e clinici.

      Gli scribi AI stanno distorcendo diagnosi e prescrizioni

      

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