Згідно з останніми експериментами, точність роботи нової технології становить 98%, але вчені продовжують її вдосконалювати.
Дослідники зі Стенфордського медичного університету та Університету Торонто створили алгоритм, що дає змогу датчикам у смартфонах і розумних колонках визначати, наскільки п'яний користувач, щоб він не сідав за кермо. Про це повідомляє Interesting Engineering.
У своїй опублікованій науковій роботі вчені розповідають, що провели експерименти, які засвідчили, що зміни в голосових патернах випробовуваних можуть використовуватися пристроями для точного прогнозування алкогольної інтоксикації в 98 відсотках випадків. Такі дані дослідження, проведеного за участю 18 учасників віком від 21 року і старше. Крім дозування алкоголю залежно від ваги, учасникам у випадковому порядку пропонувалося виконати серію скоромовок: одну перед тим, як вони випили, і ще одну щогодини після вживання алкоголю протягом семи годин.
Після прочитання скоромовки вголос учасникам було запропоновано записати свої голоси на смартфон. Вміст алкоголю у повітрі, що видихається, також фіксували дослідники на початку експерименту, а потім кожні 30 хвилин після першої дози протягом максимум семи годин. Дослідження показало, що датчики смартфонів можуть доволі точно виявляти алкогольне сп'яніння і вчасно підказати, що останній келих або чарка були зайвими. Варто враховувати, що експеримент проводився з носіями англійської мови, і у випадку з іншими мовами результат може відрізнятися.
"Хоча ми не є піонерами у виявленні змін у характеристиках мови під час алкогольного сп'яніння, я твердо впевнений, що наша чудова точність зумовлена застосуванням передових досягнень у сфері обробки сигналів, акустичного аналізу та машинного навчання", — сказав провідний дослідник Браян Суффолетто.
За словами Суффолетто, мета такого роду досліджень — забезпечити "своєчасне втручання", щоб запобігти травмам і смертельним випадкам, спричиненим автомобільними або іншими аваріями, пов'язаними з алкогольним сп'янінням. З огляду на широке поширення смартфонів та інтелектуальних колонок, ці пристрої є чудовим варіантом для попередження людей, коли вони занадто п'яні, і їм не слід керувати машиною або навіть може знадобитися госпіталізація.
Однак експеримент перебуває на ранній стадії. Суффолетто стверджував, що для підтвердження того, що вокальні моделі є надійною ознакою інтоксикації, потрібно набагато більше досліджень за участю людей найрізноманітнішого етнічного походження. Він припустив, що в майбутньому його команда звернеться по допомогу до компаній, які наразі збирають зразки мови за допомогою розумних динаміків. Зрештою команда хоче створити пасивну систему, яка зможе попереджати людей про їхнє сп'яніння, не спричиняючи зайвих незручностей.
За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я, щороку близько 3 мільйонів смертей у всьому світі спричинені зловживанням алкоголем. Це становить 5,3 відсотка всіх загиблих.