Из-за локализации данных россиян работа авиакомпаний может встать

Из-за локализации данных россиян работа авиакомпаний может встать

Из-за локализации данных россиян работа авиакомпаний может встать

С 1 января 2020 года серверы и базы данных, отвечающие за бронирование и продажу билетов на внутрироссийские рейсы, должны быть размещены на территории России. Об этом гласит законопроект «Требования к автоматизированной информационной системе оформления воздушных перевозок». Однако, как сообщает российская авиакомпания S7 Airlines, такой шаг может привести к полной остановке деятельности авиакомпаний страны.

Еще один вариант последствий при исполнении этого закона — достаточно пролонгированная миграция в течение 2-4 лет в другие системы бронирования.

Проблема для местных авиакомпаний очевидна — иностранные партнеры не смогут продавать билеты на рейсы внутри страны, что неизбежно приведет к колоссальным финансовым потерям, сумма которых оценивается в 5 миллиардов рублей в год.

Поскольку у трех крупнейших российских авиакомпаний иностранные провайдеры (как пример — у «Аэрофлота» это Sabre), непонятно, захотят ли зарубежные компании инвестировать немалые деньги из-за причуд российского законодательства. А инвестировать придется сотни миллионов долларов, как передают "Ведомости".

Стоит отметить, что попытка локализовать системы бронирования, а также обеспечить хранение данных пассажиров из России в стране уже предпринималась Министерством транспорта ранее. Однако регулятор предупреждали, что подобное решение скажется в первую очередь на клиентах, так как лишит россиян возможности пользоваться международными интернет-сервисами.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru