MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) представила платформу MWS Data Lakehouse — решение для работы с данными разного типа: структурированными, неструктурированными и векторными. Платформа предназначена для задач аналитики, машинного обучения и инференса больших языковых моделей.

Среди возможностей — работа с петабайтами данных, хранение и обработка информации о продажах, логистике, заказах, платёжах и других бизнес-процессах. На базе платформы можно запускать модели для прогноза спроса, расчёта вероятности возврата кредитов, оптимизации маршрутов и других сценариев.

Одно из ключевых отличий — архитектура, которая позволяет независимо масштабировать хранение и вычисления. Это даёт гибкость в управлении ресурсами и помогает экономить: по оценкам MWS, на 40% меньше затрат по сравнению с классическими DWH-решениями. Такой эффект достигается за счёт отказа от дублирования данных, централизованного управления и автоматизации рутинных задач.

Для развёртывания можно использовать Kubernetes и совместимое с S3 объектное хранилище. Платформа поддерживает форматы Apache Parquet и Iceberg, совместима с Greenplum и PostgreSQL, что упрощает миграцию с других систем и позволяет сохранить уже накопленные данные. Есть встроенные инструменты по управлению доступом, шифрованию, маскированию чувствительных данных и аудиту.

Важно, что данные в системе можно обрабатывать параллельно в разных кластерах — в зависимости от команд, приложений или типов запросов. Это снижает риски конфликтов и позволяет избежать повторного копирования данных. Изменение ресурсов происходит динамически, без простоев.

Управление платформой осуществляется через единый интерфейс, где можно настраивать кластеры, пользователей и масштабирование.

MWS Data Lakehouse входит в более широкий стек сервисов MWS Data, который включает решения для хранения, обработки и анализа данных, а также инструменты для автоматизации и работы с ИИ.

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