МАХ стал доступен на устройствах под ОС Аврора

МАХ стал доступен на устройствах под ОС Аврора

МАХ стал доступен на устройствах под ОС Аврора

Национальный мессенджер МАХ и российская мобильная операционная система «Аврора» подтвердили полную совместимость. Теперь приложение можно скачать на устройства с «Авророй» через RuStore. Среди крупных пользователей самой операционной системы — РЖД, «Аэрофлот», «Интер РАО», «Ростелеком» и «Почта России».

Аудитория МАХ в ноябре превысила 55 миллионов человек. Вся инфраструктура сервиса размещена в России, а само приложение включено в реестр отечественного ПО, что подтверждает соответствие требованиям законодательства.

Комментарии участников проекта

Генеральный директор «Открытой мобильной платформы» Павел Эйгес отметил:

«Национальная платформа для общения пришла на доверенную мобильную операционную систему. Это ещё один важный шаг к созданию независимой цифровой экосистемы и защищённых решений для российских пользователей».

Вице-президент VK и руководитель проекта МАХ Фарит Хуснояров добавил:

«Сотни тысяч пользователей ОС „Аврора“ получили возможность зарегистрироваться в национальном мессенджере. Для повышения безопасности МАХ использует технологии VK и “Лаборатории Касперского”, а также тестирует антифрод-решения Сбера».

Напомним, ранее МАХ оказался в центре скандала: его подозревали в слежке за пользователями, передаче данных за рубеж и использовании компонентов из недружественных стран.

А в прошлом месяце платформа MAX начала блокировать доступ через альтернативные клиенты — неофициальные приложения, которые позволяют подключаться к мессенджеру в обход официального софта.

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