Интернет-стратостаты Project Loon восстановили связь в Пуэрто-Рико
Подразделение X американского холдинга Alphabet запустило в Пуэрто-Рико несколько интернет-стратостатов Project Loon для восстановления сотовой связи. Как сообщает 9to5google, на развертывание интернет-стратостатов подразделению X потребовалось чуть больше трех недель, включая переговоры с властями и получение соответствующих разрешений.
20 сентября 2017 года на Пуэрто-Рико обрушился ураган «Мария». В результате стихии погибли более 30 человек. На островах практически нет электричества, связи и доступа к чистой питьевой воде. Имеющиеся в стране генераторы приоритетно переключены на обеспечение энергией больниц, нарастает дефицит топлива.
Целью проекта Loon является создание коммуникационной сети на больших площадях при помощи передатчиков на воздушных шарах, которые парят в стратосфере. Loon может обеспечивать связь на обширных территориях по всему миру, в труднодоступных районах или, например, во время стихийных бедствий. Сигналы с одного стратостата могут покрывать территорию площадью 40 тысяч квадратных метров.
Запуск интернет-стратостатов в Пуэрто-Рико произведен совместно с телекоммуникационной компанией AT&T. Аппараты обеспечивают связь стандарта LTE, но в ограниченном объеме: подключившиеся к ней аппараты могут отправлять SMS и подключаться к интернету на небольшой скорости; голосовые вызовы невозможны.
О том, что подразделение X займется временным восстановлением связи в Пуэрто-Рико стало известно в начале октября 2017 года. Тогда Федеральная комиссия связи США уже выдало подразделению разрешение на использование интернет-стратостатов за пределами Соединенных Штатов. При этом восемь пуэрто-риканских операторов связи дали Alphabet разрешение использовать их частоты в течение полугода.
В мае текущего года Alphabet занималась восстановлением связи в Перу, некоторые районы которого пострадали от наводнения. Шары занимались ретрансляцией сигналов оператора Telefonica и поддерживали связь с наземными шлюзами O3B networks, Level 3 и Ecologistica Peru. Следует отметить, что во время этой операции связь LTE появилась даже в тех районах Перу, где ее не было и до наводнения.
Василий Сычёв
Также алгоритм может быть полезен при стихийных бедствиях
Ученые разработали датчик, способный распознавать диарею по звукам дефекации, и представили его на 183-м заседании Акустического общества Америки. Предполагается, что устройство поможет предсказывать вспышки инфекционных заболеваний. Диарея может иметь вполне безобидное происхождение: например, быть побочным эффектом лекарства или реакцией организма на что-то несвежее. Однако нередко диарея сопровождает инфекционные заболевания, многие из которых до сих пор представляют серьезную опасность — например, холеру, уносящую около 150000 жизней в год. С этой точки зрения мониторинг звуков диареи может быть полезен для того, чтобы предсказать вспышку инфекции и остановить ее стремительное распространение. Группа ученых из Технологического института Джорджии под руководством инженера-исследователя Майи Гатлин (Maia Gatlin) разработала прототип устройства для мониторинга диареи. Датчик использует микрофон и алгоритм машинного обучения, работающий на встроенном микропроцессоре и умеющий анализировать звуки, которые издают посетители туалетов. Авторы изделия рассказывают о работе алгоритма в общих чертах, не сообщая об архитектуре нейросети, размере и составе датасета для обучения. Известно, что первоначально исследователи обучили алгоритм на звуках, которые удалось собрать из онлайн-источников. Каждый из этих образцов устройство преобразовывало в спектрограмму. Сперва алгоритм научили распознавать, какие характерные особенности спектрограммы сопровождают те или иные виды выделений. Для обучения использовались различные звуки естественных отправлений человека: как нормальные, вроде мочеиспускания, метеоризма и обычной, здоровой дефекации, так и патологические. Так, для диареи характерны определенные движения кишечника, рыхлые и водянистые, и сопровождаются они определенными звуками. Затем алгоритму дали послушать другие образцы звуков, и он смог распознать тип события с точностью до 98,1 процента. Авторы датчика предполагают, что устройство может быть полезно в различных сферах: например, для отслеживания состояния кишечника у пациентов в хосписах или тех, кто страдает от болезни Крона. Также детектор будет полезен в зонах стихийных бедствий — там, где загрязнение воды приводит к распространению болезнетворных микроорганизмов. Кроме того, не исключено, что в будущем эту технологию можно будет применять в экосистеме умного дома. Исследования того, что происходит в туалете и после него, помогают предсказать вспышки многих инфекционных заболеваний, не только холеры. Подробно о том, какую информацию можно получить, исследуя стоки, N+1 рассказывал в материале «Смытые данные».