Владельцы умной духовки June Oven сообщили о трех случаях самостоятельного включения устройства посреди ночи. Последний из них случился недавно: духовка одного из пользователей включилась в 2:30 утра и в течение нескольких часов оставалась разогретой до примерно 200 градусов Цельсия. Сама компания винит в инцидентах ошибку пользователей, но обещает выпустить обновление в ближайшее время. Подробности истории рассказывает The Verge.
Редкое умное устройство не связано с каким-либо скандалом. Чаще всего речь идет об использовании персональных данных: стоит вспомнить, к примеру, недавнюю историю с компанией Apple, которую обвинили в записи и передачи разговоров пользователей и их действий сторонним компаниям. Разумеется, технически это оправдывается контролем качества устройств, но зачастую неправомерное использование данных приводит и к их утечке.
Помимо утечек пользовательских данных также возможны и самостоятельные действия умных устройств. Одна из самых ярких историй — об умном доме, который подслушал разговор людей и вызвал полицию, когда мужчина угрожал применить огнестрельное оружие.
Что касается новой истории, произошедшей с устройствами компании June Ovens, то их действия могли бы быть потенциально опасными для человека. Сообщается, что о самостоятельном включении духовки посреди ночи заявили как минимум три пользователя. Первый такой случай произошел в мае этого года: владелец духовки сообщил, что приготовил картофель примерно в пять часов вечера и оставил его внутри печи, а около часу ночи духовка разогрелась до 218 градусов Цельсия и оставалась разогретой в течение следующих четырех часов.
Разогретые и оставленные без присмотра устройства потенциально могут стать причиной пожара в доме, особенно если рядом с ними стоят легковоспламеняющиеся предметы (например, бумажные полотенца) или же что-то находится внутри. Несмотря на то, что никто из участников инцидентов не сообщал о возгорании, ситуация все равно вызывает беспокойство.
Как сообщает The Verge со ссылкой на представителей June Ovens, официально компания считает, что в нагревании духовки скорее всего виноваты сами пользователи. К примеру, один из них сообщил, что, вероятно, нажал что-либо в приложении, с помощью которого устройством можно управлять, когда закрывал его. Для решения проблемы компания намерена выпустить обновление системы к сентябрю: в нем пользователи смогут отключить возможность предварительного разогрева. Кроме того, в следующем году компания также обновит и систему распознавания (духовка оснащена камерой, которая позволяет следить за едой в процессе готовки): она будет автоматически определять, находится ли что-то в духовке, и отключать разогрев через несколько минут в том случае, если внутри ничего нет.
Потенциально опасными могут быть и самостоятельные действия других умных устройств: кондиционеров, автомобилей и GPS-навигаторов. Подробно об этом вы можете прочитать в нашем материале «Научная фантастика низкого сорта». Также о том, как человеку может навредить машинное обучение (раскрыть его идентичность, напугать кота или даже склонить к суициду), читайте в другом материале — «Пластмассовый мир победил».
Елизавета Ивтушок
Алгоритм помог отделить летучих мышей от птиц и насекомых
Ученым удалось точно описать миграцию перелетных летучих мышей и отличить их от других животных. Оказалось, что они летают на меньшей высоте, чем птицы, и начинают мигрировать позднее. Найти мигрирующих летучих мышей помог алгоритм для классификации данных с радаров: он определил, какие данные относятся к насекомым и птицам, а какие — к летучим мышам. Работа опубликована в журнале Methods in Ecology and Evolution. С помощью радаров ученые уже почти 80 лет исследуют летающих существ: птиц и насекомых. По данным с радаров можно изучать длительные и массовые перемещения птиц, например сезонную миграцию. Для анализа радарных данных нужно сначала понять, каким животным эти данные принадлежат. Птиц и насекомых легко различить по размеру, форме и аэродинамике, а вот летучих мышей от птиц отличить сложнее. Для различения летающих животных на радарных данных используются разные алгоритмы, в том числе методы машинного обучения, но для них нужно много предварительных наблюдений. Например, исследователи могут пронаблюдать за движением птиц в определенном месте и отметить их на данных с радаров. В отличие от птиц, летучие мыши активны в темное время суток, и наблюдать за ними сложнее, поэтому данных о миграции летучих мышей мало. Из-за отсутствия данных их перелеты не учитываются при строительстве небоскребов, вышек или электростанций, поэтому летучие мыши могут в них врезаться во время миграции. Чтобы лучше изучать и защищать летучих мышей, группа ученых из Тель-Авивского университета под руководством Нира Сапира (Nir Sapir) придумала способ определять их на данных с радаров. Во-первых, авторы учли характеристики полета летучих мышей: амплитуду и скорость движений крыльями, высоту и скорость передвижения. Во-вторых, они исследовали данные, собранные за четыре года в Долине Хула в Израиле за определенные две недели в июне — обычно в это время там останавливаются передохнуть многие перелетные птицы во время миграции по Евразийско-Африканскому маршруту, но по ночам в июне в долине встречаются только четыре хорошо изученных вида птиц, которых можно перепутать с летучими мышами. По характеристикам полета ученые отделили этих птиц от летучих мышей в радарных данных. Так авторы собрали датасет с информацией о перелетах летучих мышей и насекомых с птицами. Наблюдений по летучим мышам оказалось намного меньше, поэтому ученые дополнительно сгенерировали искусственные данные с помощью нейросети. В итоговом датасете получилось 430 тысяч наблюдений. На нем натренировали четыре классификатора, отделяющие летучих мышей от других летающих существ. Для классификации использовали деревья решений. Каждый классификатор использовал разный набор параметров: в одном учитывались все данные о полете, в другом не учитывалась скорость передвижения, в третьем — амплитуда и скорость махов крыльями, в четвертом — паузы без взмахов крыльями. Худшие результаты (точность меньше 65 процентов) показали третья и четвертая модели, которые не учитывали информацию о взмахах крыльями. Зато классификатор, обученный на полном наборе данных, показал точность 94 процента. Помимо обычной оценки точности классификации, авторы проверяли, как часто модель ошибочно определяет летучих мышей на дневных данных (обычно летучие мыши мигрируют по ночам). Авторы применили обученный классификатор на другие данные, собранные в Долине Хула, и смогли выяснить новые особенности миграции и поведения летучих мышей. Оказалось, что они еще менее активны зимой, чем летающие птицы и насекомые. Также ученые показали, что летучих мышей есть два основных периода и направления миграции: с марта по июнь на север и с сентября по ноябрь на юг. Летучие мыши начинают и заканчивают сезонные перелеты позднее, чем птицы. Недавно зоологи выяснили, что перелетные летучие мыши ориентируются по геомагнитному полю во время миграций. Ученые пришли к этому выводу после экспериментов с малыми нетопырями. Две группы летучих мышей держали в обычных клетках и клетках с искаженным магнитным полем. Когда обе группы выпустили из клеток, они полетели в разных направлениях.