Nyitókép: Pixabay

Új módszer az ittasság kiszűrésére – elég egy számítógép

Infostart
2024. február 13. 06:12
A kanadai kutatók olyan mesterséges intelligencia tanulási modellt dolgoztak ki, ami igen hatékonynak bizonyult a részegség felismerésében.

A North York-i Általános Kórház munkatársai valami egészen más megoldást szerettek volna találni az alkoholos befolyásoltság megállapítására, mint a hagyományos alkoholszondák - írja a Journal of Studies on Alcohol and Drugs nyomán a HVG.

Úgy gondolták a fejlesztés résztvevői, hogy mivel a beszéd könnyen rögzíthető egyszerű eszközökkel, például telefonnal, mikrofonnal, a hangminták vizsgálata könnyedén kimutathatná a részegséget. A kísérlethez 20 felnőtt jelentkezőt vontak be, bár végül csak 18-an adtak hangmintát. A vizsgálat reggelén valamennyiüknek fel kellett olvasniuk egy angol nyelvtörőt, és telefonnal rögzítették a szavaikat.

Ezután egy olyan koktélt kellett meginniuk, hogy a leheletből vett minta alkoholkoncentrációja 0,08 százalék felett legyen. Egy óra eltelte után félóránként (hét órán keresztül) megmérték a résztvevők alkoholszintjét, és rögzítették a nyelvtörő felolvasását. Ezekkel a felvételekkel gépi tanulási modellt dolgoztak ki az ittasság jelzésére.

A modell végül 98 százalékos pontossággal tudta megítélni a részegséget.

A folyóiratnál úgy vélik, mindez értékes hozzájárulást adott a részegség hanganalízis segítségével történő méréséhez, azonban vannak korlátai: csak kis hangmintát használtak, minden önkéntes angolul beszélt és együttműködött a kutatókkal. Mint hozzáteszik, nem biztos, hogy az eredmények ugyanezek lennének, ha a hangminta változatosabb lenne, és az alkoholt fogyasztók megpróbálnák leplezni a részegségüket.

Ezt a kutatók is tudják, és úgy gondolják, hogy egy sokkal változatosabb, az alkoholos befolyásoltság emelkedő és csökkenő görbéi alatt gyűjtött hangminták még jobban hozzájárulhatnak a részegség akár „távoli” észleléséhez.