Исследователи использовали данные со смартфонов и носимых устройств Fitbit, чтобы определить, когда люди были под кайфом с точностью 85%.
Употребление каннабиса традиционно определяется с помощью анализов мочи, слюны и прядей волос. Однако эти методы требуют лабораторного анализа, и непосредственное употребление каннабиса может не сразу проявиться в некоторых тестах.
Санг Вон Бэ и ее команда из Технологического института Стивенса, штат Нью-Джерси, поставили перед собой задачу ускорить процесс определения опасного уровня интоксикации.
В их исследование33 человека, часто употребляющих каннабис, сообщили о своем ежедневном потреблении в течение 30 дней.
В течение всего этого времени участники носили трекеры активности - а именно Fibits, - которые фиксировали такие показатели, как частота сердечных сокращений, количество шагов и режим сна.
В то же время датчики телефона отслеживали их микродвижения, например, манеру держания телефона, чтобы оценить координацию и устойчивость.
Собрав предварительные данные об участниках, команда обучила модель машинного обучения распознавать потенциальные признаки употребления каннабиса.
При тестировании на оставшемся наборе данных обученная модель достигла точности 85% при выявлении людей, употреблявших каннабис в течение предыдущих 5 минут.
Носимые устройства, такие как Fitbits, собирают огромное количество данных о своих пользователях, но их использование для предсказания того, находится ли человек под кайфом, вызвало бы множество споров.
Что касается точности ИИ, Чанг упоминает, что он полагается на самоотчеты участников, что затрудняет его использование в реальном мире.
Как проходило исследование
- Цель: Исследователи задались целью выяснить, сможет ли сочетание датчиков смартфона и Fitbit в реальном времени точно определить эпизоды острой интоксикации марихуаной.
- Методология: В течение 30 дней 33 молодых человека сообщали о своем употреблении марихуаны и связанных с этим ощущениях опьянения. Они записывали свои субъективные ощущения в течение 15 минут после употребления марихуаны и в течение трех полуслучайных ежедневных подсказок.
- Измеряемые переменные: Участники оценивали свое опьянение по шкале: "не опьянел" (0 баллов), "слабое опьянение" (1-3 балла) и "умеренное или сильное опьянение" (4-10 баллов). Датчики смартфона и Fitbit измеряли такие факторы, как частота сердечных сокращений, микродвижения и более крупные перемещения, определяемые по GPS (так называемые макродвижения или радиус гирации), а также уровень шумовой энергии в ближайшем окружении.
- Результаты: Смоделировав данные с помощью классификатора EXtreme Gradient Boosting Machine (XGBoost), исследователи смогли определить, употребляли ли люди каннабис за последние пять минут, с точностью 85%.
Наблюдение за людьми с помощью носимых устройств для определения потенциального употребления каннабиса - это один из способов повышают уровень паранойи.
