+22620.23
Рейтинг
61736.74
Сила
admin
Как Белка и Стрелка космос осваивали
В 2010 году в честь 50-летия с того дня, как человек впервые полетел в космос, вышел на экраны мультфильм про звёздных собак Белку и Стрелку. Этот российский анимационный полнометражный фильм оказался очень удачным. Прекрасно передана атмосфера Советского Союза в 1960-х годах, когда между СССР и США шли яростные соревнования в области космических достижений.
Этот мультфильм – история о том, как дворняга Стрелка и артистка-интеллигентка Белка, а также их закадычный друг крыса Веня оказываются на космодроме и отправляются в космос. Сюжет вроде бы совсем простой, но постепенно появляется много второстепенных героев и интересных ситуаций. Особую оригинальность придаёт то, что эта история показывается и рассказывается с точки зрения разных героев: от имени щенка, отправленного в США в качестве подарка; от имени блох, сидящих в шерсти у Стрелки; от лица вороны, постоянно летающей с куском сыра в клюве.
Какие же они, главные герои этого мультфильма?
Белка – бывшая артистка цирка, настоящая красавица, чуть-чуть страдающая звёздной болезнью, воспитанная, истинная леди. Когда начинаешь смотреть Звездные собаки: Белка и Стрелка, постепенно понимаешь, что эта тонкая натура может быть очень сильной, решительной и упорной, способной постоять за себя. Она умеет быть настоящим другом.
Стрелка в самом начале фильма – это типичная потрёпанная жизнью бродяга-одиночка с хамскими повадками беспризорницы, знающей, что в этой жизни «каждый сам за себя». Но потом становится ясно, что эта собака с трудной судьбой очень душевная и добрая. Она любит по ночам смотреть на звёздное небо, мечтая при этом когда-нибудь встретить своего папу, живущего где-то далеко в необъятном космическом пространстве.
Ещё один персонаж Звездные собаки: Белка и Стрелка онлайн бесплатно – Казбек. Это очень строгий и требовательный пёс, обожающий дисциплину и фразы типа: «Есть, товарищ командир!». Сначала он кажется немного злым и ограниченным, но потом видно, что он не такой уж и бездушный солдафон, он просто не умеет показывать свои настоящие чувства и переживания. В конце мультфильма Казбек оказывается даже очень привлекательным и симпатичным псом.
Веня – типичный образ обаятельного афериста, творческой натуры, очаровательного прохвоста с чувством юмора. А если коротко, то Вениамин Ондатер – настоящий Остап Бендер в миниатюре. С этим героем связано много смешных ситуаций, в ленте Звездные собаки: Белка и Стрелка в хорошем качестве он самый юморной персонаж.
Несколько слов об анимации. Здесь нет тщательно прорисованных героев, но они совершенно не претендуют на реалистичность, в какой-то мере они условны. Тем не менее, собаки, кошки и крысы удивительно живые и запоминающиеся. Что касается невыразительности героев-людей, которые похожи на ходячие манекены, они появляются на экране редко, не играют особой роли и служат скорее фоном, чем персонажами. Наверное, поэтому они нарисованы несколько обезличенными. Когда заканчиваешь смотреть Звездные собаки: Белка и Стрелка онлайн, понимаешь, что главные персонажи здесь – только звери, которые получились очень даже выразительными.
Отдельного внимания заслуживает озвучка. Все актёры великолепно смогли передать характеры своих персонажей. Елена Яковлева и Анна Большова прекрасно донесли образ Стрелки и Белки. Любителей комедии смотреть онлайн (http://www.ivi.ru/videos/all/movies/comedy/by_d) привлечёт образ Вениамина, которого озвучивал Евгений Миронов. Особенно хочется выделить Сергея Гармаша. Он смог создать очень оригинальный говор, с которым запомнился бы любой персонаж. Особенно удачны его коронные фразы «Здесь вам не восьмое марта», которые смело можно относить к цитатам.
Этот мультфильм – история о том, как дворняга Стрелка и артистка-интеллигентка Белка, а также их закадычный друг крыса Веня оказываются на космодроме и отправляются в космос. Сюжет вроде бы совсем простой, но постепенно появляется много второстепенных героев и интересных ситуаций. Особую оригинальность придаёт то, что эта история показывается и рассказывается с точки зрения разных героев: от имени щенка, отправленного в США в качестве подарка; от имени блох, сидящих в шерсти у Стрелки; от лица вороны, постоянно летающей с куском сыра в клюве.
Какие же они, главные герои этого мультфильма?
Белка – бывшая артистка цирка, настоящая красавица, чуть-чуть страдающая звёздной болезнью, воспитанная, истинная леди. Когда начинаешь смотреть Звездные собаки: Белка и Стрелка, постепенно понимаешь, что эта тонкая натура может быть очень сильной, решительной и упорной, способной постоять за себя. Она умеет быть настоящим другом.
Стрелка в самом начале фильма – это типичная потрёпанная жизнью бродяга-одиночка с хамскими повадками беспризорницы, знающей, что в этой жизни «каждый сам за себя». Но потом становится ясно, что эта собака с трудной судьбой очень душевная и добрая. Она любит по ночам смотреть на звёздное небо, мечтая при этом когда-нибудь встретить своего папу, живущего где-то далеко в необъятном космическом пространстве.
Ещё один персонаж Звездные собаки: Белка и Стрелка онлайн бесплатно – Казбек. Это очень строгий и требовательный пёс, обожающий дисциплину и фразы типа: «Есть, товарищ командир!». Сначала он кажется немного злым и ограниченным, но потом видно, что он не такой уж и бездушный солдафон, он просто не умеет показывать свои настоящие чувства и переживания. В конце мультфильма Казбек оказывается даже очень привлекательным и симпатичным псом.
Веня – типичный образ обаятельного афериста, творческой натуры, очаровательного прохвоста с чувством юмора. А если коротко, то Вениамин Ондатер – настоящий Остап Бендер в миниатюре. С этим героем связано много смешных ситуаций, в ленте Звездные собаки: Белка и Стрелка в хорошем качестве он самый юморной персонаж.
Несколько слов об анимации. Здесь нет тщательно прорисованных героев, но они совершенно не претендуют на реалистичность, в какой-то мере они условны. Тем не менее, собаки, кошки и крысы удивительно живые и запоминающиеся. Что касается невыразительности героев-людей, которые похожи на ходячие манекены, они появляются на экране редко, не играют особой роли и служат скорее фоном, чем персонажами. Наверное, поэтому они нарисованы несколько обезличенными. Когда заканчиваешь смотреть Звездные собаки: Белка и Стрелка онлайн, понимаешь, что главные персонажи здесь – только звери, которые получились очень даже выразительными.
Отдельного внимания заслуживает озвучка. Все актёры великолепно смогли передать характеры своих персонажей. Елена Яковлева и Анна Большова прекрасно донесли образ Стрелки и Белки. Любителей комедии смотреть онлайн (http://www.ivi.ru/videos/all/movies/comedy/by_d) привлечёт образ Вениамина, которого озвучивал Евгений Миронов. Особенно хочется выделить Сергея Гармаша. Он смог создать очень оригинальный говор, с которым запомнился бы любой персонаж. Особенно удачны его коронные фразы «Здесь вам не восьмое марта», которые смело можно относить к цитатам.
Загадочные радиосигналы из космоса оказались помехами от микроволновки
Curiosity снял закат на Марсе
Tesla приобрела производителя автозапчастей в штате, где запрещены продажи электромобилей Tesla
Как выглядит гром
Слепая беременная женщина увидела сына благодаря 3D-печати
Каждая будущая мама хочет услышать от врача во время узи, что ребенок развивается нормально, и увидеть своего малыша. Тридцатилетняя Татьяна Гуэрра была слепой с 17 лет, но благодаря 3D-печати она рассмотрела портрет своего сына на 20 неделе беременности. На плашке с объемным портретом шрифтом Брайля было напечатано «Я твой сын».
Источник: geektimes.ru/post/250190/
Источник: geektimes.ru/post/250190/
Ни одна из беспилотных машин не попадала в аварию по собственной вине
Из 50-ти беспилотных автомобилей, которые курсируют по дорогам Калифорнии с сентября прошлого года, в аварию попали только четыре из них. Три Lexus SUV принадлежат Google, четвертая машина разработана автомобильной компанией Delphi. Поисковый гигант не стал раскрывать подробности инцидентов со своими авто, зато спикер Delphi Кристен Кинли рассказала, как это было. Во время поворота налево, в бок Audi SQ5 врезался другой автомобиль, что привело к умеренным повреждениям обеих машин, за рулём которых в это время находились люди. И в Google и в Delphi говорят, что все 4 случая ДТП, случившиеся с их беспилотными автомобилями, произошли по вине других водителей.
Разрешение на тестирование робокаров в «боевых условиях» было выдано в конце сентября прошлого года Google, Mercedes и Audi, немногим позднее к ним присоединилась и Delphi. Непременным условием официального разрешения было условие того, что в кабине автомобиля должен находиться инженер-водитель, который в случае возникновения аварийной ситуации должен принять управление на себя. О любых инцидентах во время испытаний должен ставиться в известность Департамент транспортных средств штата (Department of Motor Vehicles), который отказывается комментировать любую информацию по этому вопросу. Однако некий источник в этом ведомстве на условиях анонимности сообщил журналистам New York Times, что в двух из четырёх случаев ДТП автомобили находились в состоянии автономного управления на скорости около 10 миль в час (примерно 16 км/ч).
Google, со своим реноме высокотехнологичной компании, оказывается на слуху у многих критиков. К примеру глава организации Consumer Watchdog журналист и адвокат Джон Симпсон, который называет себя защитником прав потребителей в информационную эпоху, полагает, что намерение Google производить робокар вообще без руля и педалей — это серьёзный вызов безопасности не только самого владельца такой машины, а ещё и множества окружающих его людей. (Симпсон стал известен после того, как он подал судебный иск против Google, протестуя против автоматического сканирования содержимого почты Gmail; он же говорил, что уберечь американцев от чересчур пристального внимания владельцев Google Glass должен Конгресс США).
В ответ на это краеугольным камнем беспилотных авто называют безопасность, которая обеспечивается большим числом встроенных камер, радаров и сенсоров и соответствующим программным обеспечением. Вместе они могут обеспечить такую скорость реакции на возникшие проблемы, на которую человек попросту неспособен.
Источник: geektimes.ru/post/250206/
Разрешение на тестирование робокаров в «боевых условиях» было выдано в конце сентября прошлого года Google, Mercedes и Audi, немногим позднее к ним присоединилась и Delphi. Непременным условием официального разрешения было условие того, что в кабине автомобиля должен находиться инженер-водитель, который в случае возникновения аварийной ситуации должен принять управление на себя. О любых инцидентах во время испытаний должен ставиться в известность Департамент транспортных средств штата (Department of Motor Vehicles), который отказывается комментировать любую информацию по этому вопросу. Однако некий источник в этом ведомстве на условиях анонимности сообщил журналистам New York Times, что в двух из четырёх случаев ДТП автомобили находились в состоянии автономного управления на скорости около 10 миль в час (примерно 16 км/ч).
Google, со своим реноме высокотехнологичной компании, оказывается на слуху у многих критиков. К примеру глава организации Consumer Watchdog журналист и адвокат Джон Симпсон, который называет себя защитником прав потребителей в информационную эпоху, полагает, что намерение Google производить робокар вообще без руля и педалей — это серьёзный вызов безопасности не только самого владельца такой машины, а ещё и множества окружающих его людей. (Симпсон стал известен после того, как он подал судебный иск против Google, протестуя против автоматического сканирования содержимого почты Gmail; он же говорил, что уберечь американцев от чересчур пристального внимания владельцев Google Glass должен Конгресс США).
В ответ на это краеугольным камнем беспилотных авто называют безопасность, которая обеспечивается большим числом встроенных камер, радаров и сенсоров и соответствующим программным обеспечением. Вместе они могут обеспечить такую скорость реакции на возникшие проблемы, на которую человек попросту неспособен.
Источник: geektimes.ru/post/250206/
Результаты нового исследования могут ускорить развитие квантовых технологий
Квантовые технологии могут применяться в самых разнообразных сферах: компьютеры, датчики, системы криптографического моделирования и обработка изображений. Но камнем преткновения является необходимость достижения должной надежности в плане контроля состояний на уровне атомов и фотонов, сообщает Phys.org. Для подготовки квантовой системы к работе часто используется адиабатический процесс, но из-за его длительности и шума окружающей среды часто происходит потеря «квантового состояния» системы.
Для того чтобы ускорить подготовку и минимизировать декогерентность, физики разработали так называемое «адиабатическое сокращение» (STA), которое применимо к любому процессу перехода к квантовому состоянию. Сам переход осуществляется намного быстрее, чем при применении классического адиабатического процесса без потери его качеств и свойств. Этот подход первоначально был разработан для простых систем, состоящих из одной единственной частицы, однако недавно был расширен для систем из множества тел, которые имеют прикладное применение. Тем не менее, применение STA в крупных системах все еще проблематично из-за сложности структуры последних.
В новом докладе, опубликованном в журнале Physical Review Letters, физик Стив Кэмпбелл из Королевского Университета Белфаста и его коллеги из Университета Палермо и Национального Университета Сингапура разработали новый гибридный способ получения квантовых состояний для систем, включающих в себя множество тел. Он заключается в оптимизированном использовании STA. Главное преимущество нового метода в том, что он позволяет достичь почти идеальной производительности STA, что значительно упрощает получение квантовых состояний и в то же время не требует полного понимания всех механизмов и процессов. Ученые смогли продемонстрировать достаточно низкую стоимость достижения квантовых состояний вкупе с высокой скоростью, что увеличивает привлекательность STA.
«Наша работа показывает, что решение проблемы множества квантовых тел LMG-класса существует. Это проблема привлекала очень много внимания различных физических сообществ, изучающих квантовые состояния тел», сказал Кэмпбелл. «В ходе своей работы мы руководствовались принципом „Знай своего врага в лицо“ — это подход, при котором мы используем симметричные проблемы, решение которых позволит нам создать эффективную систему квантового сокращения»
Как объясняют исследователи, их разработку, квантовое сокращение, можно сравнить с поиском водителем кратчайшего пути на работу. «В двух словах, нашу работу можно объяснить даже обывателю при помощи понятных аналогий», сказал Кэмпбелл. «Предположим, что вы хотите добраться на автомобиле от офиса до работы, но вы не желаете стоять в пробке на шоссе в понедельник утром. Вы, несомненно, доберетесь до своего рабочего места и приступите к своим обязанностям, но потеряете много времени и это, скорее всего, означает то, что вы успеете сделать за утро только половину из запланированного.
В итоге вы решаете срезать путь по платной дороге. Да, вы заплатите немного, но сможете прибыть на свое рабочее место вовремя и потратите намного меньше времени: вы успеете сделать все свои дела, ваш босс счастлив, вы получаете прибавку к жалованию и, в конце концов, те расходы, которые вы понесли из-за оплаты дороги уже не имеют значения»
Если спроецировать эту ситуацию, где ваш автомобиль становится квантовой системой в подготовленном состоянии (то есть находится в точке отбытия у вас дома), на квантовый мир, то у вас все также есть два варианта: стоять бесконечно долго в пробке на шоссе в общем потоке или срезать путь при помощи квантового сокращения. С точки зрения затраченной энергии это будет стоить немного, но позволит реализовать желаемое в разы быстрее.
Для описываемой ситуации с одним единственным человеком, описание этой проблемы схожа с ситуацией для системы из одного тела. Но Кэмбелл отметил, что добавляя больше «пассажиров» в поток, ситуация становится все более и более сложной. Тут и возникает проблема для системы из множества тел.
«Теперь необходимо провернуть все то же самое и с вашими коллегами по работе. Все они выезжают из своих домов в одно и то же время, все направляются в офис и все сталкиваются с теми же проблемами, что и вы», сказал Кэмбелл. «Подобные ситуации мы и называем задачей для множества тел. Это серьезная и очень сложная проблема, ведь всех, кто „выезжает в офис“ нужно „уговорить заплатить дорожную пошлину“. Это сложно в реальном мире, а теперь представьте, насколько это проблематично в масштабах квантового мира. Пока метод квантового сокращения, известный как STA, решает проблему одиночного объекта, но нам известно очень мало о работе их множества»
Исследователи продемонстрировали, что метод квантового сокращения (STA) может работать для систем из множества тел и, потенциально, имеет огромный спектр прикладного применения. По их мнению государства уже сейчас должны готовиться к внедрению квантовых систем в будущем. Ученые планирую продолжить исследования и выявить истинную стоимость «проезда по платной дороге», то есть понять, как много энергии нужно для использования STA в системе множества тел. Они также планируют сделать первые шаги на пути создания квантового двигателя используя STA, в котором системы из множества тел будут реализовывать некоторые ранее недоступные термодинамические циклы.
Источник: geektimes.ru/post/250204/
Для того чтобы ускорить подготовку и минимизировать декогерентность, физики разработали так называемое «адиабатическое сокращение» (STA), которое применимо к любому процессу перехода к квантовому состоянию. Сам переход осуществляется намного быстрее, чем при применении классического адиабатического процесса без потери его качеств и свойств. Этот подход первоначально был разработан для простых систем, состоящих из одной единственной частицы, однако недавно был расширен для систем из множества тел, которые имеют прикладное применение. Тем не менее, применение STA в крупных системах все еще проблематично из-за сложности структуры последних.
В новом докладе, опубликованном в журнале Physical Review Letters, физик Стив Кэмпбелл из Королевского Университета Белфаста и его коллеги из Университета Палермо и Национального Университета Сингапура разработали новый гибридный способ получения квантовых состояний для систем, включающих в себя множество тел. Он заключается в оптимизированном использовании STA. Главное преимущество нового метода в том, что он позволяет достичь почти идеальной производительности STA, что значительно упрощает получение квантовых состояний и в то же время не требует полного понимания всех механизмов и процессов. Ученые смогли продемонстрировать достаточно низкую стоимость достижения квантовых состояний вкупе с высокой скоростью, что увеличивает привлекательность STA.
«Наша работа показывает, что решение проблемы множества квантовых тел LMG-класса существует. Это проблема привлекала очень много внимания различных физических сообществ, изучающих квантовые состояния тел», сказал Кэмпбелл. «В ходе своей работы мы руководствовались принципом „Знай своего врага в лицо“ — это подход, при котором мы используем симметричные проблемы, решение которых позволит нам создать эффективную систему квантового сокращения»
Как объясняют исследователи, их разработку, квантовое сокращение, можно сравнить с поиском водителем кратчайшего пути на работу. «В двух словах, нашу работу можно объяснить даже обывателю при помощи понятных аналогий», сказал Кэмпбелл. «Предположим, что вы хотите добраться на автомобиле от офиса до работы, но вы не желаете стоять в пробке на шоссе в понедельник утром. Вы, несомненно, доберетесь до своего рабочего места и приступите к своим обязанностям, но потеряете много времени и это, скорее всего, означает то, что вы успеете сделать за утро только половину из запланированного.
В итоге вы решаете срезать путь по платной дороге. Да, вы заплатите немного, но сможете прибыть на свое рабочее место вовремя и потратите намного меньше времени: вы успеете сделать все свои дела, ваш босс счастлив, вы получаете прибавку к жалованию и, в конце концов, те расходы, которые вы понесли из-за оплаты дороги уже не имеют значения»
Если спроецировать эту ситуацию, где ваш автомобиль становится квантовой системой в подготовленном состоянии (то есть находится в точке отбытия у вас дома), на квантовый мир, то у вас все также есть два варианта: стоять бесконечно долго в пробке на шоссе в общем потоке или срезать путь при помощи квантового сокращения. С точки зрения затраченной энергии это будет стоить немного, но позволит реализовать желаемое в разы быстрее.
Для описываемой ситуации с одним единственным человеком, описание этой проблемы схожа с ситуацией для системы из одного тела. Но Кэмбелл отметил, что добавляя больше «пассажиров» в поток, ситуация становится все более и более сложной. Тут и возникает проблема для системы из множества тел.
«Теперь необходимо провернуть все то же самое и с вашими коллегами по работе. Все они выезжают из своих домов в одно и то же время, все направляются в офис и все сталкиваются с теми же проблемами, что и вы», сказал Кэмбелл. «Подобные ситуации мы и называем задачей для множества тел. Это серьезная и очень сложная проблема, ведь всех, кто „выезжает в офис“ нужно „уговорить заплатить дорожную пошлину“. Это сложно в реальном мире, а теперь представьте, насколько это проблематично в масштабах квантового мира. Пока метод квантового сокращения, известный как STA, решает проблему одиночного объекта, но нам известно очень мало о работе их множества»
Исследователи продемонстрировали, что метод квантового сокращения (STA) может работать для систем из множества тел и, потенциально, имеет огромный спектр прикладного применения. По их мнению государства уже сейчас должны готовиться к внедрению квантовых систем в будущем. Ученые планирую продолжить исследования и выявить истинную стоимость «проезда по платной дороге», то есть понять, как много энергии нужно для использования STA в системе множества тел. Они также планируют сделать первые шаги на пути создания квантового двигателя используя STA, в котором системы из множества тел будут реализовывать некоторые ранее недоступные термодинамические циклы.
Источник: geektimes.ru/post/250204/
Банки присматриваются к телефонным звонкам кредитополучателей
Кому вы звоните, что пишете в Facebook, что ищете в Google, куда ходите по пятницам — всё это банки скоро начнут учитывать при выдаче кредита.
Финансовые учреждения весьма консервативны и пока не осознают ценность телефонных метаданных, а также другой информации, которую можно со смартфона и из социальных сетей. Но скоро ситуация изменится. Появился ряд финансовых ИТ-стартапов, которые разрабатывают технологии анализа метаданных, чтобы вычислить кредитный рейтинг пользователя и вероятность возврата им кредита.
Например, над подобной технологией работает Дэниель Бьёркегрен (Daniel Björkegren), экономист из американского университета Брауна, рассказывает New Scientist. Одна из его тестовых выборок включает в себя историю звонков 3000 человек, взявших кредит в одном из банков на Гаити. Далее смотрим, сколько звонков совершает человек ежедневно, какова длительность этих звонков, как изменяются показатели во времени и как успешно человек платит по кредиту.
Алгоритм пытается выявить в метаданных некоторые закономерности, которые дают основание судить о человеческом характере. Перезванивает ли он по пропущенным звонкам? Насколько своевременно оплачивает счета, не уходит ли в минус? Эти параметры указывают на ответственного человека.
Бьёркегрен на недавней конференции в Кембридже представил результаты своего исследования. Во время эксперимента в гаитянском банке удалось снизить невозвраты кредитов аж на 43%, поскольку программа помогала определять более ответственных людей.
С мнением коллеги согласен и ведущий аналитик стартапа Cignifi, работающего в смежной области. Поскольку многие люди используют свои смартфоны ежедневно, то метаданные позволяют очень быстро определить факт изменений в жизни человека и многое сказать о его текущем состоянии. Например, время суток, в которое совершаются звонки, является полезным индикатором того, отдаст ли человек кредит.
Откуда банки возьмут такую информацию? Это очевидно: от операторов мобильной связи. Запрос на выдачу информации отправит сам пользователь, который просит кредит. Если он откажется сделать это, то получит сильно отрицательную оценку при кредитном скоринге и, возможно, даже отказ в выдаче кредита.
Аналогичным образом, банки могут запросить информацию из социальных сетей. Например, полную историю активности человека в соцсетях за всю жизнь.
Как известно, Facebook высылает такую информацию по запросу. Личное досье на каждого пользователя в компании Facebook включает 57 категорий (работа, образование, друзья, политические взгляды, хобби, фотографии и т.д.). Среди прочего, хранятся и удалённые сообщения, чат-сессии, имена бывших друзей и другие данные с пометкой «deleted:true». Вероятно, подобным образом поступают и прочие социальные сети.
Источник: geektimes.ru/post/250218/
Финансовые учреждения весьма консервативны и пока не осознают ценность телефонных метаданных, а также другой информации, которую можно со смартфона и из социальных сетей. Но скоро ситуация изменится. Появился ряд финансовых ИТ-стартапов, которые разрабатывают технологии анализа метаданных, чтобы вычислить кредитный рейтинг пользователя и вероятность возврата им кредита.
Например, над подобной технологией работает Дэниель Бьёркегрен (Daniel Björkegren), экономист из американского университета Брауна, рассказывает New Scientist. Одна из его тестовых выборок включает в себя историю звонков 3000 человек, взявших кредит в одном из банков на Гаити. Далее смотрим, сколько звонков совершает человек ежедневно, какова длительность этих звонков, как изменяются показатели во времени и как успешно человек платит по кредиту.
Алгоритм пытается выявить в метаданных некоторые закономерности, которые дают основание судить о человеческом характере. Перезванивает ли он по пропущенным звонкам? Насколько своевременно оплачивает счета, не уходит ли в минус? Эти параметры указывают на ответственного человека.
Бьёркегрен на недавней конференции в Кембридже представил результаты своего исследования. Во время эксперимента в гаитянском банке удалось снизить невозвраты кредитов аж на 43%, поскольку программа помогала определять более ответственных людей.
С мнением коллеги согласен и ведущий аналитик стартапа Cignifi, работающего в смежной области. Поскольку многие люди используют свои смартфоны ежедневно, то метаданные позволяют очень быстро определить факт изменений в жизни человека и многое сказать о его текущем состоянии. Например, время суток, в которое совершаются звонки, является полезным индикатором того, отдаст ли человек кредит.
Откуда банки возьмут такую информацию? Это очевидно: от операторов мобильной связи. Запрос на выдачу информации отправит сам пользователь, который просит кредит. Если он откажется сделать это, то получит сильно отрицательную оценку при кредитном скоринге и, возможно, даже отказ в выдаче кредита.
Аналогичным образом, банки могут запросить информацию из социальных сетей. Например, полную историю активности человека в соцсетях за всю жизнь.
Как известно, Facebook высылает такую информацию по запросу. Личное досье на каждого пользователя в компании Facebook включает 57 категорий (работа, образование, друзья, политические взгляды, хобби, фотографии и т.д.). Среди прочего, хранятся и удалённые сообщения, чат-сессии, имена бывших друзей и другие данные с пометкой «deleted:true». Вероятно, подобным образом поступают и прочие социальные сети.
Источник: geektimes.ru/post/250218/