Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Cik precīza ir Apple Watch 10 avāriju noteikšanas funkcija


Cik precīza ir Apple Watch 10 avāriju noteikšanas funkcija


Avāriju noteikšanas funkcija Apple Watch Series 8, SE (2. paaudzes) un Ultra ir paredzēta, lai automātiski noteiktu smagas autoavārijas un brīdinātu avārijas dienestus. Šī funkcija izmanto sensoru un algoritmu kombināciju, lai novērtētu dažādus faktorus, piemēram, kustību, skaņas līmeni un spiediena izmaiņas, lai noteiktu, vai ir notikusi avārija.

Kā darbojas avāriju noteikšana

Sensori un algoritmi: Apple Watch izmanto vairākus sensorus:
- Kustības sensori: šie parauga kustībām vairāk nekā 3000 reižu sekundē, lai noteiktu triecienus un trajektorijas izmaiņas.
- Mikrofoni: aktivizē skaļas skaņas, kas norāda uz avāriju, lai gan tie neieraksta audio.
- Barometrs: nosaka gaisa spiediena izmaiņas, piemēram, kad atveras gaisa spilveni.
- GPS: uzrauga ātrumu un kustības modeļus, lai identificētu pēkšņas apstāšanās vai sadursmes.

Kad tiek atklāta smaga avārija, ierīce brīdina lietotāju ar trauksmi un aicinājumu sazināties ar neatliekamās palīdzības dienestu. Ja lietotājs nereaģē noteiktā laika posmā, pulkstenis automātiski izsauc palīdzību[1][3][4].

Precizitāte un uzticamība

Lai gan funkcijai ir potenciāls glābt dzīvības, ziņojot neatliekamās palīdzības dienesta darbiniekiem smagu negadījumu laikā, tās precizitāte ir apšaubīta viltus pozitīvu gadījumu dēļ. Pārskatos norādīts, ka šī funkcija var izraisīt brīdinājumus neavārijas scenārijos, piemēram, braucot ar tādām darbībām kā amerikāņu kalniņi vai citās spēcīgas ietekmes situācijās[1][2].

Žurnālistu veiktās pārbaudes atklāja pretrunīgus rezultātus; lai gan dažas avārijas tika konstatētas, citas netika konstatētas, jo īpaši, ja apstākļi nenodrošināja pietiekamus signālus, piemēram, kad transportlīdzekļi stāvēja vai nebija savienoti ar Bluetooth vai CarPlay[4][5]. Apple atzīst, ka sistēma nevar noteikt visas avārijas, un nepārtraukti strādā pie uzlabojumiem, lai samazinātu viltus pozitīvus rezultātus un uzlabotu uzticamību[1][4].

Secinājums

Rezumējot, lai gan Apple avārijas noteikšanas funkcija jaunākajos pulksteņos ir ievērojams drošības uzlabojums, tās efektivitāte var atšķirties atkarībā no konkrētiem apstākļiem. Lietotājiem ir jāapzinās tās ierobežojumi un jāuzrauga, vai nepatiesi brīdinājumi var rasties no situācijām, kas nav avārijas. Tā kā Apple apkopo vairāk datu par lietojumu reālajā pasaulē, ir sagaidāms, ka turpmākie atjauninājumi vēl vairāk uzlabos šo tehnoloģiju.

Citāts:
[1] https://www.intego.com/mac-security-blog/is-apples-crash-detection-causing-too-many-false-positives/
[2] https://www.spadalawgroup.com/blog/iphone-and-apple-watch-automatic-car-crash-detection-feature.cfm
[3] https://support.apple.com/en-euro/104959
[4] https://www.macrumors.com/2022/09/30/apple-responds-to-crash-detection-test/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=0nTQIvfVHrw
[6] https://www.reddit.com/r/apple/comments/xs5uf1/does_apples_crash_detection_work_we_totaled_some/
[7] https://consent.yahoo.com/v2/collectConsent
[8] https://mashable.com/article/apple-iphone-crash-detection-how-it-works

Cik bieži rodas kļūdaini pozitīvi rezultāti, izmantojot avārijas noteikšanas funkciju

Avāriju noteikšanas funkcijas precizitāte Apple ierīcēs, jo īpaši Apple Watch un iPhone, ir radījusi bažas saistībā ar viltus pozitīvus rezultātus. Pārskati liecina, ka šie viltus brīdinājumi var notikt bieži, īpaši noteiktās vidēs.

Viltus pozitīvu rezultātu biežums

1. Ziņotie incidenti: ievērojamā Japānas gadījumā ārkārtas dienesti mēneša laikā saņēma 134 viltus zvanus, kas saistīti ar iPhone avāriju noteikšanas funkciju, galvenokārt no lietotājiem, kuri slēpo. Tas veidoja aptuveni 10% no visiem neatliekamās palīdzības izsaukumiem šajā periodā[3].

2. Visbiežāk sastopamie scenāriji: viltus pozitīvi rezultāti ir īpaši izplatīti spēcīgas ietekmes scenārijos, piemēram:
- Amerikāņu kalniņi: straujās kustības un triecieni var atdarināt sadursmes modeļus.
- Slēpošana: līdzīgi kā amerikāņu kalniņos, slēpošanas dinamika var kļūdaini iedarbināt noteikšanas algoritmus[2][3].

3. Ietekme uz neatliekamās palīdzības dienestiem: vietējie neatliekamās palīdzības dienesti ir pauduši neapmierinātību par šiem viltus trauksmes signāliem, kas patērē resursus un laiku. Piemēram, kāds šerifs atzīmēja, ka šie zvani uzsvēra viņu nosūtīšanas centru, uzsverot mazo komandu slogu[2].

4. Kopējie aprēķini: lai gan konsekventi netiek ziņots par konkrētu statistiku par kopējo viltus pozitīvo gadījumu skaitu, tādi incidenti kā Japānā liecina, ka noteiktos kontekstos tie var veidot ievērojamu daļu no neatliekamās palīdzības izsaukumiem.

Mīkstināšanas centieni

Tiek ziņots, ka Apple apzinās šīs problēmas un strādā pie uzlabojumiem, lai samazinātu viltus pozitīvus rezultātus. Potenciālie risinājumi ietver:
- ģeozonēšanas ieviešana ap zināmiem karstajiem punktiem viltus izraisītājiem (piemēram, atrakciju parkiem), lai novērstu automātiskus ārkārtas zvanus šajās zonās[2].
- Pastāvīga algoritmu atjaunināšana un pilnveidošana, pamatojoties uz lietotāju datiem un atsauksmēm, lai uzlabotu noteikšanas precizitāti, neapdraudot patiesos brīdinājumus[3].

Noslēgumā jāsaka, ka, lai gan Apple avāriju noteikšanas funkcija potenciāli var glābt dzīvības, tās pašreizējā ieviešana ir radījusi ievērojamu skaitu viltus pozitīvu rezultātu, jo īpaši īpašās spēcīgas ietekmes situācijās. Paredzams, ka pastāvīgie uzlabojumi laika gaitā risinās šīs problēmas.

Citāts:
[1] https://sentiance.com/not-your-average-crash-detection-and-reporting
[2] https://www.intego.com/mac-security-blog/is-apples-crash-detection-causing-too-many-false-positives/
[3] https://9to5mac.com/2023/01/29/iphone-crash-detection-false-positives-japanese-alps/
[4] https://www.sfara.com/four-ways-false-positives-destroy-the-business-of-crash-detection-programs/
[5] https://www.insurancethoughtleadership.com/auto-insurance/crash-detection-will-transform-auto-claims-no-really
[6] https://www.spadalawgroup.com/blog/iphone-and-apple-watch-automatic-car-crash-detection-feature.cfm
[7] https://www.plevinandgallucci.com/iphone-14-crash-detection-what-you-need-to-know/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=0nTQIvfVHrw