Четвертая промышленная революция ведет наше общество к быстрому переходу к эре цифровизации, глубоко и неизбежно влияя на и изменяя способ взаимодействия между человеком и человеком и компьютером.
IoT — это способ принести данные для нескольких целей (использование моделей машинного обучения, анализ и т.д.), которые оказывают большое влияние на промышленную революцию , расширяя и расширяя возможности повседневной жизни людей. В то же время общество в целом стремится к повышению качества жизни, и для этого вопросы здравоохранения должны контролироваться и решаться лучше. Следовательно, сцена Интернета вещей (IoT) обогащается благодаря разработке новых устройств в различных сегментах рынка этой отрасли.
Подумайте о ситуации, вы используете наушники, чтобы услышать музыку, а также представьте, что произойдет, если одно и то же устройство отслеживает вашу валентно-возбужденную (распознавание эмоций) , а также ваше здоровье в бэкенде с помощью биосигналов от тела. Эта идея может быть реализована высокоавтоматизированным и масштабируемым способом, с использованием IoT, носимого датчика биосигналов, искусственного интеллекта (ИИ) и облака. Подумайте о ситуации, вы используете наушники, чтобы услышать музыку, а также представьте, что произойдет, если одно и то же устройство отслеживает вашу валентно-возбужденную (распознавание эмоций), а также ваше здоровье в бэкенде с помощью биосигналов от тела. Эта идея может быть реализована высокоавтоматизированным и масштабируемым способом, с использованием IoT, носимого датчика биосигналов, искусственного интеллекта (ИИ) и облака.
Что такое носимые датчики?
Это устройство в прямом контакте с человеческим телом для извлечения физиологических данных. Носимые датчики продвигаются вперед в области коммерциализации и медицинских исследований.
Интернет вещей, применяемый в области носимых устройств, представляет собой разрушительную комбинацию технологий, которые могут обеспечить большую настройку и отслеживаемость параметров, тем самым улучшая общее самочувствие людей.
Рисунок 1: Сбор данных в носимом датчике
Технологии зондирования эмоций в действии с машинным обучением
Есть некоторые технологии распознавания эмоций и зондирования уже внедрены в реальном мире.
Чувствительность эмоций с помощью физиологических сигналов: Это включает в себя браслет, который имеет распознавание эмоций в качестве одной из его особенностей. Эта технология, которая имеет датчики, встроенные в запясть/часы, извлекает различные данные, такие как частота сердечных сокращений (HR), артериальное давление (BP) и температура , чтобы определить эмоциональное состояние. Этот вид технологии имеет широкий спектр использования, что помогает прогнозировать любые потенциальные проблемы здравоохранения (ранняя диагностика) и контролировать повседневную деятельность. Эти устройства даже периодически отправляют полностью проанализированные отчеты с возможными уязвимости/прогнозами здоровья назначенным врачам/врачам.
Чувство эмоций с помощью речи и текста: распознавание эмоций на основе речи и текста является технологией, которая использует сложные алгоритмы мультимодального машинного обучения . Эта технология использует сверточную нейронную сеть (CNN) и длинную кратковременную память (LSTM) для изучения особенностей акустических эмоций из речевых сигналов. И Bi-LSTM (двунаправленный LSTM) используется для изучения эмоций из текстовых данных. Затем эти два конвейера были применены к Dense Neural Network (DNN) для классификации эмоций на основе входного текста и речевых данных.
Эмоциональное зондирование с использованием выражения лица: Эта тема была активно исследована на платформе компьютерного зрения, этот метод не использует никаких физиологических данных для распознавания эмоций. В основном он включает технические методы, такие как обработка изображений и алгоритмы глубокого обучения.
Наиболее надежными моделями машинного обучения/глубокого обучения, используемыми в этой области, являются вектор поддержки (SVM), случайные леса (RF), K-ближайшие соседи (K-nN), сверточная нейронная сеть (CNN), длинная краткосрочная память (LSTM), закрытые рекуррентные единицы (GRU). А также сочетание таких методов машинного обучения, например CNN-LSTM.
Прорыв — ощущение эмоций в ушной одежде
Если в течение многих лет смарт-часы и смарт-группы определяли спрос на носимые устройства, которые отслеживают человеческую жизнь, но для перемен на сцену выходят новые технологии . Это относится к устройствам для наушников, которые обычно называют носимыми.
По данным IDC, эти носимые носители достигли самого высокого роста в период с 2018 по 2019 год и достигли ошеломляющего показателя в 242 процента по сравнению с предыдущим годом. В 2019 году было отправлено 139,4 миллиона звуковых устройств , что составляет 45,7 процента от рыночной доли 2019 года. Ожидается, что эта цифра будет расти еще больше. Рост спроса клиентов на контроль над своим здоровьем оказывает большое влияние на использование носимых технологий в секторе здравоохранения.
Являясь частью Интернета вещей, Hearables может предложить больше, чем возможности подключения между устройствами, что дает возможность новым бизнес-моделям в настоящее время и в будущем. Уши представляют собой идеальное положение для извлечения данных и метафорически описываются как вход USB человека. Его близость к мозгу говорит о том, что в будущем датчики, которым удается получить такого рода данные, будут эксплуатироваться через этот тип устройства.
Почему мы не зависим от старых технологий
Как мы видели исследования, связанные с этой областью, есть некоторые достижения, используя психологические данные и более то, что выражение лица на основе изображения, голос, текст. Однако распознавание эмоций с использованием таких данных не может гарантировать надежное решение. Потому что чувство эмоций с использованием лица, речи и текста в значительной степени зависит от выражения, которое широко варьируется в зависимости от каждого человека и их культурного происхождения и может быть легко подделано . Рассмотрим человека в отрицательном состоянии эмоций в некоторых социальных случаях, он/она может относительно подделывать истинное эмоциональное состояние с улыбкой.
В связи с такой сложностью существующих решений физиологические данные (частота сердечных сокращений) пассивно измеряемые в организме человека в течение дня используются для распознавания эмоций, что делает систему более точной и своевременной . Утонченность датчиков, встроенных в наушники (наушники), помогает изучать сигналы мозга (электроэнцефалография (ЭЭГ)) в будущем.
Влияние в реальном мире
Но во-первых, кто бенефициары? Жизнь людей на земле очень разнообразна, и это решение может быть применено ко всей природе человеческой жизни. Если быть простым, кто не любит музыку? Если быть особенным, представьте человека с умственной инвалидностью. Эмоционально чувствительные носители могут помочь контролировать эмоциональное состояние человека с психическими и другими заболеваниями здоровья 24/7.
Взаимодействие между человеком и машиной . Потенциал Интернета вещей с чувством эмоций открывает огромные возможности в индустрии медиа и развлечений. Мы можем построить интимную систему рекомендаций с развитием алгоритмов ИИ и ML. Системы искусственного интеллекта обеспечивают биологическую обратную связь, связанную с эмоциями, которые контролируют наш аудио/видео опыт в режиме реального времени.
Оптимизация клинической встречи: Система, оснащенная протоколами сбора данных, сотрудничающая с датчиками Интернета вещей, периодически отправляет полностью проанализированные отчеты с возможными уязвимости/прогнозами здоровья назначенным врачам/врачам.
Анализ здоровья: Мы анализируем различные параметры прямо у источника, что позволяет принимать более эффективные решения в области здравоохранения по выявлению правильных расстройств, профилактические меры, чтобы избежать их и вести лучший образ жизни. «Мы стремимся навсегда вылечить инвалидность, прямо у истока».
Транспорт: Специализированные или пожилые люди не обязательно должны посещать больницы с частотой. Они могут оставаться дома и избежать чрезмерной боли в поездке/транспорте, обеспечивая при этом безопасность их жизни 24/7.
Качество медицинской помощи/Чрезвычайные ситуации: Наша система идентифицирует чрезвычайные ситуации в режиме реального времени и отправляет немедленное оповещение ближайшим больницам, опекунам, близким или соседям. Это гарантирует, что они получают помощь вовремя еще до прибытия экстренных служб.
Приоритет: Мы обеспечиваем, чтобы их отчеты были полностью проанализированы опекунами и больницами. Мы отдаем им приоритет при планировании встреч, они не имеют возможности ждать долгие часы в больницах, и цель состоит в том, чтобы установить приоритет их безопасности с максимальным удобством.
Будущие инновации с открытыми данными: С помощью биометрических данных, которые мы собираем, он открывает совершенно новый путь для исследования/разработки лекарственных средств и закладывает путь к новым будущим техническим инновациям для человека.
Вывод: Следующая эволюция наушников!
Синхронизация музыки с вашим настроением; Сделайте ваше устройство узнать свою привычку; Мониторинг вашего здоровья;
Мы можем, наконец, собрать необработанные данные сердечного ритма, ЭЭГ и движения с помощью носимых датчиков, встроенных в наушники. Поиск этих метрик может быть преобразован в более точную и адаптированную информацию, путем внедрения искусственного интеллекта, чтобы повысить осведомленность о состоянии здоровья и физической пригодности, раннего обнаружения заболеваний и избежать потенциального риска в сердечно-сосудистой системы.
Кроме того, слуховые устройства способны обеспечить голосовую обратную связь с пользователями, что устраняет необходимость для пользователей смотреть на дисплей для получения информации
В настоящее время мы работаем над созданием эмоционально-чувствительных сердечников, которые, используя сигналы от сердца, способны «считывать» эмоциональное состояние пользователей. Исследования показывают, что физиологические данные, такие как вариабельность сердечного ритма (HSV), могут быть использованы для определения эмоционального состояния человека с помощью валентно-возбудительных методов. Это включает в себя понимание того, является ли человек стрессовым, счастливым, грустным, уставшим и т.д.
Рисунок 2: Валенс-возбуждение
Расширяя аспект отслеживания здоровья, может быть интересно разработать алгоритм рекомендации музыки на основе методов машинного обучения/глубокого обучения и алгоритмов искусственного интеллекта. Эти алгоритмы узнают пользователя, в частности, понимая его музыкальные вкусы и, следовательно, понимая, какой вид музыки наиболее предпочтительнее в зависимости от обстоятельств.
Поэтому, исходя из вкуса музыки и эмоционального статуса пользователей, он рекомендует музыку, подходящую для конкретных обстоятельств.
Кроме того, встраивание таких функций, как прямой перевод и шумоподавление, потенциально может добавить больше привлекательности к этому новому продукту. По этой причине мы пытаемся понять текущее состояние рынка наушников.
Понимание моделей покупки, а также ожиданий клиента в отношении будущих разработок может помочь стадии разработки данного проекта. Итак, Пожалуйста, дайте свое представление о предпочтении моделей ушной одежды в вашем уме прямо сейчас.
Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами!
