चौथा औद्योगिक क्रांति हमारे समाज को डिजिटलीकरण युग में त्वरित संक्रमण के लिए अग्रणी कर रही है, जो मानव-से-मनुष्यों और मानव-से-कंप्यूटर इंटरैक्शन के तरीके को गहराई से और अनिवार्य रूप से प्रभावित करती है और बदलती है।
आईओटी कई उद्देश्यों (लीवरेज मशीन लर्निंग मॉडल, विश्लेषण इत्यादि) के लिए डेटा लाने का तरीका है, जिसका लोगों के दिन-प्रतिदिन जीवन को बढ़ाने और सशक्त बनाने के द्वारा औद्योगिक क्रांति पर बहुत प्रभाव पड़ता है। साथ ही, पूरी तरह से समाज अधिक जीवन की गुणवत्ता के लिए प्रयास कर रहा है, और ऐसा करने के लिए स्वास्थ्य के मुद्दों पर नजर रखी जानी चाहिए और बेहतर तरीके से इलाज किया जाना चाहिए। नतीजतन, चीजों का इंटरनेट (आईओटी) दृश्य इस उद्योग के विभिन्न बाजार खंडों में नए उपकरणों के विकास के लिए खुद को समृद्ध कर रहा है।
स्थिति के बारे में सोचो, आप संगीत सुनने के लिए इयरफ़ोन का उपयोग कर रहे हैं, और यह भी कल्पना करते हैं कि क्या होता है यदि एक ही डिवाइस आपके वालें-उत्तेजना (भावना मान्यता) के साथ-साथ शरीर से बायोसिग्नल की मदद से बैकएंड में आपके स्वास्थ्य पर नज़र रखता है। आईओटी, पहनने योग्य बायोसिग्नल सेंसर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और क्लाउड के संयोजन के साथ, इस विचार को अत्यधिक स्वचालित औरस्केलेबल तरीके से संभव बनाया जा सकता है। स्थिति के बारे में सोचो, आप संगीत सुनने के लिए इयरफ़ोन का उपयोग कर रहे हैं, और यह भी कल्पना करते हैं कि क्या होता है यदि एक ही डिवाइस आपके वालें-उत्तेजना (भावना मान्यता) के साथ-साथ शरीर से बायोसिग्नल की मदद से बैकएंड में आपके स्वास्थ्य पर नज़र रखता है। आईओटी, पहनने योग्य बायोसिग्नल सेंसर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और क्लाउड के संयोजन के साथ, इस विचार को अत्यधिक स्वचालित और स्केलेबल तरीकेसे संभव बनाया जा सकता है।
पहनने योग्य सेंसर क्या हैं?
यह शारीरिक डेटा निकालनेके लिए मानव शरीर के साथ सीधे संपर्क में एक उपकरण है। पहनने योग्य सेंसर व्यावसायीकरण और चिकित्सा अनुसंधानके क्षेत्र में अग्रिम हो रहे हैं।
पहनने योग्य उपकरणों के क्षेत्र में लागू चीजों का इंटरनेट, प्रौद्योगिकियों के एक विघटनकारी संयोजन का प्रतिनिधित्व करता है जो पैरामीटर के अधिक अनुकूलन और पता लगाने की क्षमता की अनुमति दे सकता है, फलस्वरूप लोगों की समग्र भलाई में सुधार कर सकता है।
चित्रा 1: पहनने योग्य सेंसर में डेटा संग्रह
मशीन लर्निंग के साथ कार्रवाई में भावना संवेदन प्रौद्योगिकियां
वास्तविक दुनिया में कुछ भावना मान्यता/सेंसिंग प्रौद्योगिकियां पहले से ही शुरू की गई हैं।
भावनात्मक संवेदन शारीरिक सिग्नल का उपयोग कर: यही कारण है कि wristband जो अपनी सुविधाओं में से एक के रूप में भावना मान्यता है शामिल। यह तकनीक जिसमें कलाई बैंड/घड़ी में एम्बेडेड सेंसर हैं, किसी की भावनात्मक स्थिति को परिभाषित करने के लिए हृदय गति (एचआर), रक्तचाप (बीपी), और तापमान जैसे विभिन्न डेटा निकालती है। इस प्रकार की तकनीक में उपयोग की एक विस्तृत श्रृंखला है, जो किसी भी संभावित स्वास्थ्य देखभाल के मुद्दों (प्रारंभिक निदान) की भविष्यवाणी करने और दैनिक गतिविधियों की निगरानी करने में मदद करता है। ये डिवाइस समय-समय पर संभावित कमजोरी/स्वास्थ्य भविष्यवाणियों के साथ असाइन किए गए चिकित्सकों/डॉक्टरों को पूरी तरह से विश्लेषण की गई रिपोर्ट भेजते हैं।
भाषण और पाठ का उपयोग करके भावना-संवेदन: भाषण आधारित और पाठ-आधारित भावना मान्यता वह तकनीक है जो जटिल मल्टीमोडल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। भाषण संकेतों से ध्वनिक भावना सुविधाओं को सीखने के लिए यह तकनीक एक संकल्पनात्मक तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और लांग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) का उपयोग करती है। और द्वि-एलएसटीएम (बिडरेक्शनल-एलएसटीएम) पाठ डेटा से भावना सीखने के लिए प्रयोग किया जाता है। फिर इन दो पाइपलाइनों को इनपुट पाठ और भाषण डेटा के आधार पर भावना को वर्गीकृत करने के लिए घने तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) पर लागू किया गया था।
चेहरे की अभिव्यक्ति का उपयोग करके भावना-संवेदन: यह विषय कंप्यूटर दृष्टि मंच में सक्रिय शोध किया जा रहा था, यह विधि भावना मान्यता के लिए किसी भी शारीरिक डेटा का उपयोग नहीं करती है। इसमें मुख्य रूप से तकनीकी विधियों जैसे छवि प्रसंस्करण और गहरी सीखने वाले एल्गोरिदम शामिल हैं।
इस डोमेन में उपयोग किए जाने वाले सबसे विश्वसनीय मशीन सीखने/गहरी सीखने वाले मॉडल समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम), रैंडम वन (आरएफ), के-निकटतम पड़ोसी (के-एनएन), संवहन तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन), लांग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम), गेटेड आवर्ती इकाइयां (जीआरयू)। साथ ही सीएनएन-एलएसटीएमउदाहरण के लिए ऐसी मशीन सीखने की तकनीकों का संयोजन।
निर्णायक — कान पहनने भावना संवेदन
यदि कई सालों तक स्मार्टवॉच और स्मार्ट बैंड ने मानव जीवन की निगरानी करने वाले पहनने योग्य की मांग को प्रेरित किया है, लेकिन परिवर्तन के लिए, नई बढ़ती तकनीक दृश्य ले रही है। यह इयरवियर उपकरणों के लिए मामला है, जिसे आमतौर पर पहननेयोग्य कहा जाता है।
आईडीसी के अनुसार, इन पहनने योग्य ने 2018 से 2019 तक उच्चतम वर्ष-दर-वर्ष वृद्धि हासिल की, जिसमें पिछले वर्ष से 242 प्रतिशत की चौंका देने वाला आंकड़ा था। 2019 में, 139.4 मिलियन सुनवाई योग्य उपकरणों को भेज दिया गया था, जो 2019 के बाजार हिस्सेदारी के 45.7 प्रतिशत पर कब्जा कर रहा था। यह आंकड़ा और भी बढ़ने की उम्मीद है। अपने स्वास्थ्य पर नियंत्रण रखने के लिए ग्राहक की बढ़ती मांग स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र में पहनने योग्य प्रौद्योगिकी के उपयोग को अत्यधिक प्रभावित कर रही है।
आईओटी के एक हिस्से के रूप में, Hearables उपकरणों के बीच कनेक्टिविटी से अधिक की पेशकश कर सकते हैं, अब और भविष्य में नए व्यापार मॉडल की क्षमता देता है। कान डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए एक आदर्श स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं और रूपक रूप से किसी व्यक्ति के यूएसबी प्रवेश द्वार के रूप में वर्णित होते हैं। मस्तिष्क से इसकी निकटता से पता चलता है कि भविष्य में सेंसर जो इस प्रकार के डेटा को पुनर्प्राप्त करने का प्रबंधन करते हैं, इस प्रकार के डिवाइस के माध्यम से शोषण किया जाएगा।
हम पुरानी प्रौद्योगिकियों पर निर्भर क्यों नहीं करते
जैसा कि हमने इस क्षेत्र से संबंधित शोध को देखा है, मनोवैज्ञानिक डेटा और अधिक यानी छवि आधारित चेहरे की अभिव्यक्ति, आवाज, पाठ का उपयोग करके कुछ उपलब्धि है। हालांकि, ऐसे डेटा का उपयोग करके भावनात्मक-मान्यता विश्वसनीय समाधानमें गारंटी नहीं दे सकती है। क्योंकि, चेहरे का उपयोग कर भावना-संवेदन, भाषण और पाठ अत्यधिक अभिव्यक्ति पर निर्भर करते हैं, कि व्यापक रूप से प्रत्येक व्यक्ति और उनकी सांस्कृतिक पृष्ठभूमि के साथ बदलता रहता है और आसानी से नकली हो सकता है। कुछ सामाजिक अवसरों पर भावनाओं की नकारात्मक स्थिति में किसी व्यक्ति पर विचार करें, वह मुस्कुराहट के साथ वास्तविक भावनात्मक स्थिति को अपेक्षाकृत नकली कर सकता है।
मौजूदा समाधानों में ऐसी जटिलता के कारण, शारीरिक डेटा (दिल की दर) निष्क्रिय रूप से मापा जाता है पूरे दिन मानव शरीर को भावना मान्यता में प्रयोग किया जाता है जो सिस्टम को समय पर ढंग से अधिक सटीक बनाता है। एम्बेडेड इन-इयरफ़ोन (कान-पहनने योग्य) सेंसर का परिष्कार भविष्य में मस्तिष्क संकेतों (इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी)) का अध्ययन करने में मदद करता है।
वास्तविक दुनिया में प्रभाव
लेकिन पहले, लाभार्थी कौन हैं? पृथ्वी पर मनुष्य जीवन बेहद विविध है और यह समाधान मानव जीवन की सभी प्रकृति पर लागू किया जा सकता है। सरल होने के लिए, जो संगीत पसंद नहीं करता है? विशेष रूप से, एक बौद्धिक रूप से अक्षम व्यक्ति की कल्पना करें। भावनात्मक-संवेदन पहनने योग्य मानसिक और अन्य स्वास्थ्य स्थितियों 24/7 वाले व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति की निगरानी करने में मदद कर सकते हैं।
मानव-से-मशीन इंटरैक्शन: भावना-संवेदन के साथ आईओटी की क्षमता मीडिया और मनोरंजन उद्योगों में एक बड़ी संभावना अनलॉक करती है। हम एआई और एमएल एल्गोरिदम में उन्नति के साथ एक अंतरंग सिफारिश प्रणाली का निर्माण कर सकते हैं। एआई सिस्टम भावना से संबंधित बायोफीडबैक प्रदान करते हैं जो वास्तविक समय में हमारे ऑडियो/वीडियो अनुभव को नियंत्रित करता है।
नैदानिक मुठभेड़ का अनुकूलन: आईओटी सेंसर के साथ सहयोग डेटा संग्रह प्रोटोकॉल से लैस सिस्टम समय-समय पर संभावित कमजोरियों के साथ पूरी तरह से विश्लेषण की गई रिपोर्ट भेजता है/डॉक्टरों को सौंपा चिकित्सकों के लिए स्वास्थ्य भविष्यवाणियों।
स्वास्थ्य विश्लेषण: हम स्रोत पर विभिन्न मापदंडों का विश्लेषण करते हैं, जिससे सही विकारों की पहचान करने, उनसे बचने के लिए निवारक उपायों और बेहतर जीवनशैली का नेतृत्व करने के लिए बेहतर स्वास्थ्य निर्णय लेना संभव हो जाता है। “हम विकलांगता को स्थायी रूप से ठीक करने का प्रयास करते हैं, सही स्रोत पर।”
ट्रांसपोर्ट: विशेष रूप से या बुजुर्ग लोगों को आवृत्ति वाले अस्पतालों की यात्रा करने की आवश्यकता नहीं है। वे घर रह सकते हैं और आने वाले परिवहन के अत्यधिक दर्द से बच सकते हैं, जबकि यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनका जीवन 24/7 सुरक्षित है।
देखने/आपात स्थिति की गुणवत्ता: हमारी प्रणाली रीयल-टाइम में आपात स्थिति की पहचान करती है और अस्पतालों, देखभाल करने वालों, प्रियजनों, या पड़ोसियों को तत्काल अलर्ट भेजती है। यह सुनिश्चित करता है कि आपातकालीन सेवाओं के आने से पहले ही उन्हें समय में सहायता मिलती है।
प्राथमिकता: हम यह सुनिश्चित करते हैं कि उनकी रिपोर्ट का पूरी तरह से कार्यकर्ताओं/अस्पतालों द्वारा विश्लेषण किया जाता है। हम उन्हें नियुक्तियों को शेड्यूल करने में प्राथमिकता देते हैं, उनके पास अस्पतालों में लंबे समय तक प्रतीक्षा करने की क्षमता नहीं है और लक्ष्य अत्यंत सुविधा के साथ उनकी सुरक्षा को प्राथमिकता देना है।
ओपन डेटा के साथ भविष्य का नवाचार: हमारे द्वारा एकत्र किए जाने वाले बॉयोमीट्रिक डेटा की सहायता से, यह दवाओं का धान/विकास करने का एक नया तरीका खोलता है और मानव के लिए नए भविष्य के तकनीकी नवाचारों के लिए एक रास्ता देता है।
निष्कर्ष: इयरफ़ोन का अगला विकास!
अपने मूड के साथ संगीत सिंक; अपने डिवाइस अपनी आदत जानने के लिए; अपने स्वास्थ्य की निगरानी;
हम अंततः इयरफ़ोन में एम्बेडेड पहनने योग्य सेंसर की मदद से कच्चे हृदय गति, ईईजी और गति डेटा एकत्र कर सकते हैं। इन मीट्रिक की पुनर्प्राप्ति को अधिक सटीक और अनुरूप जानकारी में अनुवाद किया जा सकता है, कृत्रिम बुद्धि के कार्यान्वयन केमाध्यम से, स्वास्थ्य और फिटनेस की स्थिति के बारे में जागरूकता बढ़ाने के लिए, प्रारंभिक बीमारी का पता लगाने और संभावित जोखिम से बचने के लिए कार्डियोवैस्कुलर प्रणाली।
इसके अलावा, सुनवाई योग्य डिवाइस उपयोगकर्ताओं को आवाज प्रतिक्रिया प्रदान करने में सक्षम हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को जानकारी के लिए एक प्रदर्शन देखने की आवश्यकता को हटा रहा है
वर्तमान में, हम भावना-संवेदी सुनवाई विकसित करने के लिए काम कर रहे हैं कि दिल से संकेतों का उपयोग उपयोगकर्ताओं को भावनात्मक स्थिति को ‘पढ़ने’ में सक्षम हैं। शोध से पता चलता है कि हृदय गति परिवर्तनशीलता (एचएसवी) जैसे शारीरिक डेटा का उपयोग वैलेंस-उत्तेजना विधियों से किसी व्यक्ति की भावनात्मक स्थिति को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है। इसमें यह समझना शामिल है कि क्या कोई व्यक्ति जोर दिया गया है, खुश, उदास, थका हुआ आदि।
चित्रा 2: वैलेंस-उत्तेजना
स्वास्थ्य-ट्रैकिंग के पहलू का विस्तार करके, मशीन लर्निंग/दीप लर्निंग तकनीकों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के आधार पर संगीत सिफारिश एल्गोरिदम विकसित करनादिलचस्प हो सकता है। ये एल्गोरिदम उपयोगकर्ता को विशेष रूप से अपने संगीत स्वाद को समझकर और इसके परिणामस्वरूप परिस्थितियों के आधार पर किस तरह का संगीत सबसे बेहतर होता है, यह समझने के लिए कि उपयोगकर्ता को जानना होगा।
इसलिए, उपयोगकर्ताओं के संगीत स्वाद और भावनात्मक स्थिति के आधार पर, यह विशेष परिस्थिति के लिए उपयुक्त संगीत की सिफारिश करता है।
इसके अलावा, लाइव अनुवाद और शोर-रद्द करने जैसी सुविधाओं को एम्बेड करना संभावित रूप से इस नए उत्पाद में अधिक अपील जोड़ सकता है। इस कारण से, हम ईरफ़ोन बाजार की वर्तमान स्थिति को समझने की कोशिश कर रहे हैं।
खरीदने के पैटर्न को समझना, साथ ही भविष्य के विकास के लिए ग्राहक की अपेक्षाएं, इस परियोजना के विकास के चरण में मदद कर सकती हैं। इसलिए, कृपया अभी अपने दिमाग में कान-पहनने वाले मॉडल की वरीयता के बारे में अपना विचार दें।
अतिरिक्त जानकारी के लिए, हमसे संपर्क करें!
