Salute

Auricolari con rilevamento delle emozioni alimentati da Machine Learning con IoT: per migliorare la tua vita!

La Quarta Rivoluzione Industriale sta conducendo la nostra società ad una rapida transizione verso l’era della digitalizzazione, influenzando profondamente e inevitabilmente e alterando il modo in cui si svolge l’interazione uomo-uomo e uomo-computer.

IoT è il modo di inserire i dati per diversi scopi (Leva modelli di apprendimento automatico, analisi, ecc.), che hanno un grande impatto sulla rivoluzione industriale migliorando e potenziando la vita quotidiana delle persone. Allo stesso tempo, la società nel suo complesso si adopera per una migliore qualità della vita e, a tal fine, le questioni sanitarie devono essere monitorate e trattate in modo migliore. Di conseguenza, la scena Internet of Things (IoT) si arricchisce grazie allo sviluppo di nuovi dispositivi nei diversi segmenti di mercato di questo settore.

Pensa alla situazione, stai usando gli auricolari per ascoltare la musica e immagina anche cosa succede se lo stesso dispositivo monitora la tua eccitazione valenza-valenza (riconoscimento delle emozioni) e la tua salute nel backend con l’aiuto di biosegnali dal corpo. Questa idea potrebbe essere resa possibile in modo altamente automatizzato e scalabile, con la combinazione di IoT, sensore di biosegnale indossabile, intelligenza artificiale (AI) e cloud. Pensa alla situazione, stai usando gli auricolari per ascoltare la musica e immagina anche cosa succede se lo stesso dispositivo monitora la tua eccitazione valenza-valenza (riconoscimento delle emozioni) e la tua salute nel backend con l’aiuto di biosegnali dal corpo. Questa idea potrebbe essere resa possibile in modo altamente automatizzato e scalabile, con la combinazione di IoT, sensore di biosegnale indossabile, intelligenza artificiale (AI) e cloud.

Cosa sono i sensori indossabili?

Si tratta di un dispositivo a diretto contatto con il corpo umano per estrarre i dati fisiologici. I sensori indossabili stanno avanzando nel campo della commercializzazione e della ricerca medica.

L’Internet of Things, applicato al settore dei dispositivi indossabili, rappresenta una combinazione dirompente di tecnologie in grado di consentire una maggiore personalizzazione e tracciabilità dei parametri, migliorando di conseguenza il benessere generale delle persone.

Recent Developments in Printing Flexible and Wearable Sensing Electronics  for Healthcare Applications | GenesInk
Figure 1:Data collection in Wearable Sensor

Tecnologie di rilevamento delle emozioni in azione con Machine Learning

Ci sono alcune tecnologie di riconoscimento/rilevamento delle emozioni già state implementate nel mondo reale.

Rilevamento delle emozioni utilizzando segnali fisiologici: questo include il braccialetto che ha il riconoscimento delle emozioni come una delle sue caratteristiche. Questa tecnologia che ha i sensori incorporati nel cinturino da polso/orologio estrae vari dati come la frequenza cardiaca (HR), la pressione sanguigna (BP) e la temperatura al fine di definire il proprio stato emotivo. Questo tipo di tecnologia ha una vasta gamma di utilizzo, che aiuta a prevedere eventuali problemi sanitari potenziali (diagnosi precoce) e monitorare le attività quotidiane. Questi dispositivi inviano anche periodicamente report completamente analizzati con possibili vulnerabilità o previsioni di salute ai medici/medici assegnati.

Rilevamento delle emozioni tramite linguaggio e testo: il riconoscimento delle emozioni basato sul linguaggio e sul testo è la tecnologia che utilizza i complessi algoritmi di apprendimento automatico multimodale . Questa tecnologia utilizza una rete neurale convoluzionale (CNN) e memoria a breve termine (LSTM) per apprendere le caratteristiche delle emozioni acustiche dai segnali vocali. E Bi-LSTM (Bidirectional-LSTM) usava per imparare le emozioni dai dati di testo. Quindi queste due pipeline sono state applicate alla rete neurale densa (DNN) per classificare l’emozione in base al testo di input e ai dati vocali.

Emozione-sensing utilizzando l’espressione facciale: Questo argomento è stato una ricerca attiva nella piattaforma di visione computerizzata, questo metodo non utilizza alcun dato fisiologico per il riconoscimento delle emozioni. Esso comprende principalmente metodi tecnici come l’elaborazione delle immagini e algoritmi di deep learning.

I modelli di apprendimento automatico più affidabili utilizzati in questo dominio sono Support Vector Machine (SVM), Foreste Casuali (RF), Neighbors più vicini K (K-nN), Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Breve Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU). Così come la combinazione di tali tecniche di apprendimento automatico per esempio CNN-LSTM.

Innovazione — rilevamento delle emozioni dell’auricolare

Se per molti anni smartwatch e smart band hanno guidato la domanda di indossabili che monitorano la vita umana, ma per il cambiamento, la nuova tecnologia in ascesa sta prendendo la scena. Questo è il caso dei dispositivi auricolari, comunemente chiamati indossabili.

Secondo IDC, questi indossabili hanno raggiunto la più alta crescita anno per anno dal 2018 al 2019, con una cifra sconcertante del 242% rispetto all’anno precedente. Nel 2019 sono stati spediti 139,4 milioni di dispositivi acustici , catturando il 45,7 per cento della quota di mercato del 2019. Questa cifra dovrebbe crescere ancora di più. La crescente domanda del cliente di prendere il controllo della propria salute sta influenzando fortemente l’uso della tecnologia indossabile nel settore sanitario.

Come parte dell’IoT, Hearables è in grado di offrire molto di più della connettività tra i dispositivi, offrendo il potenziale per nuovi modelli di business oggi e in futuro. Le orecchie rappresentano una posizione ideale per recuperare i dati e sono metaforicamente descritte come l’ingresso USB di una persona. La sua vicinanza al cervello suggerisce che in futuro i sensori che riescono a recuperare questo tipo di dati saranno sfruttati attraverso questo tipo di dispositivo.

Perché non dipendiamo dalle vecchie tecnologie

Come abbiamo visto la ricerca relativa a questo campo, c’è qualche risultato utilizzando i dati psicologici e più cioè immagine basata sull’espressione facciale, voce, testo. Tuttavia, il riconoscimento delle emozioni utilizzando tali dati non può garantire una soluzione affidabile. Perché, il rilevamento delle emozioni utilizzando il volto, la parola e il testo dipende fortemente dall’espressione, che varia ampiamente a seconda dell’individuo e del loro background culturale e potrebbe essere facilmente falsificata . Considerare un individuo in uno stato negativo di emozione in alcune occasioni sociali, lui/lei potrebbe relativamente fingere il vero stato emotivo con un sorriso.

A causa di tale complessità nelle soluzioni esistenti, i dati fisiologici (frequenza cardiaca) misurati passivamente dal corpo umano per tutto il giorno vengono utilizzati nel riconoscimento delle emozioni che rende il sistema più preciso in modo tempestivo . La raffinatezza dei sensori integrati in-auricolari (auricolari indossabili) aiuta a studiare i segnali cerebrali (elettroencefalografia (EEG)) in futuro.

Impatto nel mondo reale

Ma prima, chi sono i beneficiari? La vita umana sulla terra è molto varia e questa soluzione può essere applicata a tutta la natura della vita umana. Per essere semplici, a chi non piace la musica? Per essere particolari, immagina una persona intellettualmente disabile. I dispositivi indossabili con rilevamento delle emozioni possono aiutare a monitorare lo stato emotivo della persona con condizioni mentali e altre condizioni di salute 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Interazione uomo-macchina: il potenziale dell’IoT con il rilevamento delle emozioni sblocca un’enorme possibilità nel settore dei media e dell’intrattenimento. Possiamo costruire un sistema di raccomandazioni intime con l’avanzamento degli algoritmi AI e ML. I sistemi AI forniscono biofeedback relativi all’emozione che controlla la nostra esperienza audio/video in tempo reale.

Ottimizzazione dell’incontro clinico: il sistema dotato dei protocolli di raccolta dati collaborati con sensori IoT invia periodicamente report completamente analizzati con possibili vulnerabilità e previsioni di salute ai medici assegnati.

Analisi della salute: Analizziamo diversi parametri direttamente alla fonte, rendendo possibile prendere decisioni migliori sulla salute per identificare i disturbi giusti, misure preventive per evitarli e per condurre uno stile di vita migliore. «Ci sforziamo di curare definitivamente la disabilità, proprio alla fonte.»

Trasporti: Le persone specializzate o anziane non devono necessariamente visitare gli ospedali con frequenza. Potrebbero rimanere a casa ed evitare il dolore eccessivo del pendolardo/trasporto assicurando al contempo che la loro vita sia al sicuro 24 ore su 24.

Qualità delle cure/Emergenze: Il nostro sistema identificherà le emergenze in tempo reale e invia un allarme immediato agli ospedali, ai custodi, ai propri cari o ai vicini. Questo assicura che ricevano aiuto in tempo anche prima dell’arrivo dei servizi di emergenza.

Priorità: garantiamo che i loro rapporti siano completamente analizzati dai custodi e dagli ospedali. Noi diamo loro la priorità nella programmazione degli appuntamenti, non hanno la capacità di aspettare lunghe ore negli ospedali e l’obiettivo è quello di dare priorità alla loro sicurezza con la massima comodità.

Innovazione futura con Open data: Con l’aiuto dei dati biometrici che raccogliamo, apre un modo completamente nuovo di ricerca/sviluppare farmaci e prepara un percorso per nuove innovazioni tecniche future per l’uomo.

Conclusione: Next Evolution di auricolari!

Sincronizza la musica con il tuo umore; fai imparare al tuo dispositivo la tua abitudine; monitora la tua salute;

Possiamo finalmente raccogliere la frequenza cardiaca grezza, l’EEG e i dati di movimento con l’aiuto di sensori indossabili incorporati negli auricolari. Il recupero di queste metriche può essere tradotto in informazioni più accurate e personalizzate, attraverso l’ implementazione dell’intelligenza artificiale, al fine di aumentare la consapevolezza delle condizioni di salute e di fitness, l’individuazione precoce delle malattie ed evitare il rischio potenziale nel sistema cardiovascolare.

Inoltre, i dispositivi acustici sono in grado di fornire feedback vocale agli utenti, eliminando così la necessità per gli utenti di guardare un display per le informazioni

Attualmente, stiamo lavorando per sviluppare sentimenti acustici che utilizzano i segnali del cuore sono in grado di «leggere» lo stato emotivo degli utenti.  La ricerca mostra che i dati fisiologici come la variabilità della frequenza cardiaca (HSV), possono essere utilizzati per determinare lo stato emotivo di una persona dai metodi di eccitazione valenza-valenza. Ciò include capire se una persona è stressata, felice, triste, stanca, ecc.

Geovisualization | planvizlab
Figure 2: Valence-arousal

Espandendo l’aspetto del monitoraggio della salute, potrebbe essere interessante sviluppare un algoritmo di raccomandazione musicale basato su tecniche di apprendimento automatico e algoritmi di intelligenza artificiale. Questi algoritmi conoscerebbero l’utente, in particolare comprendendo i suoi gusti musicali e comprendendo di conseguenza il tipo di musica più preferibile a seconda delle circostanze.

Pertanto, in base al gusto musicale e allo stato emotivo degli utenti, raccomanda la musica adatta alla particolare circostanza.

Inoltre, l’incorporamento di funzionalità come la traduzione in diretta e la cancellazione del rumore potrebbe potenzialmente aggiungere più fascino a questo nuovo prodotto. Per questo motivo, stiamo cercando di capire lo stato attuale del mercato degli auricolari.

Comprendere i modelli di acquisto, così come le aspettative del cliente per gli sviluppi futuri, può aiutare la fase di sviluppo di questo progetto. Quindi, Si prega di dare la vostra idea circa la preferenza per i modelli ear-wear nella vostra mente in questo momento.

Per ulteriori dettagli, contattaci!

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