btbilgi

Günümüzde akıllı saatlerin ana kullanım alanı sağlık takip denilebilir. Gün boyu fiziksel hareketleri izleyen bu cihazların çoğu yürümeyi, oturmayı, bisiklete binmeyi veya uyumayı anlamasını sağlayan ivmeölçer sensörler ile donatılmıştır. Ama bir grup araştırmacı akıllı saat cihazlarındaki sensörlerden gelen verileri kullanarak çok daha fazlasını takip etmenin bir yolunu geliştirmiş.

Carnegie Mellon Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir LG akıllı saat içindeki mevcut ivmeölçeri kullanarak el hareketlerini anlamayı çözmüş durumda. Bir bilimsel makelede sunulan teknik, günümüzde giyilebilir elektroniklerde ve akıllı telefonların çoğunda bulunan sensörler sayesinde kullanıcılar hakkında ayrıntılı veri toplamanın yollarını göstermekte.

Araştırmada 50 katılımcının el hareketleri düzenli aralıklarla yaklaşık 1.000 saat boyunca takip edilmiş. Bu hareketlerin veri olarak kaydedilmesinin ardından, hangi veri grubunun hangi harakete denk geldiğini saptayabilecek bir algoritma geliştirilmiş. Bu algoritma, aralarında el yıkamak, kap yıkamak, telefonun ekranında kaydırma hareketi yapmak, uzaktan kumanda kullanmak ve yazmak gibi 25 el hareketini ortalama yüzde 95,2 oranla doğru tahmin edebiliyor.

Hareketler arasındaki ince ayrımları yakalamak için, akıllı saat ivmeölçer sensörleri bir nevi ‘hızlı moda’ alınmış. Yani sensörler aynı süre içinde çok daha fazla veri noktası toplayabilecek biçimde hassaslaştırılmış. Böylece sensörler el pozisyonunu, hareket şablonlarını ve koldaki mikro titreşimlere varıncaya kadar genişleyebilen bir dizi biyo-akustik bilgiyi de yakalayabilmiş.

Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki Future Interfaces Grubu’nun başkanı ve makalenin yazarlarından Chris Harrison, bunu kişinin elinde bir steteskop tutmasına benzetmekte. Bu steteskoptan gelen sinyaller de, bir tür makine öğrenme algoritması olan ‘büklümsel sinir ağı’ (convolutional neural network) sistemine aktarılmış. Bu ağ tüm verilen bilgileri kullanarak sinyallerdeki kalıpları belli el hareketleriyle ilişkilendirebilmiş.

Bu teknolojinin ileride birçok kullanım alanı olabilir denilmekte. Mesela akıllı saat kullanıcının ne zaman ve ne kadar süre boyunca yemek yediğini takip edebilir. Veya bir gün boyunca pek su/sıvı içmediğinizi algılarsa, size daha fazla su içmenizi hatırlatabilir. Bu şekilde toplanan bedensel veriler, sağlık uygulamalarının daha fazla işimize yarayacak öngörülerde bulunmasını da sağlayabilir.

Araştırmanın sonuçları henüz sadece akademik seviyede. Yani teknoloji firmalarının ürünlerine eklenmesi ve kullanılmaya başlanmasına vakti var. Belki o arada tüketicilerin özel hayatlarının bu kadar derinlemesine takip ediliyor olmasının getireceği olumsuz senaryolara da bir çözüm bulunabilir.

Yorumlar
btbilgi
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.