बॉयोमीट्रिक प्रतिक्रिया

यह आलेख प्रोजेक्ट पिच-सत्र DataFest6 में लेखक के भाषण के पाठ पर आधारित था, जो 10-11 मई को मास्को में आयोजित किया गया था

हम सभी एक बार बच्चे थे, हम में से कई के पास पहले से ही अपने बच्चे हैं, या कम से कम छोटे बच्चों के साथ अनुभव है। इसलिए, हम कल्पना कर सकते हैं कि एक बच्चा जो बोलना नहीं जानता है, वयस्कों को बताता है कि उसके साथ क्या हो रहा है। सबसे पहले, एक वयस्क बच्चे पर ध्यान देता है, उसकी उपस्थिति, रंग देखता है, शायद उसके माथे को छूता है और, इस तरह के कार्यों के परिणामों के आधार पर, एक निर्णय लेता है: बच्चे को अच्छा महसूस करने के लिए क्या करने की आवश्यकता है।

हम प्रक्रिया के विवरण को औपचारिक रूप देते हैं:

• डेटा निकालें
• हम उन्हें मॉडल में प्रतिस्थापित करते हैं (जो हमारे सिर में है),
• सिमुलेशन के परिणामों के आधार पर, हम कार्रवाई करते हैं।

क्या महत्वपूर्ण है: बच्चा खुद किसी को आदेश नहीं देता है, वयस्क केवल बायोमेट्रिक डेटा को देखते हैं और परिणामस्वरूप बच्चे को ऐसी क्रियाएं मिलती हैं जो उसे आराम क्षेत्र में लौटा देती हैं।

यह कथन का एक चित्रण है: एक व्यक्ति न केवल आंदोलनों के माध्यम से या विचार के माध्यम से मशीनों को नियंत्रित कर सकता है (तंत्रिका दालों के पढ़ने के माध्यम से), लेकिन जैव मापदंडों के माध्यम से भी। या अधिक सांसारिक: एक जीवन समर्थन प्रणाली को बायोमेट्रिक प्रतिक्रिया के साथ एक चक्र के आधार पर बनाया जा सकता है ।

व्यापार अनुप्रयोग

सबसे पहले, याद रखें कि स्मार्ट होम या स्मार्ट होम क्या है। विकिपीडिया लिखता है कि यह आवासीय या व्यावसायिक भवन के लिए एक स्वचालन प्रणाली है। उदाहरण के लिए, घर को छोड़कर, आप सामने के दरवाजे को बंद कर देते हैं, और उसी समय, घर बिजली, पानी बंद कर देता है और अलार्म जुड़ा हुआ है। अब स्मार्ट होम के सभी तत्व कठिन परिदृश्य में काम कर रहे हैं। यही है, ताकि स्मार्ट होम सिस्टम में शामिल एयर कंडीशनर को गर्म करना बंद हो जाए, और हवा को ठंडा करना शुरू हो जाए, इसे फिर से शुरू करना होगा। यदि एक वयस्क, सक्षम व्यक्ति reprogramming में लगा हुआ है, तो उसके लिए यह बस बहुत सुविधाजनक नहीं होगा। लेकिन कल्पना कीजिए कि हम बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, छोटे बच्चों के बारे में जो अकेले कमरे में खेलते हैं, या एक अक्षम व्यक्ति के बारे में, जो सिद्धांत रूप में, अपने दम पर कुछ करने में सक्षम नहीं है, या बस एक नींद वाले व्यक्ति के बारे में है, जिसके लिए एक ही एयर कंडीशनर अपनी हवा को दिशा देता है। प्रवाह ...

कभी-कभी कठिन परिदृश्य में काम करने वाले "मानव सहायकों" के कार्यों से किसी व्यक्ति की मदद करने की तुलना में अधिक नुकसान हो सकता है। यह स्पष्ट है कि एक प्रणाली जो खुद मालिक की जरूरतों को पढ़ती है वह बहुत अधिक सुविधाजनक होगी।

ऐसी प्रणाली का एक प्रकार चित्र में दिखाया गया है। यह एक व्यावसायिक विचार है, जिसके भौतिक तत्व पहले से ही बड़े पैमाने पर विकसित हैं।


श्रृंखला की शुरुआत में आरेख में एक विशेषज्ञ है। वह काम के नियमों को निर्धारित करता है, जिसके बाद सर्वर जलवायु प्रणाली को काम शुरू करने का आदेश देता है। जलवायु प्रणाली वायु आर्द्रता, तापमान, वायु प्रवाह दर, प्रकाश के संपर्क को नियंत्रित करती है। इस प्रणाली के संचालन के परिणामस्वरूप, घर के मौसम के मापदंडों में परिवर्तन होता है, जो व्यक्ति को प्रभावित करता है। आगे श्रृंखला के साथ, एक व्यक्ति और बाहरी वातावरण (दोनों घर और सड़क से) से डेटा सर्वर पर जाते हैं, संसाधित होते हैं और सर्वर नए डेटा के आधार पर कमांड देता है। चक्र बंद है।

किसी व्यक्ति पर सेंसर बॉयोमीट्रिक प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं और आपको जलवायु प्रणाली से ऐसे घरेलू जलवायु पैरामीटर प्राप्त करने की अनुमति देते हैं जो किसी व्यक्ति को सहज महसूस करने की अनुमति देते हैं।

योजना के मुख्य बिंदु

सर्किट के प्रमुख बिंदु सेंसर और कंट्रोल यूनिट हैं ।

किसी व्यक्ति के लिए कौन से सेंसर का उपयोग करना सुविधाजनक है? ऐसा लगता है कि इस भूमिका के लिए किसी को फिटनेस कंगन के संशोधित एनालॉग्स का उपयोग करने की कोशिश करनी चाहिए जो खेल के माध्यम से जैव-डेटा को मापने के लिए कलाई पर पहना जाता है।

अब साधारण फिटनेस कंगन मापा जाता है (यह सूची सबसे अधिक पूरी नहीं होने की संभावना है):

• पल्स,
• तापमान,
• श्वास की लय
• पसीने की दर
• रक्त शर्करा
• हृदय गति
• वसा ऊतक का अनुपात
• रक्तचाप
• रक्त ऑक्सीजन संतृप्ति,
• शरीर का पानी संतुलन,

- और वाई-फाई पर इस डेटा को भेजने का तरीका जानें।

सर्किट का दूसरा मुख्य बिंदु नियंत्रण ब्लॉक है। सिस्टम के प्रबंधन का कार्य मानवीय मापदंडों और पर्यावरणीय मापदंडों के संबंध को कम करने के लिए किया जाता है। मनुष्य, यदि जैविक मापदंडों के एक जनरेटर के रूप में माना जाता है, एक प्रणाली है जो सीमा में स्थिर है। स्थिरता बाहरी प्रभावों के प्रभाव में अपनी वर्तमान स्थिति को बनाए रखने के लिए एक प्रणाली की क्षमता है। प्रत्येक व्यक्ति के पास मापदंडों के संयोजन का अपना अलग सेट होता है जो एक निश्चित सीमा में स्थिरता बनाए रखता है। संभवतया, इन मापदंडों (चरण प्रक्षेपवक्र) से जुड़े पैरामीटर स्थान या या तो चरण स्थान के बिंदुओं का एक सेट आराम की एक गतिशील स्थिति का वर्णन करता है जो प्रत्येक व्यक्ति के लिए विशिष्ट है। यही है, इस तरह के एक मॉडल, परिभाषा के अनुसार, लोगों की व्यक्तिगत वरीयताओं को ध्यान में रखना चाहिए।

ऐसा लगता है कि मशीन सीखने का उपयोग करते हुए मानव मापदंडों और पर्यावरण मापदंडों के बीच संबंध का एक मॉडल बनाना सबसे अधिक समीचीन है।

अब परियोजना में मशीन सीखने से जुड़ी मुख्य समस्याएं हैं:

• मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जाएगा,
• प्रशिक्षण समय कैसे कम करें।

एक अलग विचार मॉडल प्रशिक्षण विकल्पों की खोज के लिए योग्य है जो विशेष रूप से, मानवीय मापदंडों की प्रकृति पर निर्भर करेगा जो प्रतिक्रिया के ढांचे में सबसे गंभीर प्रभाव डालते हैं।

मॉडल प्रशिक्षण के समय को कम करने का सवाल सबसे पहले एक पूर्व- प्रशिक्षित प्रणाली का उपयोग करके हल किया जाता है जो ऑपरेशन के दौरान उपयोगकर्ता द्वारा पुनर्प्राप्त किया जाएगा।

सरल मुद्दे, उदाहरण के लिए, कमरे में कई लोगों के एक साथ रहने से संबंधित (जिनकी प्राथमिकताएं चुनने के लिए) और "प्रबंधकीय" स्तर के अन्य मुद्दों को उपयोगकर्ता के साथ सिस्टम को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करके आसानी से हल किया जाता है।

बायोमेट्रिक्स के साथ समान प्रणालियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है: वे कई कमरों के लिए उपयुक्त हैं जहां एक व्यक्ति लंबे समय तक रहता है। ये निजी घर हैं, पेंशन, संलग्न स्थान, कार, पानी के जहाज के केबिन।

विकास का व्यावसायीकरण

इस व्यवसाय विचार का व्यावसायीकरण क्यों दिलचस्प है? इस प्रश्न के कई संबंधित उत्तर हैं।

डिजिटलाइजेशन के पहलुओं के बारे में व्यावसायिक साहित्य में बहुत कुछ लिखा गया है। उत्पादों को बढ़ावा देने के पुराने तरीके अप्रभावी हो रहे हैं और व्यवसाय नए तरीकों की तलाश कर रहा है। व्यवसाय की दुनिया अनुकूलन की बात करती है - व्यक्तिगत उत्पादन के लिए एक समूह दृष्टिकोण से संक्रमण। व्यक्तिगत दृष्टिकोण के साथ, उत्पादों को "सभी के लिए" ( फिट-फॉर-ऑल ) नहीं बनाया जाता है, वे प्रत्येक व्यक्ति के लिए बनाए जाते हैं। अनुकूलन निर्माताओं के लिए लागत प्रभावी है, क्योंकि यह उपभोक्ता के लिए उच्च मूल्य बनाकर प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करता है।

बायोमेट्रिक फीडबैक के साथ एक प्रणाली का विकास हमें अपने रहने की जगह को अनुकूलित करने की अनुमति देगा: एक अपार्टमेंट, एक घर, एक कार, एक वाटरक्राफ्ट।

किसी भी विकास में एक महत्वपूर्ण कारक इसकी तत्परता और लागत की डिग्री है । और यहां परियोजना भी लाभप्रद दिखती है: प्रस्तुत योजना के भौतिक घटक - जलवायु प्रणाली और सेंसर - खरोंच से विकसित होने की आवश्यकता नहीं है, वास्तव में, मौजूदा नमूनों को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुकूल बनाने के लिए आवश्यक होगा। महत्वपूर्ण विकास के लिए केवल नरम की आवश्यकता होती है: एक मॉडल बनाना, जिस पर सिस्टम काम करेगा।

हम एक उदाहरण देते हैं। मुझे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में मुख्य रुझानों के एक अध्ययन से एक ग्राफ याद है। ग्राफ से पता चलता है कि एआई के कुछ रुझान पहले से ही व्यापक रूप से व्यवसाय (उच्च स्तर के व्यवसाय को अपनाने) द्वारा उपयोग किए जाते हैं। लेकिन अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों से ध्यान आकर्षित किया जाता है, जो व्यवसाय के लिए कम दिलचस्प हैं और उन्हें सशर्त रूप से प्रायोगिक कहा जाता है। इन रुझानों को देखते हुए, आप यह समझते हुए आश्चर्यचकित हैं कि उन्हें लंबे समय से सुना गया है, लेकिन व्यवसाय अभी भी उन्हें सक्रिय रूप से उपयोग नहीं करता है। लेखक के दृष्टिकोण से, यह तथ्य स्पष्ट रूप से बाद की व्यावसायिक सफलता के लिए एक शोध विषय चुनने के महत्व को दर्शाता है। यह सही विषय है कि काफी हद तक परियोजना के "प्रायोगिक" चरण से "उत्पादन" तक संक्रमण की एक उच्च गति सुनिश्चित करता है। एक ऐसे विषय को विकसित करने का विकल्प जो व्यवसाय के लिए "समझने योग्य" है और जिसमें उच्च स्तर की तत्परता है, व्यवसाय के लिए अनुसंधान के उच्च स्तर के आकर्षण की कुंजी है।

और अंत में: जब किसी उत्पाद की अर्थव्यवस्था पर विचार करते हैं, तो यह समझना चाहिए कि इस परियोजना को विकसित करने वाले व्यक्ति को एक उत्पाद नहीं, बल्कि कई अनुप्रयोगों के लिए तैयार मंच प्राप्त होता है।

यह मानव-संबंधित प्रणालियों को मॉडल करने के लिए लेखक के लिए दिलचस्प लगता है। विशेष रूप से, यह रुचि का है कि समय के साथ बॉयोमीट्रिक्स के साथ सिस्टम के बड़े पैमाने पर उपयोग के साथ, पर्यावरणीय मापदंडों के साथ मानव जैव-डेटा के संबंधों पर जानकारी जमा होगी। इस तरह की जानकारी आगे के काम के लिए मूल्यवान सामग्री होगी।