Roditelji jedino na osnovu bebinog plača mogu znati šta joj treba, ali zabrinuti i neiskusni često teško razumeju u čemu je problem. Grupa američkih i kineskih naučnika radi na razvoju sistema veštačke inteligencije koji može da razlikuje kada beba plače zato što je gladna, bolesna ili želi da je uzmemo u naručje.
Svaka vrsta bebinog plača ima određena zajednička obeležja koja roditelji uspevaju da prepoznaju svesno ili nesvesno. Roditeljima polazi za rukom da protumače plač svojih beba, mada se često dešava da se ne slažu, ali i da pogreše.
Naučnicima je bilo teško da otkriju obrasce koji se pojavljuju u raznim vrstama dečjeg plača, ali su uspeli da razviju algoritme i aplikaciju veštačke inteligencije koja će rešiti ovaj problem.
Foto: Shutterstock
Rezultate istraživanja su zajedno objavili Institut elektrotehničkih nauka i kinesko Udruženje za automatizaciju.
Upotreba naprednih algoritama
Njihova aplikacija koristi algoritme za automatsko prepoznavanje govora, koje već koriste kompanije poput „Gugla” i „Amazona”, kako bi prepoznali i protumačili različite karakteristike bebinog plača.
„Kao i u određenom jeziku i ljudskom govoru, u zvuku plača postoji mnogo podataka koji su povezani sa stanjem zdravlja”, ističe profesorka Ličuan Liu, sa univerziteta u Severnom Ilinoisu i jedna od članica istraživačkog tima.
Naučnici su koristili metod kompresivnog očitavanja, proces koji rekonstruiše signal na osnovu oskudnih podataka, ili kada je zvuk snimljen u bučnom okruženju. Oni su razvili algoritam koji može da prepozna kada je plač normalan, a kada ukazuje na bol.
Istraživači se nadaju da će ovaj algoritam pomoći ne samo roditeljima, već i zdravstvenim radnicima.
Kako su naglasili u Udruženju za automatizaciju, algoritam se može koristiti širom sveta jer nije vazan za konkretnu bebu. Istraživači se nadaju da će ovaj algoritam pomoći pre svega u zdravstvenim ustanovama u kojima se osoblje oslanja isključivo na iskustvo.
„Krajnji cilj ovog projekta su zdravije bebe i manji pritisak na roditelje i staratelje. Sarađujemo sa bolnicama i medicinskim istraživačkim centrima, kako bismo dobili što više podataka koji će olakšati rad u kliničkoj praksi”, naglašava profesorka Liu.
Komentari (0)