Northwestern Üniversitesi’nde geliştirilen akıllı saat teknolojileri, protez ellerin kontrolünü iyileştirebilir.
Yeni Yaklaşımlar ve Projeler
Northwestern Üniversitesi mühendisleri, el hareketlerini tanımlamak için yeni yöntemler üzerinde çalışıyor. Bu yöntemler, yüksek teknolojili kameralar veya tıbbi taramalar kullanmadan, sıradan bir akıllı saati temel alıyor. Karan Ahuja liderliğindeki araştırma ekibi, akıllı saatlerin bilek ile sürekli temasını kullanarak, kas ve tendon hareketlerini izleyebiliyor.
Ekip, TransfHAR ve EITWatch adını verdikleri iki projeyi, Association for Computing Machinery’nin Kullanıcı Arayüzü Yazılımı ve Teknolojisi Sempozyumu’nda sundu. TransfHAR, kullanıcıların belirli hareketleri özelleştirilmiş komutlarla ilişkilendirmesine olanak tanırken, EITWatch, el hareketlerini daha hassas bir şekilde takip ediyor.
EITWatch ile El Hareketleri Takibi
EITWatch, bilekteki kas ve tendonları haritalamak için Elektrik İmpedansı Tomografisi (EIT) adı verilen bir teknik kullanıyor. Akıllı saatin arkasındaki sekiz küçük elektrot, bilekten geçen elektrik sinyalleri göndererek, el hareketlerinin belirli bir deseni oluşturmasını sağlıyor. Örneğin, bir parmakla işaret etme hareketi belirli bir deseni, baş parmağı yukarı kaldırma hareketi ise başka bir deseni oluşturuyor.
Ahuja, “El hareketlerini anlamanın en iyi yolu şu anda kameralar; ancak bu, mahremiyet açısından sorun yaratıyor. Ayrıca, elin görünür olduğu durumlarla sınırlı kalıyor. Oysa bilek her zaman orada,” dedi.
TransfHAR ile Esnek Hareket Tanıma
TransfHAR, binlerce saatlik kamuya açık hareket verisinden öğrenerek, kullanıcının yalnızca birkaç gösterimle yeni bir aktivite tanıyabilmesini sağlıyor. Bu sistem, akıllı saatlerin yerleşik hareket sensörlerini kullanarak bileğin hızlanma ve dönüş hareketlerini kaydediyor ve bunları farklı görevlerle ilişkilendiriyor.
Ahuja, “Özelleştirilmiş aktiviteleri tanımak için gereken veriyi artırmak adına Google ile iş birliği yapıyoruz,” dedi. Proje, hem günlük yaşamda hem de sağlık hizmetlerinde önemli faydalar sağlayabilir, örneğin yaşlı bakımında hemşirelerin hastaların belirli aktiviteleri ne sıklıkla yaptığını takip etmesine olanak tanıyabilir.
Gelecek Hedefleri
EITWatch, şu anda bir araştırma prototipi olarak çalışıyor ve altı yaygın el hareketini %92’nin üzerinde doğruluk oranıyla tanıyabiliyor. Ancak, cihazın en iyi performansı tek bir kullanıcı için kalibre edildiğinde gösteriyor. Alam, “Gelecekte iki şeye odaklanacağız. Donanım açısından, elektroniği saatin içine yerleştirmek en büyük zorluk olacak. Ayrıca, tek bir kullanıcının saatle daha iyi performans gösterdiği gözlemlendi,” şeklinde konuştu.
TransfHAR ve EITWatch projeleri, akıllı saatlerin potansiyelini genişleterek, hem bireylerin hem de sağlık hizmeti sağlayıcılarının günlük aktiviteleri daha iyi izlemelerine yardımcı olmayı hedefliyor.
