Исследователи Массачусетского технологического института разработали новый метод беспроводного слежения за сном человека. Система работает аналогично эхолокации — в направлении пользователя исходят радиоволны, которые при столкновении с телом захватывают изменения в организме и с полученной информацией возвращаются к устройству.
В исследовании команда использовала маломощные передатчики радиоволн. Благодаря искусственному интеллекту система способна переводить еле заметные движения в информацию о моделях сна: фазах сна, движении и частоте дыхательных движений.
Сотрудники университета проводили тесты на 25 волонтёрах в течении 100 ночей. Руководитель исследования профессор Дина Катаби (Dina Katabi) рассказала TechCrunch, что система обнаруживала модели сна с точностью до 80 %. Примерно той же точности достигают соответствующие отраслевым стандартам тесты с использованием электроэнцефалографии.
В процесс на конечных стадиях были вовлечены носимые устройства вроде Fitbit и Apple Watch. Однако они по большей части использовались для отслеживания движений с помощью акселерометра.
«Носимые устройства — это здорово, но наше видение заключается в установке так называемых “невидимых устройств”, — сказала Катаби. — Это устройство, которое остаётся незамеченным на фоне вашего дома, но в то же время отслеживает любые проблемы со здоровьем с помощью одних только беспроводных сигналов».
Система принимает во внимание гораздо больше факторов, чем носимые устройства. Она работает незаметно для пользователя: устройство можно расположить на полке или повесить на стену в нескольких метрах от человека.
Разработка использует гораздо меньше энергии, чем устройства Wi-Fi, и не требует калибровки под разных пациентов. Благодаря этому её можно легко использовать в домашних условиях.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали новый метод беспроводного слежения за сном человека. Система работает аналогично эхолокации — в направлении пользователя исходят радиоволны, которые при столкновении с телом захватывают изменения в организме и с полученной информацией возвращаются к устройству. В исследовании команда использовала маломощные передатчики радиоволн. Благодаря искусственному интеллекту система способна переводить еле заметные движения в информацию о моделях сна: фазах сна, движении и частоте дыхательных движений. Сотрудники университета проводили тесты на 25 волонтёрах в течении 100 ночей. Руководитель исследования профессор Дина Катаби (Dina Katabi) рассказала TechCrunch, что система обнаруживала модели сна с точностью до 80 %. Примерно той же точности достигают соответствующие отраслевым стандартам тесты с использованием электроэнцефалографии. В процесс на конечных стадиях были вовлечены носимые устройства вроде Fitbit и Apple Watch. Однако они по большей части использовались для отслеживания движений с помощью акселерометра. «Носимые устройства — это здорово, но наше видение заключается в установке так называемых “невидимых устройств”, — сказала Катаби. — Это устройство, которое остаётся незамеченным на фоне вашего дома, но в то же время отслеживает любые проблемы со здоровьем с помощью одних только беспроводных сигналов». Система принимает во внимание гораздо больше факторов, чем носимые устройства. Она работает незаметно для пользователя: устройство можно расположить на полке или повесить на стену в нескольких метрах от человека. Разработка использует гораздо меньше энергии, чем устройства Wi-Fi, и не требует калибровки под разных пациентов. Благодаря этому её можно легко использовать в домашних условиях.
