Proč dítě pláče? Rodiče se odjakživa snaží co nejlépe odhadnout, co jejich miminku chybí. Může za pláč hlad či nepohodlí? Nebo má bolesti a nemůže usnout? Tam, kde rodiče tápou, by brzy mohly pomoci technologie. Úspěšnost důvodu pláče je překvapivě vysoká.
Asi každý rodič zažil situaci, kdy jeho dítě brečí a on bezradně zkouší všechny myslitelné triky, jak jej uklidnit. Většina rodičů přistupuje k systému pokus – omyl. Jelikož ale žijeme v době, kdy jsou technologie běžnou součástí našich životů, dokáží předpovědět meteorologické jevy a plánovat cesty na vzdálené planety, dalo by se předpokládat, že budeme schopni detekovat i něco tak na první pohled banálního, jako je důvod pláče. Nové poznatky zveřejněné ve vědecké studii ukazují, že je to skutečně možné a úspěšnost detekce je vysoká.
Ve své práci se vědci z tchajwanské National Yunlin University of Science and Technology zabývali využitím umělé inteligence pro detekci původu dětského pláče. Použitá technologie je do jisté míry podobná té, kterou používají firmy jako český Neuron soundware. Úspěšný český startup dokáže s využitím strojového učení detekovat závady strojů jen a pouze podle zvuku. Stačí tedy, aby technik pořídil nahrávku běžícího motoru či eskalátorů, a za využití sofistikovaných algoritmů strojového učení dojde k detekci závady.
Stačí zvuková nahrávka a stroj pozná důvod pláče
Přesnost použité technologie je překvapivě vysoká. Vědci z Tchaj-wanu ve své studii uvádí až 91% úspěšnost detekce původu pláče. Pro účely studie došlo k rozlišení trojice hlavních kategorií – bolest, ospalost a hlad.
Jak rozpoznání pláče funguje? Vědci nejprve pořídili nahrávky plačících miminek, u kterých následně zjišťovali původ problému. Šli na to od lesa – pokud pomohlo jídlo, byl za pláčem hlad, atd. U nahrávek provedli zpracování a následně sledovali určité parametry signálu. Sledovány byly 4 vybrané faktory, které stačily k úspěšnosti detekce až 92 %.
Aplikace do mobilu jako nezbytná výbava rodiče?
Pro účely studie bylo použito přes 400 nahrávek zdravých novorozenců. Polovina z těchto nahrávek byla použita k natrénování algoritmů strojového učení, na druhé polovině vzorků byla následně testována úspěšnost klasifikace. Připomeneme jen, že u vzorků měli vědci k dispozici informaci co dětem pomohlo. Výsledná detekce byla velmi přesná. V budoucnu bychom se tak mohli dočkat nasazení této technologie např. v podobě aplikace, která by rodičům napověděla, co jejich miminka trápí.
Na trhu se již několik takových aplikací skutečně nachází, ale většinou jde o projekty s podivným původem a jak napovídá uživatelské hodnocení, úspěšnost není nijak oslnivá. Využili byste podobnou aplikaci, nebo je to za vás už příliš?
Zdroj: Researchgate
