Биометрические приборы основаны на принципе распознавания людей на основе одной или более физических или поведенческих черт. В области информационных технологий биометрические данные используются в качестве формы управления идентификаторами доступа и контроля доступа. Также биометрический анализ используется для выявления людей, которые находятся под наблюдением (широко распространено в США, а также в России — отпечатки пальцев). Биометрические приборы можно разделить на два основных класса: Физиологические — относятся к форме тела. В качестве примера можно привести: отпечатки пальцев, распознавание лица, ДНК, ладонь руки, сетчатка глаза, запах/аромат. Поведенческие связаны с поведением человека. Например, походка и голос. Порой используется терминbehaviometrics для этого класса биометрии.

Строго говоря, голос — это также физиологическая черта, потому что каждый человек имеет различныевокальные диапазоны, но распознавание голоса в основном базируется на изучении как человек говорит, поэтому обычно классифицируют как поведенческую черту.

Все мы когда-то были детьми, у многих из нас есть уже свои дети или есть хотя бы опыт общения с маленькими детьми. Поэтому мы можем себе представить, каким образом малыш, не умеющий говорить, сообщает взрослым, что у него происходит. Сначала взрослый обращает внимание на малыша, видит его внешний вид, цвет лица, возможно, трогает лоб и на основе результатов от подобных действий принимает решение: что нужно предпринять, чтобы ребёнку стало хорошо. Формализуем описание процесса:

• снимаем данные,
• подставляем их в модель (которая находится в нашей голове),
• по итогам моделирования совершаем действия.

Что важно: сам ребёнок никому распоряжений не отдаёт, взрослые лишь смотрят биометрические данные и в результате ребёнок получает действия, возвращающие его в зону комфорта.

Это иллюстрация утверждения: человек может управлять автоматами не только посредством движений или посредством мысли (через считывание нейронных импульсов), но и посредством био-параметров. Или более приземлено: систему жизнеобеспечения можно построить на основе цикла с биометрической обратной связью.

Бизнес-приложение

Сначала вспомним, что такое Умный дом или Smart Home. Википедия пишет, что это система автоматизации жилого или коммерческого здания. Например, выходя из дома, закрываешь входную дверь, а одновременно с этим в доме выключается электричество, вода и подключается сигнализация. Сейчас все элементы Умного дома работают по жёсткому сценарию. То есть, чтобы кондиционер, включённый в систему Умного дома, перестал нагревать, а стал охлаждать воздух, его надо перепрограммировать. Если перепрограммированием будет заниматься взрослый, дееспособный человек, то для него это будет просто не очень удобно. Но представим себе, что речь идёт, например, о маленьких детях, которые одни играют в комнате, или о недееспособном человеке, который в принципе не способен что-либо сделать самостоятельно, или просто о спящем человеке, на которого тот же кондиционер направляет свой воздушный поток…

Иногда действия “помощников человека”, работающих по жёсткому сценарию, могут, скорее, навредить, чем помочь человеку. Понятно, что гораздо удобнее была бы система, которая сама считывает потребности хозяина.

Вариант подобной системы приведён на рисунке. Это бизнес-идея, материальные элементы которой уже в значительной степени разработаны.

На схеме в начале цепочки стоит эксперт. Он задаёт правила работы, после чего сервер отдаёт приказ климат-системе начать работу. Климатическая система регулирует влажность воздуха, температуру, скорость воздушного потока, освещённость. В результате работы этой системы параметры домашнего климата меняются, что оказывает влияние на человека. Далее по цепочке данные от человека и из внешней среды (как из дома, так и с улицы) идут на сервер, обрабатываются и сервер даёт команды на базе новых данных. Цикл замкнулся.

Датчики на человеке обеспечивают биометрическую обратную связь и позволяют добиваться от климат-системы таких параметров домашнего климата, которые позволяют человеку чувствовать себя комфортно.

Ключевые точки схемы

Ключевые точки схемы – это датчики и управляющий блок. Какие датчики удобно использовать для человека? Думается, что на эту роль надо попытаться использовать доработанные аналоги фитнес-браслетов, которые одевают на запястье для измерения био-данных во время занятия спортом. Сейчас обычные фитнес-браслеты измеряют (данный список, скорее всего, не полон):

• пульс,
• температуру,
• ритм дыхания,
• уровень потоотделения,
• уровень сахара в крови,
• частоту сердечного ритма,
• долю жировых тканей,
• артериальное давление,
• насыщенность крови кислородом,
• баланс воды в организме,

— и умеют отправлять эти данные по Wi-Fi.

Вторая ключевая точка схемы — это управляющий блок. Задача управления системой сводится к моделированию связи параметров человека и параметров внешней среды. Человек, если его рассматривать как генератор биологических параметров, является системой, устойчивой в диапазоне. Усто́йчивость — это способность системы сохранять текущее состояние при влиянии внешних воздействий. Каждый человек имеет свой индивидуальный набор сочетаний параметров, которые сохраняют устойчивость в некотором диапазоне. Предположительно, набор точек либо из пространства параметров, либо точек фазового пространства, связанного с этими параметрами (фазовая траектория), описывает динамическое состояние комфорта, своё для каждого конкретного человека. То есть такая модель по определению должна учитывать индивидуальные предпочтения людей.

Думается, наиболее целесообразно создавать модель связи параметров человека и параметров внешней среды с помощью машинного обучения.

Сейчас основными проблемами, связанными с машинным обучением в рамках проекта, видятся:

• каким образом будет происходить обучение модели,
• как сократить время обучения.

Отдельного рассмотрения заслуживает поиск вариантов обучения модели, которые будут зависеть, в частности, от природы параметров человека, оказывающих наиболее серьёзное влияние в рамках обратной связи.

Вопрос сокращения времени обучения модели, скорее всего, решается использованием предобученной системы, которая будет дообучаться пользователем в процессе эксплуатации.

Более простые вопросы, например, связанные с одновременным пребыванием нескольких человек в помещении (чьи предпочтения выбрать) и другие вопросы «менеджерского» уровня легко решаются при ручной настройке системы у пользователя.

Подобные системы с биометрикой могут использоваться широко: они подойдут для многих помещений, где человек находится длительное время. Это частные дома, пансионаты, закрытые помещения, автомашины, каюты водных судов.

Коммерциализация разработки

Почему коммерциализации этой бизнес-идеи представляется интересной? На этот вопрос есть несколько взаимосвязанных ответов.

Сейчас в бизнес-литературе много пишут об аспектах цифровизации. Старые способы продвижения продуктов становятся неэффективными и бизнес ищет новые подходы. Мир бизнеса говорит о кастомизации — о переходе от группового подхода при производстве к индивидуальному. При индивидуальном подходе продукция делается не «для всех» (fit-for-all), она делается под каждого конкретного человека. Кастомизация экономически выгодна производителям, так как обеспечивает конкурентное преимущество благодаря созданию более высокой ценности для потребителя.

Разработка системы с обратной биометрической связью позволит кастомизировать наше жизненное пространство: квартиру, дом, автомашину, водное судно.

Важный фактор любой разработки – её степень готовности и себестоимость. И здесь проект тоже выглядит выигрышным: материальные составляющие представленной схемы — климат-систему и датчики — не надо разрабатывать с нуля, фактически потребуется адаптировать существующие образцы под конкретные нужды. Значительной разработки требует только soft: создание модели, на которой будет работать система.

Приведём пример. Вспоминается график из одного исследования об основных трендах в области Искусственного интеллекта. На графике показывается, что часть трендов AI уже широко используется бизнесом (High Level of Business Adoption). Но внимание привлекают другие направления исследований, которые пока менее интересны бизнесу и условно называются Experimental. Рассматривая эти тренды, с удивлением понимаешь, что они уже давно на слуху, но бизнес всё ещё не использует их активно. С точки зрения автора, данный факт наглядно показывает важность выбора темы исследования для последующего бизнес-успеха. Именно правильная тема в значительной мере обеспечивает высокую скорость перехода от “экспериментальной” стадии проекта к “производственной”. Выбор для разработки темы, которая “понятна” бизнесу и имеет высокую степень готовности – залог высокого уровня привлекательности исследования для бизнеса.

И, напоследок: при рассмотрении экономики продукта надо понимать, что тот, кто разработает этот проект, получает не один продукт, а готовую платформу для ряда приложений.

Автору представляется интересным моделирование систем, связанных с человеком. В частности, представляет интерес то, что при массовом использовании систем с биометрикой со временем произойдёт накопление информации о связи био-данных человека с параметрами внешней среды. Такая информация будет ценным материалом для дальнейшей работы.

Автор: Dmitry Antonov
Источник: https://habr.com/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!