I dag er vi vitne til en rask utvikling av bærbare og implanterbare enheter som ikke bare har som mål å overvåke helseparametre, men også å gi tidlig varsling om sykdommer og personifisert helsehjelp. Teknologien har kommet langt, og det finnes nå små, komfortable og fleksible sensorer som kan overvåke en rekke fysiologiske data, som temperatur, hudledningsevne, og til og med puls. En av de mest imponerende innovasjonene er bruken av fleksible piezoelektriske membraner i sensorer, som gjør det mulig å få svært nøyaktige målinger av kroppstemperaturen, selv ved bevegelse.

Bærbare enheter som stressmonitoreringsplaster er utviklet med høy bærbarhet i tankene. Disse plasterne er små, fleksible, og designet for minimal kontakt med huden, noe som gjør dem behagelige å bruke over lengre tid. De benytter avanserte mikro-fabrikasjonsmetoder for å redusere hudkontaktområdet, som er en betydelig fordel sammenlignet med tradisjonelle sensorer. De inneholder tre hovedsensorer: for måling av hudtemperatur, hudledningsevne, og pulsbølge. Denne teknologien kan gi verdifulle data for tidlig sykdomsdeteksjon, stresshåndtering, og en mer personlig tilnærming til helsetjenester.

En av de mest interessante utviklingene innen bærbare helseovervåkingssystemer er utviklingen av gjennomsiktige og elastiske sensorer, kjent som TS-sensorer. Disse sensorene kan oppdage selv subtile variasjoner i hudtemperatur og deformasjon under fysisk aktivitet. De er ekstremt sensitive og tåler gjentatte strekk- og bevegelsessykluser, noe som gir en pålitelig og kontinuerlig overvåkning av kroppens fysiologi.

I tillegg til tradisjonelle bærbare enheter har også kontaktlinser gjennomgått en revolusjon. Smarte kontaktlinser er utviklet for å tilby mer enn bare synskorreksjon; de er nå i stand til å overvåke øyets fysiologi og tårevæske, og kan gi innsikt i en rekke helseparametre. For eksempel kan de overvåke nivåene av glukose og laktat i tårevæsken, som er viktige indikatorer for blodsukkerkontroll og metabolsk helse. I tillegg kan de måle den elektriske ledningsevnen i tårene, som kan gi informasjon om tåreproduksjon og potensielle tørrøyeproblemer.

En annen spennende utvikling er integreringen av små sensorer i hverdagslige objekter. For eksempel har forskere begynt å utvikle tynnere, mer integrerte teknologier som kan monteres på gjenstander som tannbeskyttere eller tennene våre. Disse sensorene kan overvåke alt fra salivainnhold, som kan indikere sykdommer som urinsyregikt, til nivåene av glukose i spyttet. Slike innovasjoner gjør det mulig å føre kontinuerlig helseovervåkning uten at det går på bekostning av komforten eller bekvemmeligheten.

Videre blir muskelaktivitet, belastning og kroppsholdning nå også overvåket av bærbare enheter, som hjelper til med forebygging av skader og rehabilitering. Denne teknologien kan brukes til å levere lokaliserte varmebehandlinger for smertelindring og muskelavslapning, noe som gjør den til et nyttig verktøy for muskel- og skjeletthelse.

Implanterbare enheter har også blitt mer utbredt, og deres anvendelser strekker seg langt utover de tradisjonelle pacemakerne. Nå er det mulig å finne implantater som ikke bare kan stimulere organer og vev, men også overvåke fysiologiske data og levere medisiner direkte til målsystemene. Disse enhetene kan fungere som lukkede systemer som automatisk justerer stimulering eller medisinlevering, og kan til og med integreres med kunstig intelligens for å tilby mer personlig tilpasset behandling.

For eksempel fungerer implantable cardioverter defibrillators (ICD) på en lignende måte som pacemakere, men med den store fordelen at de kan levere høyenergiske elektriske støt dersom en pacemaker ikke klarer å gjenopprette normal hjerterytme. Dette er avgjørende for å forhindre plutselig hjertedød, som er en betydelig risikofaktor for hjerte- og karsykdommer.

Selv om implantater kan kreve kirurgi og de kan ha en begrenset levetid på grunn av batteribruk, representerer de et stort fremskritt innen helseteknologi. Fremtiden for implantable medisinske enheter ser lovende ut, med muligheten for at de kan integreres i lukkede systemer som kan tilpasse seg pasientens behov i sanntid, og gi mer presise og effektive behandlingsalternativer.

Den viktigste faktoren for både bærbare og implanterbare enheter er den kontinuerlige utviklingen mot mer integrerte, usynlige og personlige løsninger. Både pasienter og helsepersonell kan dra nytte av den pågående utviklingen av helseteknologier, som gir mer presise og sanntidsdata om kroppens tilstand, og muligheten til å forebygge sykdommer før de utvikler seg til alvorlige problemer. Dette er en tilnærming som ikke bare handler om teknologi, men også om hvordan vi kan forbedre livskvaliteten ved å gjøre helseovervåkning lettere tilgjengelig og mindre påtrengende i hverdagen.

Hvordan hybride modeller kan forbedre aktivitetgjenkjenning ved bruk av føderert læring

Evalueringen av den foreslåtte arkitekturen ble utført ved hjelp av simuleringer, der hver treningssyklus strakte seg over 500 kommunikasjonsrunder i et føderert læringsoppsett. Hver modell ble trent i tre lokalepoker og delte deretter modellparametrene med et sentralt system (FS), der FedAVG ble brukt til aggregasjon av modellene. I den første sammenligningen, som er illustrert i Figur 6.5, representerer resultatene nøyaktigheten i læringskurven som ble oppnådd ved bruk av et globalt testsett under treningsprosessen. Læringskurven viser et typisk mønster med en rask økning i nøyaktighet, etterfulgt av en mer stabil fase når treningen nærmer seg sine ytelsesgrenser. Det er viktig å merke seg at den hybride S-LSTM-modellen presterte bedre enn både LSTM- og CNN-modellene, og nådde en maksimal nøyaktighet på 97,36%. LSTM-modellen kom tett etter med en topp på 96,30%, mens CNN- og S-CNN-modellene hadde litt lavere resultater med toppverdier på henholdsvis 95,14% og 93,25%.

For å analysere modellens ytelse på UCI HAR-datasettet, ble det benyttet forvirringsmatriser som gir en grundig måling av den prediktive nøyaktigheten for forskjellige aktiviteter. Figur 6.6 gir innsikt i den prediktive nøyaktigheten til CNN-, S-CNN-, LSTM- og S-LSTM-modellene for de enkelte klassene. Hver figur viser en normalisert forvirringsmatrise, der de diagonale elementene angir prosentandelen av riktig predikerte etiketter for hver aktivitet. Det er verdt å merke seg at klasse 6 (liggende) hadde en sann positiv rate på 100% for alle modellene, ettersom denne aktiviteten er lett å skille fra de andre.

Resultatene i Figur 6.6d viser at S-LSTM-modellen utmerket seg med å skille mellom klassene 1, 2 og 3 (gåing, gåing opp trapper og gåing ned trapper), med en sann positiv rate som oversteg 0,99%. Videre viste modellen imponerende ferdigheter i å skille de mer subtile mønstrene for aktiviteter som 4 (sittende) og 5 (stående), med en feilklassifiseringsrate på kun 0,06%. Dette viser modellens evne til å fange opp de subtile tidsmessige mønstrene som skiller disse aktivitetene. CNN- og S-CNN-modellene hadde litt høyere feilklassifiseringsrater, henholdsvis 0,12% og 0,11%, for klassene 4 og 5, mens LSTM viste en feilrate på 0,11%. Dette tyder på at de tradisjonelle modellene ikke er like effektive som S-LSTM når det gjelder å skille mellom aktiviteter som kan være vanskelig å adskille på grunn av liknende bevegelser.

Videre viser resultatene i Tabell 6.1 en detaljert sammenligning av ytelsesmetrikker som presisjon, recall og F1-score. Modellene ble evaluert basert på deres evne til å klassifisere seks vanlige daglige aktiviteter. Den foreslåtte S-LSTM-modellen overgår de andre, med høye F1-scores på 0,99% for aktiviteter som gåing og gåing opp trapper, samt en perfekt F1-score på 1,00 for aktiviteter som gåing ned trapper og liggende. Den enhetlige suksessen i å identifisere den liggende aktiviteten på tvers av alle modellene kan tilskrives de unike bevegelsesmønstrene som kjennetegner denne aktiviteten.

Imidlertid har analysen også identifisert en utfordring i å skille mellom aktivitetene sittende og stående. Den foreslåtte S-LSTM-modellen oppnådde F1-scores på 0,93% for sittende og 0,94% for stående, noe som er en betydelig forbedring sammenlignet med CNN og S-CNN-modellene som hadde lavere F1-scores, henholdsvis mellom 0,88 og 0,90. Dette mønsteret antyder at de bevegelsesrelaterte egenskapene til sittende og stående er ganske like, og at modellene, spesielt CNN og S-CNN, har utfordringer med å skille mellom disse aktivitetene.

For realverdensdatasettet, som ble delt i et 80-20 forhold mellom trening og testing for hver deltaker, ble simuleringene gjennomført over 500 kommunikasjonsrunder med 15 kantnoder. Hver deltaker ble trent i fem lokalepoker per runde. Resultatene viste at S-LSTM og S-CNN presterte bedre enn sine tradisjonelle motparter, LSTM og CNN, med høyeste nøyaktighet på henholdsvis 89,69% og 86,90%. Denne trenden ble tydelig i læringskurven for realverdensdatasettet, som viste en bratt økning i nøyaktighet i de første rundene, etterfulgt av en mer stabil utvikling mot slutten av simuleringen.

Når man ser på disse resultatene, er det viktig å forstå at modellens ytelse kan påvirkes av flere faktorer, inkludert variasjoner i dataene og de spesifikke aktivitetenes kompleksitet. Selv om S-LSTM-modellen er en klar vinner i mange sammenligninger, er det viktig å merke seg at ytelsen i visse aktiviteter, som sittende og stående, kan være utfordrende for alle modellene. Modellenes evne til å lære subtile mønstre i tidsseriedata er avgjørende for å skille mellom slike aktiviteter.

Hvordan forbedrer multimodal beam-prediksjon kommunikasjon i droner?

I utviklingen av pålitelige kommunikasjonsnettverk for droner, spesielt innenfor millimeterbølge (mmWave) teknologier, representerer multimodal beam-prediksjon en banebrytende tilnærming. Tradisjonelle metoder som kun baserer seg på posisjonsdata eller visuelle signaler alene, har vist seg å ha begrenset presisjon og stabilitet. Ved å kombinere flere datakilder, som både posisjon og visuell informasjon, har man utviklet et stablingsmodell som demonstrerer betydelig forbedret nøyaktighet i å forutsi de optimale kommunikasjonsstrålene (beams).

Denne modellen oppnår opptil 90 % nøyaktighet for topp-1 beam og nær 100 % for topp-3 og topp-5 beams, noe som indikerer dens overlegne evne til å identifisere de mest relevante stråleretningene for effektiv signaloverføring. Slike forbedringer er avgjørende i miljøer med høy dynamikk, som droner i bevegelse, der kommunikasjon må tilpasses kontinuerlig for å opprettholde høy båndbredde og lav latens.

Sammenligningen av faktiske signalstyrker med predikerte signalnivåer viser at integrasjonen av multimodale data gir en mer presis tilnærming enn enkeltstående visjons- eller posisjonsbaserte metoder. Mens hver enkeltmetode har svakheter som kan føre til avvik og dermed redusert ytelse, reduserer kombinasjonen av data disse feilene og gir en robust prediksjon som i praksis fører til bedre utnyttelse av mmWave-teknologiens kapasiteter.

Denne teknologien har betydelige implikasjoner for ulike bruksområder der droner benyttes, som overvåkning, søk og redning, autonome kjøretøy, fjernhelsetjenester og automatisert produksjon. Evnen til raskt og pålitelig å justere stråleforming sikrer en effektiv og sikker datautveksling, som er essensiell for systemer med høye krav til responstid og pålitelighet.

Videre forskning og utvikling kan dra nytte av alternative maskinlæringsteknikker for ytterligere å forbedre modellens prediksjonsnøyaktighet. I tillegg kan integrering med teknologier som flerantenneoppsett og adaptiv modulering bidra til å øke systemets totale effektivitet, og dermed åpne for enda mer sofistikerte kommunikasjonssystemer.

Det er viktig å forstå at selv om prediksjonsmodellen oppnår høy presisjon, eksisterer det fortsatt små avvik mellom predikerte og faktiske signalverdier, noe som reflekterer kompleksiteten i reelle operasjonelle forhold. Disse avvikene må tas i betraktning ved implementering i praktiske systemer for å sikre optimal ytelse.

Å kombinere visuell informasjon med posisjonsdata i en stablingsmodell for beam-prediksjon muliggjør en mer nyansert og presis håndtering av stråleretning i mmWave-kommunikasjon, noe som er essensielt for å realisere det fulle potensialet til UAV-nettverk i fremtiden.

Hva kan den uventede telefonmeldingen avsløre om et mystisk mord?
Hvordan redusere kontaminering med tunge metaller i matprodukter?
Hvordan Auditiv Diskriminasjonsterapi Kan Bruke Hjernesignalovervåking for Behandling av Tinnitus
Hvordan vurdere og kategorisere mynter i samlingen din?