YAPI

Um Kindern mit Behinderung das Angurten an den Stuhl zu ersparen, habe ich folgenden Assistenten entwickelt. Yet another posture Assistent, ist ein System bestehen aus resistiven Kraftsensoren die von einer KI überwacht werden. Der Betreuer und das Kind werden informiert, wenn das Kind in einer ungünstigen Position sitzt. Anfangs habe ich die Sensoren in das Kissen des Stuhls integriert, später dann in ein eigenes Kissen verbaut. Der Vorteil ist, da der Stuhl oft angepasst wird, musste nicht jedes mal alles neu verkabelt werden. Ein Sensorkissen kann man schnell auch einmal für etwas anderes benutzen. Das Kissen kann Musik als Belohnung abspielen, wenn das Kind z.B. mit einem definierten Druck den Fuß aufstellt.

Sensorkissen

Anfangs verwendete ich noch ein oder zwei Sensoren, dies führte aber immer wieder zu Fehlalarmen, da Kinder auch mal zappeln oder sich im Stuhl drehen. Die nächste Version benutzte schon 8 Sensoren.

Technische Herausforderungen

8 Sensoren auszuwerten ist nicht trivial. Jeder Sensor tickt ein bisschen anders. Mal sitzt das Kind ein bisschen anders auf dem Stuhl, dann ist das Kissen verrutscht. Wenn man sich den Wechsel von Sitzen und verrutschen ansieht, erhält man folgenden Graphen:

Künstliche Intelligenz dank neuronaler Netze

Technisch betrachtet geht es darum, anhand bekannter Signale (Lernmuster), Klassifizierungen zu erarbeiten, in die dann unbekannte Signale (Laufzeit) eingeordnet werden können, um die Signale in einen wirklichkeitsbezogenen Kontext zu bringen. Das ist so spröde, wie es klingt. Ein KNN war für mein 8 Kanal Drucksensor-Problem die richtige Lösung.

Wie funktioniert das?

Ein Controller misst ca. 1000-mal in der Sekunde an 8 Positionen die Drücke, die auf das Kissen wirken. Diese 8 Messwerte werden durch ein neuronales Netz geschickt welches lernfähig ist und die Messwerte bewertet.

Am Ausgang des Netzes erfolgt dann die Bewertung: 0.0 Kind sitzt ganz schlecht, bis 1.0 Kind sitzt perfekt. Ein Ton wird ausgegeben, wenn das Kind schlecht sitzt.

Die Praxis

Das Kind sitzt das erste Mal im Stuhl mit YAPI. Nun setze ich es gerade hin und teile dem neuronalen Netz mit das diese Position gut ist. Dann ein paar Varianten gutes und schlechtes Sitzen. Das Netz lernt sehr schnell und nimmt seine Arbeit auf. In der Praxis hat das Kind keine Woche gebraucht, um selbst seine Haltung zu korrigieren, wenn der Alarm ertönt.

Anwendungen

Denkbar wären noch viel mehr Anwendungen. Mann könnte auch Sensoren in Kleidung verbauen, die Belastung in Schuhen messen, ob Orthesen das Gewicht richtig verteilen. Warnen, wenn Kinder in der Nacht versuchen, aus dem Bett zu klettern. Sicher wird es nicht immer möglich sein jeden Gurt und jede Barriere abzuschaffen. Man kann aber auch Gurte bauen die sich bezwingen lassen, sollte der Freiheitsdrang allzu groß werden und dann Alarm schlagen, sollte es für das Kind gefährlich werden.

Möglichkeiten

Weitere Möglichkeiten hat man durch den Einsatz von Kameras in Kombination mit KI. Hier kann ein neuronales Netz die Bilddaten auswerten und Körperpunkte bestimmen. Die Stellung der Punkte zu einander können gelernt werden. Die KI weiß jetzt, ob das Kind gerade oder schief steht oder sitzt. Mann kann so auch Bewegungen in Echtzeit erfassen und dem Kind Hilfestellung geben.

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