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李飞飞团队开发了家庭人工智能系统,监控独居老人的新王冠

在新的冠肺炎中照顾老年人变得更加困难。 人工智能在这一领域起着重要的作用吗?

当地时间4月6日,斯坦福大学以人工智能学院(HAI)直播。 斯坦福大学(StanfordUniversity)计算机教授李菲菲(LiFeiFei)向外界介绍了人工智能家庭系统。它可以追踪居民的健康状况

人工智能系统的目的是帮助老年人(其中大多数是独居的人)与家庭或医务人员保持联系。 保护老年人的最好方法是减少与他人接触,特别是那些尚未出现症状的新冠肺炎患者。 根据Lifei团队的说法,家庭系统的优点是它允许护理人员远程监测老年人的现有疾病和基本健康状况,以降低接触的风险。

李飞飞和她的团队在现场演讲中说,该系统是由临床医生和计算机科学家在新冠肺炎爆发前开发的。 近年来,我们研究了一套人工智能系统,帮助老年人独立生活,管理慢性疾病。 最近,我们意识到这项技术也有助于新冠肺炎的老年人。 李飞飞在演讲中说。

根据李飞飞的说法,整个家庭人工智能系统包括安装在家中的相机和智能传感器。 在演讲中,李飞飞提到了四种传感器,包括相机深度传感器、热传感器和可穿戴传感器。 全队的研究主要集中在前三名。 因为隐私在这个系统中是非常重要的,所以摄像机的研究更具挑战性。 摄像机显示了个人活动的细节,但它不符合大多数人的隐私需求。 李飞飞说。

如何操作整个系统,以及如何确保隐私 李飞飞在演讲中逐一介绍。 当传感器获取数据时,系统将其发送到安全的中央服务器进行处理。 然而,在这一过程中,李飞飞也承认在这一阶段仍存在安全风险,例如受到网络攻击的威胁。 但她强调,研究人员将遵循整个过程中的隐私和安全规范。 该小组为边缘设备配备了加密磁盘,以删除用户的隐私数据,并在加密后模糊面部,然后将其传送到云中。

一旦数据到达服务器,一组临床医生和人工智能专家将对其进行分析和评论,以开发机器学习模型。 培训后的模型可以识别与临床有关的行为,包括呼吸、睡眠、饮食和其他行为。 李飞飞说,团队目前正在开发一种与日常生活有关的模型,以计算用户的健康状况是否会恶化。 然而,该模型并不是对用户所有日常活动的深入和广泛的分析,需要在隐私和公共安全之间找到平衡。

培训后的模型可以部署到边缘设备并在当地操作。 这样,研究小组就建立了一个可以保证的闭环系统数据安全。 然而,闭环系统不能进一步更新和改进该模型。 为了解决这个问题,李飞飞提到团队正在考虑使用联合学习和非监督学习,即在没有手动注释的情况下更新每个边缘设备的模型。 使用新的环境和改进鲁棒。 联合研究小组可以将安全攻击限制在设备上,以减少对云的隐私和安全威胁。

最后,该系统还需要一种方法,将智能传感器测试结果传递给医务人员或家庭成员。 李飞飞说,团队尚未找到具体的解决方案,但正在考虑使用移动应用程序或Web界面。

这些传感器不是为了诊断或取代临床医生,而是为了跟踪我们家里的老人,并及时报警。 当然,我们必须充分考虑道德隐私和安全,李在演讲结束时说。 。

目前新冠肺炎的挑战不仅是为了保证老年人的安全和健康,也是为了更广泛地跟踪疾病和应该被隔离的人。 当被问及系统是否也能解决这个问题时,李飞飞说,团队不愿意参与这个领域。 我们的目标是提出尖端计算机视觉和机器学习技术,以帮助解决医疗保健中最重要和最具挑战性的问题。 同时,提出了道德隐私和人工智能保健研究的安全指导方针。 李飞飞说。

该项目仍处于研究阶段。 整个团队还需要完成数据集的建设和模型工作小组,并没有透露需要多少时间才能完成。 但该小组已与美国致力于高质量的高级护理公司安乐(Onlok)合作,在旧金山的辅助生活设施上进行了试点研究。 并将进入下一阶段的研究。

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