स्मार्टफोन आपकी चाल के आधार पर बता सकता है कि आप नशे में हैं या नहीं

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा सॉफ्टवेयर विकसित किया है जो निम्नलिखित का उपयोग करता है स्मार्टफोन का अंतर्निर्मित एक्सेलेरोमीटर, और इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि उसका उपयोगकर्ता नशे में है या नहीं - यह पूरी तरह से इस पर आधारित है कि कैसे वे चलते हैं।

"प्रत्येक स्मार्टफोन वर्तमान में निर्मित कई एम्बेडेड सेंसर हैं," ब्रायन सफोलेटोस्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में आपातकालीन चिकित्सा में एसोसिएट प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “इनमें से एक सेंसर 3-अक्ष एक्सेलेरोमीटर है। हमने इस सेंसर का उपयोग किया और आगे-पीछे, अगल-बगल और ऊपर-नीचे की गति का नमूना लिया प्रति मिनट 100 बार दिशा, जबकि व्यक्ति एक निःशुल्क ऐप का उपयोग करके एक सीधी रेखा में चल रहे थे, फ़िफ़ॉक्स। फिर हमने डेटा साफ़ किया और चलने से संबंधित विशेषताएं तैयार कीं जैसे कि कदम की गति और अगल-बगल की गति की परिवर्तनशीलता। [उसके बाद, हमने] एक मॉडल को प्रशिक्षित किया जहां प्रत्येक व्यक्ति ने अपने स्वयं के नियंत्रण के रूप में कार्य किया और जांच की कि ये कितने अच्छे हैं मॉडल, जब व्यक्ति पर नया डेटा दिखाया जाता है, तो नशे की अवधि के बीच भेदभाव कर सकता है संयम।"

अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने 21 से 43 वर्ष की आयु के 22 वयस्क स्वयंसेवकों को भर्ती किया। उन्हें वोदका युक्त एक मिश्रित पेय दिया गया जिससे सांस में अल्कोहल का स्तर .2 प्रतिशत हो गया। सात घंटों तक, प्रतिभागियों को सांस लेते हुए चलने के विभिन्न कार्य करने पड़े।

इस डेटा का उपयोग तब एक बनाने के लिए किया गया था ए.आई. नमूना. कथित तौर पर एल्गोरिथम भविष्यवाणी करने में लगभग 90% सटीक है जब सांस में अल्कोहल की सांद्रता .08 प्रतिशत से अधिक हो जाती है। यह वह स्तर है जिस पर संयुक्त राज्य अमेरिका में एक व्यक्ति नशे में गाड़ी चलाने (डीयूआई) के लिए सकारात्मक परीक्षण करेगा।

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बेशक, लोगों के चलने के पैटर्न में अंतर है जो इस तरह की रीडिंग को प्रभावित कर सकता है। एक बच्चे के रूप में पैर टूटने के कारण, जिस व्यक्ति के कदमों में हिचकिचाहट होती है, वह इस तरह से चल सकता है कि परिणाम गलत साबित हो सकता है। इस वजह से, सफ़ोलेटो ने कहा, यह महत्वपूर्ण है कि इस उपकरण के किसी भी भविष्य के व्यावसायिक संस्करण को यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रत्येक उपयोगकर्ता अपने स्वयं के नियंत्रण के रूप में कार्य करे। इसका मतलब है कि उन्हें इस बारे में पर्याप्त आधारभूत डेटा प्रदान करना होगा कि क्या उन्होंने अपने विशेष फोन पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कुछ निश्चित समय पर शराब पी थी।

हालाँकि, इस उपकरण के निकट भविष्य में शिप होने की उम्मीद न करें। सफ़ोलेटो ने कहा, "प्रभावकारिता के बारे में निश्चित होने से पहले कई महत्वपूर्ण चीजें होनी चाहिए और इस उपकरण को व्यावसायिक रूप से लॉन्च किया जा सकता है।" “सबसे पहले, हमें ऐसे मॉडल बनाने की ज़रूरत है जो तब उपयोगी हों जब फोन को शरीर के विभिन्न हिस्सों पर या हैंडबैग में रखा जाए। फिर, हमें यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि मॉडल वास्तविक दुनिया में कितनी अच्छी तरह काम करते हैं जहां लोग सीधी रेखाओं में नहीं चल सकते हैं। मेरे लिए सबसे दिलचस्प बात यह है कि क्या फोन पर टाइपिंग स्पीड जैसी विभिन्न सुविधाओं का संयोजन चाल सुविधाओं को पूरक बना सकता है।

बेशक, इस तरह का उपकरण कितना उपयोगी होगा, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। यदि इसका उपयोग लोगों को शराब पीकर गाड़ी चलाने से रोकने के लिए एक अधिसूचना भेजकर किया जाता है कि आपको कार नहीं चलानी चाहिए, तो यह एक अच्छा विचार होगा। यदि इसका उपयोग विज्ञापनदाताओं को यह बताने के लिए किया जाता है कि आप शुक्रवार को दोपहर के भोजन के समय शराब पीने का आनंद लेते हैं? शायद इतना कम.

काम का वर्णन करने वाला एक पेपर हाल ही में था जर्नल ऑफ़ स्टडीज़ ऑन अल्कोहल एंड ड्रग्स में प्रकाशित.

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