नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने पहनने योग्य सेंसर का आविष्कार किया है जो देखभाल करने वालों को तीन मिनट पहले चेतावनी देता है एक ऑटिस्टिक बच्चा एक आक्रामक मंदी है। हालांकि सेंसर अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, तकनीक एक दिन ऑटिस्टिक बच्चों के माता-पिता के लिए एक महत्वपूर्ण अंतर को भर सकती है। चूंकि ऑटिज्म से पीड़ित लोग अक्सर यह व्यक्त नहीं कर सकते कि वे शब्दों या चेहरे के भावों के साथ कैसा महसूस करते हैं, देखभाल करने वालों को उनके आरोपों के बढ़ते तनाव का अनुमान लगाने के लिए छोड़ दिया जा सकता है। दुखद परिणाम यह है कि कई माता-पिता ऑटिस्टिक बच्चे अपने अप्रत्याशित बच्चों के साथ घर छोड़ने से डरते हैं-या इसे पूरी तरह से बचें।
"हमने पाया कि यदि हम अंतिम तीन मिनट के शारीरिक डेटा का उपयोग करते हैं, तो हम अनुमान लगा सकते हैं कि क्या वह व्यक्ति आक्रामक व्यवहार करने वाला है या नहीं। बाद के एक मिनट में 84 प्रतिशत औसत सटीकता के साथ," नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के व्यवहार वैज्ञानिक मैथ्यू गुडविन ने कहा, जिन्होंने इसकी कल्पना की थी सेंसर, एक प्रेस विज्ञप्ति में.
गुडविन और उनके सहयोगियों ने 20 ऑटिस्टिक बच्चों के एक छोटे से नमूने का अनुभव करने के बाद सेंसर को डिजाइन किया उनके हृदय गति, तापमान और गतियों में परिवर्तन ऐसे क्षणों में होता है जो अप्रत्याशित प्रतीत होते हैं विस्फोट। फिर उन्होंने एक ऑटिस्टिक बच्चे के आक्रामक होने से पहले प्रकट होने वाले गप्पी शारीरिक संकेतों की एक लाइब्रेरी का निर्माण किया। गुडविन कहते हैं, "ऑटिज्म से पीड़ित 20 इनपेशेंट युवाओं के साथ उस पद्धति का उपयोग करते हुए हमारे पास 87 घंटे का अवलोकन था, जिसमें बायोसेंसर डेटा के साथ 548 टाइम-स्टैम्प वाले आक्रामक एपिसोड कैप्चर किए गए थे।"
माता-पिता के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली प्रदान करने के अलावा, गुडविन को संदेह है कि प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को ऑटिस्टिक लोगों के लिए रणनीति विकसित करने में मदद कर सकती है ताकि वे विस्फोट से पहले स्वयं को लागू कर सकें। लेकिन ये सभी दीर्घकालिक लक्ष्य हैं। अभी के लिए, गुडविन कहते हैं, पहनने योग्य सेंसर के पीछे के एल्गोरिदम को अभी भी अधिक ऑटिस्टिक बच्चों की विचित्रताओं को सीखने की जरूरत है। उस अंत तक, रक्षा विभाग ने हाल ही में गुडविन को अपने सेंसर को विकसित करने के लिए तीन साल के वित्त पोषण से सम्मानित किया।
अपने वर्तमान स्वरूप में गुडविन अपने उत्पाद की तुलना सिरी के पहले पुनरावृत्तियों से करता है, जिसे भाषा पहचान सॉफ़्टवेयर के ठीक से शुरू होने से पहले प्रत्येक उपयोगकर्ता के भाषण की बारीकियों को सीखना था। "दिन में वापस, आपको ज्ञात मार्ग पढ़ना पड़ता था ताकि यह सीख सके कि आप कुछ शब्दों का उच्चारण कैसे करते हैं," वे कहते हैं। "हम यहाँ एक ही नाव में हैं। जैसे-जैसे हम अधिक लोगों से अधिक समय तक अधिक डेटा प्राप्त करते हैं, हमारे पास एक बड़ा डेटासेट होना चाहिए जो आने वाले किसी भी नए व्यक्ति के साथ काम करेगा। ”
