Sağlıklı Beslenenler için Her Lokmayı Saptayıp Kaydeden Akıllı Gözlük

Bu sensörlü gözlük, kullanıcısı farkında olmadan lokmalarını gözlemliyor ve kaydediyor.

Kilo vermeye çalışsanız da, sağlıklı beslenseniz de ve ya başka sebeplerden beslenmenizi takip etseniz de, Besin alımınızı tamamen kolay ve otomatik bir yolla kayıt altına alamazsınız. Günümüzde bunun için ideal seçenekler, tükettiğimiz besin maddelerini seçmek veya manuel bir şekilde bilgiyi kaydettiğimiz uygulamalardır.

For Dieters, Smart Glasses Could Detect and Record Every Chew

Peki ya sana ihtiyaç duymadan ,yarım saat boyunca yediğin kurabiyeleri bilen bir uygulama olsaydı?

Geçtiğimiz ay, San Francisco’da gerçekleşen  IEEE Vücut sensor bağlantıları konferansı  “Beslenme Gözlükleri” ‘nin arkasındaki bu fikri ortaya çıkardı. Devamlı ve göze çarpmadan her lokmayı kayıt altına almayı sağlayan akıllı gözlükler,  çiğnemeye bağlı kas hareketlerini algılayabilen sabit bir sensöre sahip.

Almanya da Passau Üniversitesinde araştırmacı olan Profesör Oliver Amft kendi akıllı gözlüğünü  3-D yazıcı ile yazdırdı. Bu gözlükler  normal gözlük gibi gözükselerde,  Sensörün niteliği, çerçevesine yerleştirilmiş dokuma kumaş elektrotundan yapılmış. Sensörler, çiğneme esnasındaki yüz kaslarında gerçekleşen tutarsızlıkları tespit etmek için elektromiyografi (EMG) kullanıyor. Sensörle farklı lokasyonlarda deney yapıldıktan sonra Amft ve onun öğrencileri, sensörleri kulakların arkasındaki çerçevenin içine yerleştirerek kullanıcının cildiyle daha iyi bağlantı kurabileceklerini ve böylece daha iyi sinyal alabileceklerini keşfettiler. Ayrıca bu gözlüğün içine de küçük bir işlemci  ve şarj edilebilen batarya eklediler.

Bu spekülasyonları denemek için 8 araştırmacı, bir çok çeşit yemek çiğnedi,su içti, öksürdü, konuştu ve kafalarıyla rastgele hareketlerde bulundular. Akıllı gözlükler, kolaylıkla diğer çiğnenerek  üretilmiş aktiviteleri EMG kalıbından ayırt edebildi. Üstelik testte içeren muz,kurabiye,tost,havuç ve Avrupaya ait Jelly Babies diye adlandırılan şeker gibi farklı yiyeceklerin farklılıklarını söyleyebildi. Araştırmanın gösterdiğine göre yemeklerin yapısı EMG kalıplarını onaylayacak yeterlilikteydi.

Ama gel görelim ki, araştırmacılar gözlüğün kendi başına çeşitli yemek türlerini  ayırt etmesinin şüpheli olduğunu söylüyor. Sadece bu özelliklerin bilgisine güvenmenin zorluğunu görebilirsiniz ;  Böyle bir sistem, yulaf ezmesi ile yumurtayı ayırt edebilir mi? Fakat Araştırmacılara göre “Kişiselleştirilmiş Beslenme Takip Sistemi “ yaratmak için bu sensörler, başka sensörlerin birleşimi ile de kullanılabilir.

Sensörler için bulunan bir sürü seçenek aracılığıyla , Besin Tüketimini takip edebileceğiniz farklı yöntemler de kullanılabilir. Örneğin geçenlerde tasarlanan bir alet, kullanıcısının öğününü dinliyor; Alnına yerleştirilmiş bu alet yemekleri sınıflandırmak için ısırma,çiğneme ve yutma seslerini algılıyor. Doğal Dil İşleme ve Makine öğrenimi alanında bulunan bir grup uzman kullanıcının öğünün doğal tanımını ayrıştıran ve besinsel bilgiyi düzenleyen bir sistem tasarlaması da bir diğer yaklaşım.

Like

Elif Damla Kılıç

Istanbul University- Linguistics (Sophomore)

You may also like...

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir