Младенческие движения – ключ к развитию

Давно известно, что младенчество имеет решающее значение для развития человека. Все действия в этот период имеют большую ценность. Хватание, засовывание предметов в рот и самостоятельное передвижение позволяют детям изучать окружающую обстановку, что, в свою очередь, развивает мозг. Если по какой-либо причине эти связи не установлены, общее развитие ребенка может быть нарушено.

"Причина, по которой мы интересуемся развитием моторики, заключается в том, что без нее интеллект не может развиваться должным образом. Если младенец не может двигаться, это ограничивает его возможности обучения, и нам нужно найти способ компенсировать этот недостающий опыт", – объясняет возглавляющий проект профессор Сампса Ванхатало из Университета Хельсинки.

До настоящего времени существовало два способа оценки моторного развития детей. Первый – это опрос родителей, когда на очередном осмотре их спрашивают, может ли ребенок хватать предметы, переворачиваться, ползать и т.д. В проблемных случаях малыша отводят к врачам, которые сподвигают его выполнять эти движения и наблюдают за результатами. Все это отнимает много времени, но не дает точных результатов.

"До сих пор не было возможности измерить движения ребенка в реальных численных показателях. Мы нашли решение этой проблемы, и, насколько нам известно, эти умные ползунки – единственный в мире способ, который позволяет действительно измерить моторное развитие ребенка", – отмечает Ванхатало.

Как и что измеряют умные ползунки?

Своей формой инновационные ползунки напоминают спортивный купальник с карманами, в которых установлены датчики. Костюмы шьют на заказ на предприятии Protex в Таллинне.

Датчики были заказаны у финской компании Suunto и аналогичны тем, которые используются в смарт-часах, представленных на рынке. Однако, в отличие от потребительских устройств, исследователи смогут сами получать доступ к исходным данным.

Это ключевой вопрос для Ману Айраксинена, постдокторанта, ответственного за программное обеспечение: "Каждый датчик посылает около 1200 показателей в секунду. Самой большой проблемой для меня было найти способ интерпретировать этот поток данных".

Это было трудное начало: одновременное извлечение данных с датчиков и видеоизображения ребенка, а затем их сопоставление секунда за секундой для развития искусственного интеллекта.

Изучать движения пожилых детей и взрослых очень просто: их можно попросить сидеть и стоять, ходить и бегать. Но с маленькими детьми трудно определить, что они на самом деле делают.

Большую часть движений, по всей видимости, нельзя отнести только к одной категории. "Вот почему мы измеряем как позы, так и движения между ними. Существует шесть категорий положения тела и девять категорий движения", – говорит Айраксинен.

Данные с датчиков передаются на смартфон и далее на облачное хранилище в Финляндию, которое, в свою очередь, отправляет результаты анализа исследователям через приложение, созданное в Германии.

От нового поколения таблиц роста до умных камней

Ванхатало и Айраксинен говорят, что в некотором смысле их система похожа на современную версию таблицы роста, поскольку она позволяет сравнивать развитие отдельного ребенка со средним показателем в популяции.

Помимо отслеживания моторного развития, умные ползунки и их программное обеспечение могут также помочь в развитии других областей, связанных со здоровьем. В Италии и США эта технология используется в исследованиях церебрального паралича у детей, также начинаются переговоры с несколькими австралийскими больницами, интересующимися технологией с той же целью.

В Малави умным ползункам нашли другое применение: их используют для более точного измерения влияния питания и программ дородовой и послеродовой поддержки на развитие детей.

Интерес также проявили исследователи расстройств внимания, которые надеются использовать технологию для разработки способа измерения, например, двигательного возбуждения детей с расстройствами внимания на школьных уроках. Потенциально инновационное устройство можно применять во множестве других сфер - от исследований аутизма до реабилитации пожилых людей после инсульта.

Костюм и датчики есть, но это самая простая часть системы. Вопрос на миллион евро заключается в том, как именно переучить алгоритм, чтобы он мог внести ценный вклад во все остальные перечисленные области.

На данный момент это индивидуальная разработка, однако вместе с коллегами из Тампере ученые пытаются найти способ ускорить машинное обучение и минимизировать человеческий фактор.