المراقبة القائمة على RF لسقوط الأفراد باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية

تُعد السقوطات السبب الرئيسي للإصابات القاتلة وغير القاتلة بين كبار السن. تعتمد الحلول الحالية على أجهزة استشعار تنبيه بالسقوط القابلة للارتداء، لكن الأبحاث الطبية أظهرت أن هذه الحلول غير فعّالة، وغالبًا ما يعود ذلك إلى أن كبار السن لا يرتدونها. وقد أدت هذه الاكتشافات إلى ظهور أجهزة استشعار نشطة جديدة تعتمد على تحليل إشارات الموجات الراديوية (RF) في المنازل لاستنتاج وقوع السقوط. ويتمكن كبار السن من ممارسة حياتهم اليومية بشكل طبيعي دون الحاجة إلى ارتداء أي جهاز. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزه المراقبة السلبية، إلا أن الطرق الحالية لا تزال غير قادرة على التعامل مع تعقيدات السيناريوهات الواقعية. فغالبًا ما تُدرّب هذه الطرق وتجرب أجهزة التصنيف على نفس الأشخاص في نفس البيئات، ولا يمكنها التعميم على أشخاص جدد أو بيئات جديدة. علاوةً على ذلك، لا تستطيع التمييز بين الحركات الناتجة عن أشخاص مختلفين، وغالبًا ما تفوت السقوط في حالة وجود حركات أخرى متزامنة.لتجاوز هذه القيود، نقدّم نظام "أريوكِي" (Aryokee)، وهو نظام كشف السقوط القائم على تقنية الموجات الراديوية، يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات (CNN) تُدار بواسطة آلة حالة (State Machine). يُعدّ "أريوكِي" قادرًا على العمل مع أشخاص وبيئات لم تُرَ في مجموعة التدريب. كما يُميّز بين مصادر الحركة المختلفة، مما يعزز من موثوقيته. أظهرت نتائج اختبار "أريوكِي" على أكثر من 140 شخصًا أدى 40 نوعًا مختلفًا من الأنشطة في 57 بيئة متنوعة، معدل استدعاء (Recall) بلغ 94% ودقة (Precision) بلغت 92% في كشف السقوط.