L'IA révolutionnaire transforme la façon dont les personnes atteintes de déficiences visuelles éprouvent le monde, leur donnant des outils pour découvrir, comprendre et vivre la beauté des endroits inconnus comme jamais auparavant.
Étude: Le système d'IA facilite les personnes atteintes de cécité et de faible vision dans l'interprétation et l'expérience des environnements inconnus. Crédit d'image: Angel Santana Garcia / Shutterstock.com
Une équipe de chercheurs de Chine a développé un système axé sur l'intelligence artificielle (IA) qui peut potentiellement aider les personnes malvoyantes à explorer, à comprendre et à savourer des environnements inconnus qui les entourent. L'étude est publiée dans le Journal du portefeuille de la nature Intelligence artificielle.
Sommaire
Arrière-plan
L'exploration des environnements naturels, tels que les parcs, a un impact positif significatif sur la santé physique et mentale. Cependant, les personnes à faible vision ou à la cécité sont souvent exclues de ces avantages, car les aides aux aides appropriées ne sont pas disponibles pour les aider à s'engager de manière proactive avec eux.
Les solutions d'assistance existantes développées pour guider les personnes handicapées visuellement se concentrent principalement sur la fourniture d'assistance fonctionnelle, telles que la navigation et l'évitement des obstacles, leur permettant de s'engager passivement avec la nature.
Les personnes malvoyantes se sentent souvent impuissantes tout en explorant des environnements inconnus. Cela signifie généralement qu'ils s'appuient sur des membres de la famille, des amis ou des bénévoles pour obtenir de l'aide, ce qui altère leur capacité à explorer et à comprendre activement des environnements inconnus, ainsi que de se souvenir et de communiquer avec d'autres personnes malvoyantes au sujet de leur voyage.
Une équipe de chercheurs basée en Chine a développé un système basé sur l'IA nommé VIPTOUR pour offrir aux personnes malvoyantes un sentiment d'indépendance dans des environnements inconnus.
Comment fonctionne VIPTOUR?
VIPTOUR est un système basé sur l'IA contenant un ensemble d'appareils légers, portables et de qualité grand public (une caméra et un smartphone) et un nouveau réseau d'algorithmes d'apprentissage en profondeur appelé FocusFormer. Des techniques d'interaction multisensorielles efficaces, telles que l'interaction audio et tactile hiérarchique, conduisent l'interaction entre les utilisateurs malvoyants et le système VIPTOUR.
FocusFormer considère l'esthétique, la fraîcheur (nouveauté) et les besoins de base (y compris la navigation et la sécurité) comme les principaux facteurs d'extraction d'informations significatives à partir d'environnements complexes et inconnus et excluant les détails visuels redondants. Cela réduit la charge cognitive sur les utilisateurs malvoyants.
FocusFormer transforme de grandes quantités d'informations en un graphique personnalisé structuré, clairsemé et hiérarchique. Sur la base de ce graphique bien structuré, FocusFormer interagit avec les utilisateurs malvoyants via une application de smartphone, comprend leurs préférences et fournit une assistance personnalisée via un adaptateur.
Il est formé avec des milliers de vidéos de tourisme public de touristes aperçus de manière auto-supervisée, ce qui est bénéfique pour réduire efficacement les biais esthétiques.
Le système VIPTOUR propose également des options d'enregistrement, de stockage et de partage d'expériences, de faciliter les communications émotionnelles parmi les personnes malvoyantes et la promotion de l'échange de connaissances et d'expériences dans leurs réseaux sociaux.
L'innovation technique de base de VIPTOR réside dans son réseau FocusFormer multi-Attribution. Cette approche utilise un sous-réseau d'arrière-plan pour filtrer les objets couramment vus, un sous-réseau d'attraction pour identifier les moments forts, un sous-réseau de fraîcheur pour découvrir de nouvelles fonctionnalités et un sous-réseau nécessité par des enquêtes menées avec des participants malvoyants. Ces sous-réseaux se combinent pour sélectionner, classer et présenter les informations les plus pertinentes pour chaque utilisateur.
Le système VIPTOUR utilise également un adaptateur BLV-in-the-boucle, qui met à jour ses recommandations en temps réel en fonction des commentaires individuels des utilisateurs, tels que «likes» et «n'aime pas», permettant ainsi la personnalisation.
Opinion de l'utilisateur sur VIPTOUR
Le système VIPTOUR a été testé sur 33 personnes atteintes de cécité ou de faible vision, et des expériences émotionnelles autodéclarées ont été collectées pour analyse.
En ce qui concerne les performances d'assistance, l'étude a révélé que le système VIPTOUR a effectivement aidé les personnes malvoyantes à explorer et à comprendre activement les environnements inconnus, les a permis de souvenir précis et durable et leur a permis de communiquer avec leurs pairs.
En analysant de manière approfondie les expériences autodéclarées, l'étude a révélé que les participants utilisant VIPTOUR ont réussi une augmentation de 67,9% de la réponse émotionnelle positive, une augmentation de 94,7% de l'excitation, une augmentation de 772,73% de la précision de la cartographie cognitive et une augmentation de 200% de la précision à long terme de la mémoire.
Dans les évaluations des utilisateurs, les scores d'utilisation du système VIPTOR étaient constamment supérieurs à 80 sur 100, comparables ou meilleurs que ceux d'autres outils d'assistance pour les personnes malvoyantes.
Les mesures physiologiques, y compris l'activité électrodermique et la variabilité de la fréquence cardiaque, ont montré des améliorations significatives avec l'utilisation de VIPTOUR, indiquant un engagement émotionnel accru.
Étude de signification
L'étude met en évidence les utilisations potentielles du système VIPTOUR dirigé par l'IA en offrant aux personnes malvoyantes une expérience agréable et mémorable tout en explorant activement des environnements inconnus. Ces expériences peuvent augmenter considérablement leur état émotionnel et améliorer leur qualité de vie globale.
Les preuves existantes suggèrent que la présentation d'informations organisées et engageantes peut améliorer le niveau de plaisir d'une personne et faciliter une rétention de mémoire plus profonde. Les humains ont une tendance naturelle à traiter des informations bien structurées et significatives, ce qui rend leurs expériences plus agréables et mémorables.
Cette tendance humaine peut s'expliquer par le concept de maîtrise cognitive, qui indique que la présentation des informations claires et organisées réduit la charge cognitive sur les individus. Par la suite, cela les aide à canaliser les ressources mentales vers la compréhension et l'intégration du contenu. Cette maîtrise de la maîtrise du traitement induit une réponse positive, car les individus perçoivent les informations plus agréablement.
De plus, l'interaction entre les informations nouvelles et familières influence l'effet des informations organisées et intéressantes sur la mémoire. De nouvelles informations stimulent la curiosité et améliore l'attention, tandis que les informations familières fournissent un confort cognitif et une cohérence.
La présentation des informations d'une manière structurée et engageante peut équilibrer la nouveauté et la familiarité, ce qui aide à maintenir l'intérêt et l'engagement des individus.
La formation auto-supervisée de FocusFormer avec des milliers de vidéos touristiques publiques non marquées a effectivement capturé la maîtrise cognitive, révélant les relations statistiques entre différents concepts dans les scènes touristiques. Cette approche élimine les biais potentiels dans l'étiquetage des préférences de la tournée et forme le modèle à extraire uniquement les informations contextuelles pertinentes.
Ces considérations de conception personnalisées de FocusFormer ont permis au système VIPTOUR de modéliser avec succès la maîtrise cognitive souhaitée, améliorant ainsi l'expérience touristique des personnes malvoyantes.
Il convient de noter que l'impact de VIPTOUR dépend de la qualité des techniques d'IA sous-jacentes, telles que la détection d'objets et la génération de graphiques sémantiques. Les améliorations futures de ces méthodes pourraient améliorer encore les performances du système.
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