Компания Kia Motors показала R.E.A.D. — систему распознавания настроения пассажиров беспилотного автомобиля, которая позволяет изменить обстановку в салоне. Такая система, к примеру, может автоматически настроить освещение и температуру в салоне. О новинке сообщается на сайте компании.
Чаще всего распознавание лиц используется в салонах автомобилей для контроля над водителями: например, в прошлом году американская компания Affectiva использовала для решения этой задачи свою технологию распознавания эмоций. В беспилотных автомобилях в такой системе нет необходимости; тем не менее, распознавание лиц в салоне возможно использовать для другого — например, для более комфортной поездки.
Этим занялась автомобильная компания KIA. Их R.E.A.D. (Real-time Emotion Adaptive Driving) представляет собой систему, оснащенную технологией распознавания эмоций, а также сенсорами, которые анализируют сердцебиение и электрическую активность кожи. На основе собранных данных система анализирует настроение пассажира и настраивает обстановку в салоне: кондиционирование, температуру, освещение и развлекательную систему (музыку и видео).
Этот и другие новые проекты Kia будут представлены на технологической выставке CES 2019, которая пройдет в Лас-Вегасе с 8 по 11 января. Помимо R.E.A.D. компания, к примеру, также представит V-Touch — 3D-камеру, которая анализирует лицо и руки пассажиров, позволяя им управлять автомобилем жестами и выражением лица.
С помощью технологий распознавания лиц также можно управлять, к примеру, инвалидными креслами. Такую разработку в конце прошлого года показала Intel: компания оснастила коляску камерами, которые анализируют изменения выражения лица и позволяют пользователю отдавать ей команды гримасами.
Елизавета Ивтушок
Наблюдения проводили в США
Джейсон Нагата (Jason Nagata) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско с коллегами провел проспективное когортное исследование и пришел к выводу, что повышение времени пользования социальными сетями у подростков связано с более низкими показателями когнитивных функций. В работу включили данные 6554 участников (51,1 процента — мужского пола) долгосрочного исследования ABCD. Данные анализировали в трех временных точках: на исходном уровне (2016–2018 годы, возраст 9–10 лет), через год (2017–2019) и два (2018–2020). Траектории пользования соцсетями выявляли групповым моделированием, когнитивные функции измеряли инструментом NIH Toolbox, связь между ними устанавливали множественными линейными регрессионными анализами. Результаты проведенного исследования опубликованы в JAMA: The Journal of the American Medical Association.