Denne artikkelen er produsert og finansiert av OsloMet – storbyuniversitetet - les mer.
Navigasjonsverktøy utviklet for personer med synshemming, er ofte ikke spesielt brukbare.(Illustrasjonsfoto: Shutterstock / NTB)
Slik kan synshemmede få hjelp av kunstig intelligens
Navigasjonsverktøy for synshemmede er ofte upraktiske, ikke-bærbare og krever mye opplæringstid. Raske fremskritt innen kunstig intelligens og stadig mer datakraft i smarttelefoner gir nye muligheter.
Mennesker med synshemninger ønsker seg ofte bedre digitale
hjelpemidler for å finne fram, spesielt i ukjente omgivelser.
Nå har forsker Bineeth Kuriakose funnet en praktisk og rimelig
løsning med bruk av kunstig intelligens og sensorer i smarttelefoner.
Kuriakose så først nærmere på navigasjonsverktøy som
allerede er utviklet for personer med synshemming. Han fant ut at de ofte ikke
er spesielt brukbare.
Uhåndterlige løsninger
Mange av dem er avhengige av små datamaskiner på størrelse med kredittkort. Eksempel på dette er Raspberry Pi. Andre krever integrasjon med bærbare datamaskiner. Alle disse
er ganske uhåndterlige for brukerne.
De krever ofte lang opplæringstid. De er heller ikke bærbare nok for
utendørs bruk.
Ofte er det nødvendig med en aktiv
internettforbindelse. Det gjør dem uegnet i områder med begrenset
tilkobling, som garasjer og kjellere.
Bineeth Kuriakose har funnet ut at en smarttelefon alene kan hjelpe synshemmede å navigere.(Foto: OsloMet)
De fleste moderne systemer er dessuten avhengige av ressurser i den digitale skyen. Det gir forsinkelse i databehandlingen som hindrer navigasjon i sanntid. Det er en kritisk faktor når hvert sekund teller.
Mange av disse systemene prioriterer teknologi framfor å
håndtere de praktiske utfordringene brukerne står overfor når de skal navigere.
Bedre og rimeligere med kunstig intelligens og smarttelefoner
Den raske utviklingen av kunstig intelligens og stadig mer
datakraft i smarttelefoner gjør det derimot mulig å utvikle mye mer brukbare
løsninger.
– Denne kombinasjonen av ny teknologi kan effektivt brukes
til å utvikle en navigasjonsassistent for personer med synshemming, forteller
Kuriakose.
Da kan løsningen også gjøres tilgjengelig for mange flere.
Statistikk fra Verdens helseorganisasjon (WHO) understreker
omfanget av problemet. 200 millioner mennesker med nedsatt syn mangler tilgang
til teknologiske hjelpemidler.
WHO har engasjert seg i å bedre tilgangen til rimelig hjelpeteknologi av god kvalitet for alle, overalt.
Derfor vil et rimelig og
brukervennlig navigasjonssystem være av stor betydning.
Målet til Kuriakose har vært å gi synshemmede mulighet
til å navigere uten hjelp av andre. Dette skal de kunne gjøre ved å utnytte det siste innen teknologisk innovasjon. Spesielt innen kunstig intelligens og sensorer i smarttelefoner.
Navigasjon på smarttelefonen
Annonse
Dyp læring er en type kunstig intelligens. Den etterligner
måten mennesker tar til seg kunnskap på.
Kuriakose samarbeidet tett med synshemmede personer og
designet og utviklet DeepNAVI. Det er en navigasjonsassistent basert på dyplæring på
smarttelefonen. Den kan hjelpe mennesker med synshemninger å finne fram. På
den måten blir de mindre avhengige av andre.
Navigasjonsassistenten læres opp til å
oppfatte vanlige hindringer og utveier som blinde og svaksynte kan møte på.
Ved å bruke modeller for dyplæring identifiserer DeepNAVI
hindringer i sanntid og utnytter kunstig intelligens i smarttelefoner.
Den bruker sensorer i smarttelefonen til å gi detaljert
informasjon om hindringer. Det inkluderer avstand, posisjon og bevegelse.
Systemet lærte også å gjenkjenne ulike scener, for eksempel
et kjøkken, et kontor, en garasje eller en gate. Slik kan systemet hjelpe
brukeren med å identifisere scenen i miljøet.
Kuriakose forklarer:
– Systemet vi utviklet, kan fortelle deg hva slags hindringer
som er foran deg og hvor langt unna de er. Eller om noe beveger seg eller
ikke, og om det er til høyre eller venstre for deg.
DeepNAVI kan enkelt installeres som en app på Android-telefoner.
Med smarttelefonen sikkert plassert i en vest fanger den opp sanntidsvideo av
omgivelsene og sender tilbakemelding til brukeren gjennom trådløse
øretelefoner.
Brukertesting med personer med synshemming ga positive
tilbakemeldinger om brukervennlighet. Den var lett å bære med seg og var
effektiv i bruk.
Kuriakose fant gjennom sin forskning at en
smarttelefon alene kan brukes som assistent for å hjelpe personer med synshemming å
navigere. Det vil si uten å bruke noen ekstra sensorer, ekstra enheter eller eksterne datanettverk.
Brukerens behov må stå i fokus
Annonse
Forskningen viser også at dersom brukernes behov og
preferanser prioriteres, kan en navigasjonsassistent bli mer tilgjengelig og
brukervennlig. Slik kan flere bruke den i hverdagen med letthet og trygghet.
– En fordel med vår løsning er at den ikke trenger å være
koblet til internett, sier forskeren.
Han forteller at de under evalueringen spurte brukerne hvordan det føles å
bruke DeepNAVI. Videre spurte de om de kan stole på en navigasjonsassistent og hva de
foretrekker: DeepNAVI alene, en hvit stokk alene eller DeepNAVI og hvit stokk i
kombinasjon?
Flertallet svarte at de foretrekker kombinasjonen av
DeepNAVI sammen med hvit stokk.
De la til at de enda ikke stoler på å bruke en
smarttelefonassistent alene til navigering i offentlige miljøer.
Imidlertid erkjente de at dette kan endre seg i fremtiden. Tilliten til å bruke DeepNAVI alene kan vokse med bruk og kjennskap, gitt
dens evne til å gi mer omfattende informasjon om miljøet.
Mer kontroll til brukerne kan gjøre det mer brukbart
Kuriakoses system er fram til nå en forskningsprototype.
Kunnskapen han har oppnådd gjennom sitt arbeid, kan være nyttig for videre
forskning på området.
Han har fått internasjonal anerkjennelse i form
av to priser for god forskning.
– Vi må fortsatt gjøre noen forbedringer i systemet. Vi
trenger også designere på grensesnitt som kan hjelpe til med å lage en fullt funksjonell
og brukervennlig løsning på smarttelefonen.
Kuriakose forteller at de forventer at systemet
kan forbedres ytterligere med de spennende fremskrittene innen kunstig intelligens og utviklingen av mer avanserte modeller for dyplæring.
– Planen er å gi brukerne større kontroll slik at de kan
tilpasse systemet basert på egne preferanser for navigasjon og stiler. Dette vil gi
brukerne mer fleksibilitet når de bruker DeepNAVI, forklarer han.
Annonse
En ekstra fordel er at den store utbredelsen av
smarttelefoner kan gjøre denne teknologien
tilgjengelig for en betydelig del av den blinde og svaksynte befolkningen uavhengig av økonomiske forhold.
Ved å fjerne behovet for et ekstra navigasjonshjelpemiddel kan enkeltpersoner stole på smarttelefonene sine som deres primære navigasjonsassistent. Det gjør det mye mer bekvemt.
Bineeth
Kuriakose mfl.: Exploring the User Experience of
an AI-based Smartphone Navigation Assistant for People with Visual Impairments.
CHItaly '23: Proceedings of the 15th Biannual Conference of the Italian SIGCHI
Chapter, 2023. Sammendrag. Doi/10.1145/3605390.3605421
Bineeth
Kuriakose mfl.: SceneRecog: A Deep Learning Scene
Recognition Model for Assisting Blind and Visually Impaired Navigate using
Smartphones. IEEE International
Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2021. Sammendrag.
