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रियल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकॉग्निशन (HAR) सेंसर डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, ताकि चलने, दौड़ने या बैठने जैसी मानवीय गतिविधियों को पहचाना जा सके और उन्हें वर्गीकृत किया जा सके। एक्सेलेरोमीटर, जाइरोस्कोप और कैमरा जैसे टूल का लाभ उठाकर, HAR सिस्टम डेटा को तुरंत प्रोसेस करता है, जिससे हेल्थकेयर, फिटनेस, सुरक्षा और औद्योगिक सुरक्षा में एप्लिकेशन सक्षम होते हैं।
HAR सिस्टम का विकास जारी है, जो डीप लर्निंग, एज कंप्यूटिंग और TinyML में प्रगति द्वारा समर्थित है, जिससे वे विभिन्न उद्योगों में अधिक कुशल और सुलभ हो गए हैं।
रीयल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकग्निशन (HAR) सिस्टम एक संरचित प्रक्रिया का उपयोग करके कच्चे सेंसर डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देता है। आइए बताते हैं कि ये सिस्टम डेटा कलेक्शन, प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल डिप्लॉयमेंट को कैसे हैंडल करते हैं।
HAR सिस्टम पहनने योग्य सेंसर और दृष्टि-आधारित तरीकों का उपयोग करके डेटा एकत्र करते हैं। प्रत्येक दृष्टिकोण विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करता है और अद्वितीय लाभ प्रदान करता है।
पहनने योग्य सेंसर कई HAR प्रणालियों के लिए आवश्यक हैं, विशेष रूप से व्यक्तिगत स्वास्थ्य और फिटनेस अनुप्रयोगों में। एक्सेलेरोमीटर तीन अक्षों पर गति को ट्रैक करता है, जिससे चलने, दौड़ने या बैठने जैसी गतिविधियों के बीच अंतर करना संभव हो जाता है। जाइरोस्कोप घुमाव और कोणीय वेग को मापकर गहराई जोड़ते हैं, शरीर की गति के बारे में विवरण कैप्चर करते हैं। मैग्नेटोमीटर चुंबकीय क्षेत्रों और अभिविन्यास का पता लगाकर सटीकता को और बढ़ाते हैं, जिससे दिशात्मक गति और स्थानिक स्थिति का नक्शा बनाने में मदद मिलती है। डेटासेट जैसे यूसीआई-हर यह दिखाएं कि ये डिवाइस गतिविधियों की एक विस्तृत श्रृंखला को कैसे रिकॉर्ड कर सकते हैं।
विज़न-आधारित सिस्टमदूसरी ओर, छवियों या वीडियो दृश्यों को कैप्चर करने के लिए कैमरों पर भरोसा करें। ये सिस्टम यूज़र को डिवाइस पहनने की आवश्यकता के बिना जेस्चर-आधारित इंटरैक्शन की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, गहराई वाले कैमरे, गति के विश्लेषण को सरल बनाते हुए, गहराई वाली छवियों से कंकाल की जानकारी निकाल सकते हैं। जबकि पहनने योग्य सेंसर एक-आयामी सिग्नल डेटा उत्पन्न करते हैं, विज़न-आधारित सिस्टम 2D या 3D चित्र और वीडियो बनाते हैं। इन तरीकों के बीच का चुनाव अक्सर उपयोगकर्ता की सुविधा और विशिष्ट अनुप्रयोग आवश्यकताओं पर निर्भर करता है, जिसमें विज़न-आधारित सिस्टम अपने गैर-दखल देने वाले स्वभाव के कारण लोकप्रियता हासिल करते हैं।
रॉ सेंसर डेटा तत्काल उपयोग के लिए शायद ही कभी तैयार होता है। इस कच्चे इनपुट को विश्वसनीय अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने में प्रीप्रोसेसिंग महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो सिस्टम की सटीकता को सीधे प्रभावित करता है।
पहला चरण फ़िल्टरिंग है, जो डेटा से शोर और अप्रासंगिक संकेतों को हटाता है। उपयोगकर्ताओं और डिवाइसों में स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए सुविधाओं को मानकीकृत करने के बाद सामान्यीकरण किया जाता है। साथ में, ये चरण आगे के विश्लेषण के लिए क्लीन स्लेट बनाते हैं।
फ़ीचर निष्कर्षण कच्चे डेटा को सार्थक विशेषताओं में बदल देता है, जैसे कि माध्य, मानक विचलन और आवृत्ति-डोमेन विशेषताएँ। ये सुविधाएं मानव आंदोलनों का एक संक्षिप्त लेकिन सूचनात्मक प्रतिनिधित्व प्रदान करती हैं, जिससे एल्गोरिदम के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करना आसान हो जाता है।
सेगमेंटेशन एक और महत्वपूर्ण कदम है, जो निरंतर सेंसर डेटा को छोटे टाइम विंडो में विभाजित करता है। यह सिस्टम को गति के अस्थायी पहलुओं को पकड़ने में मदद करता है, जिससे चलने और जॉगिंग जैसी समान गतिविधियों के बीच अंतर करने में मदद मिलती है, यह विश्लेषण करके कि समय के साथ चाल कैसे बदलती है।
पीसीए और टी-एसएनई जैसी आयामीता में कमी की तकनीकें अक्सर अनावश्यक जानकारी को खत्म करने के लिए उपयोग की जाती हैं, जबकि आरोपण विधियां सेंसर की खराबी या डेटा ट्रांसमिशन त्रुटियों के कारण होने वाले अंतराल को दूर करती हैं। प्रीप्रोसेसिंग के अंत तक, डेटा साफ, संरचित और मॉडल प्रशिक्षण के लिए तैयार होता है।
“सामान्यीकृत डेटा ऑटोमेशन, एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए महत्वपूर्ण स्वच्छ, संरचित इनपुट प्रदान करता है, जबकि तेज़ डेटाबेस प्रश्नों, बेहतर निर्णय लेने और स्थायी व्यावसायिक विकास का समर्थन भी करता है।” - क्रिसी किड, स्प्लंक ब्लॉग्स
एक बार डेटा प्रीप्रोसेस हो जाने के बाद, सिस्टम मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन के लिए आगे बढ़ता है, जो वास्तविक समय की गतिविधि पहचान के लिए महत्वपूर्ण होते हैं।
प्रीप्रोसेस्ड डेटा का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, जिसमें परिनियोजन का विकल्प होता है - चाहे बाहरी संवेदन (जैसे, कैमरा) या ऑन-बॉडी सेंसिंग (जैसे, पहनने योग्य) - अनुप्रयोग पर निर्भर करता है। डीप लर्निंग में हुई प्रगति ने पारंपरिक मशीन लर्निंग के तरीकों को पीछे छोड़ते हुए प्रदर्शन को काफी बढ़ावा दिया है। उदाहरण के लिए, जे गाओ और अन्य ने पाया कि CNN और RNN जैसे गहन शिक्षण मॉडल उच्च सटीकता प्रदान करते हैं, सेंसर डेटा विविधताओं को बेहतर ढंग से संभालते हैं, और कच्चे डेटा से जटिल विशेषताओं को स्वचालित रूप से सीखते हैं। CNN विज़ुअल और टाइम-सीरीज़ डेटा को प्रोसेस करने के लिए विशेष रूप से प्रभावी होते हैं, जबकि RNN और उनके विशेष प्रकार, LSTM, अनुक्रमिक पैटर्न और अस्थायी संबंधों को कैप्चर करने में उत्कृष्ट होते हैं।
हालांकि, वास्तविक दुनिया में तैनाती अद्वितीय चुनौतियां पेश करती है। सेंसर मिसलिग्न्मेंट, असंगत प्रकाश व्यवस्था, और उपयोगकर्ता की अप्रत्याशित गतिविधियों जैसी समस्याएं प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती हैं। इन बाधाओं के बावजूद, कुछ HAR सिस्टम 90% तक की वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करते हैं।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए, अक्सर अतिरिक्त तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है। उदाहरण के लिए, गतिविधि-विशिष्ट फ़िल्टरिंग डेटा गुणवत्ता को बरकरार रखती है, जबकि टाइमस्टैम्प-आधारित सिंक्रनाइज़ेशन सेंसर स्ट्रीम को संरेखित करता है। मॉडल क्वांटिज़ेशन मेमोरी आवश्यकताओं को कम करता है, जिससे सीमित संसाधनों वाले उपकरणों पर HAR सिस्टम को तैनात करना आसान हो जाता है।
रीयल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकॉग्निशन (HAR) सिस्टम की सफलता उन्नत एल्गोरिदम और तकनीकों पर निर्भर करती है जो सेंसर डेटा की जल्दी और सटीक व्याख्या कर सकती हैं।
कई सेंसर से डेटा मर्ज करने से एकल सेंसर पर निर्भर होने की तुलना में मानव गतिविधि की पूरी समझ मिलती है। यह विधि, जिसे कहा जाता है सेंसर फ्यूजन, HAR सिस्टम की सटीकता में काफी सुधार करता है।
जबकि पुराने HAR सिस्टम अक्सर सिर्फ एक सेंसर पर निर्भर होते थे, आधुनिक सिस्टम एक्सेलेरोमीटर, जाइरोस्कोप, मैग्नेटोमीटर और GPS से इनपुट को मिलाकर उन गतिविधियों के बीच अंतर करते हैं जो अन्यथा समान लग सकती हैं। उदाहरण के लिए, कार में चलना और सवारी करना दोनों ही जीपीएस सेंसर पर गति के रूप में दर्ज हो सकते हैं। हालांकि, एक्सेलेरोमीटर (कंपन दिखाना) और जाइरोस्कोप (शरीर के न्यूनतम रोटेशन का संकेत) से प्राप्त अतिरिक्त डेटा सही गतिविधि को इंगित करने में मदद कर सकता है। यह मल्टी-सेंसर दृष्टिकोण न केवल सटीकता में सुधार करता है, बल्कि विश्वसनीयता भी सुनिश्चित करता है, भले ही एक सेंसर का डेटा असंगत हो। ये प्रगति HAR सिस्टम में रीयल-टाइम रिस्पॉन्सिबिलिटी के लिए महत्वपूर्ण हैं।
सेंसर फ्यूजन के आधार पर, दृष्टि-आधारित तरीके शरीर की विस्तृत गतिविधियों का विश्लेषण करके गतिविधि की पहचान को एक कदम आगे ले जाते हैं। ये प्रणालियां उपयोग करती हैं मुद्रा का अनुमान शरीर की स्थितियों और गतिविधियों की पहचान करके मानवीय गतिविधियों को ट्रैक करना और उनकी व्याख्या करना। मुद्रा का अनुमान छवियों या वीडियो में शरीर के प्रमुख अंगों के स्थानों की भविष्यवाणी करता है, जिससे क्रियाओं को पहचानना आवश्यक हो जाता है। उदाहरण के लिए, एमएस कोको डेटासेट शरीर के प्रमुख जोड़ों के अनुरूप 17 मुख्य बिंदुओं की पहचान करता है। समय के साथ ये मुख्य बिंदु कैसे बदलते हैं, इस पर नज़र रखने से, सिस्टम मानव गति के बारे में जानकारी प्राप्त करता है और विशिष्ट गतिविधियों की पहचान कर सकता है।
इसका एक व्यावहारिक उदाहरण Microsoft का Kinect है, जिसमें खिलाड़ी की गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए 3D पोज़ अनुमान का उपयोग किया गया था। फ़िटनेस ऐप्स भी इस तकनीक से लाभान्वित होते हैं, इसका उपयोग व्यायाम फ़ॉर्म का आकलन करने और पुनरावृत्तियों को स्वचालित रूप से गिनने के लिए करते हैं। इसी तरह, स्पोर्ट्स एनालिटिक्स एथलीट की गतिविधियों को समझने और उनका विश्लेषण करने के लिए AI का लाभ उठाता है।
समय के साथ गतिविधियों के अनुक्रम को पकड़ने के लिए, HAR सिस्टम लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क (LSTM) जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं, जिन्हें अनुक्रमिक डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) दृश्य और समय-श्रृंखला डेटा दोनों का विश्लेषण करने के लिए भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN) के साथ संयुक्त होने पर, ये विधियाँ सटीकता और विश्वसनीयता के मामले में लगातार पुरानी तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करती हैं। साथ में, ये उपकरण HAR सिस्टम की रीयल-टाइम क्षमताओं को सक्षम करते हैं।
एक बार जब इन उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को परिष्कृत किया जाता है, तो HAR सिस्टम के लिए अगली चुनौती यह तय करना है कि जानकारी को कैसे संसाधित किया जाए - स्थानीय रूप से डिवाइस पर या क्लाउड में दूरस्थ रूप से। यह विकल्प जवाबदेही और गोपनीयता के बीच सही संतुलन हासिल करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग कई फायदे प्रदान करता है। डिवाइस पर सीधे डेटा का विश्लेषण करके, यह रिमोट सर्वर पर डेटा ट्रांसमिट करने के कारण होने वाली देरी को समाप्त करता है, जिससे यह फॉल डिटेक्शन या रियल-टाइम फिटनेस कोचिंग जैसे एप्लिकेशन के लिए आदर्श बन जाता है। यह विधि संवेदनशील डेटा को स्थानीय रूप से संग्रहीत करके, बाहरी सर्वरों से जुड़े जोखिमों को कम करके गोपनीयता को भी बढ़ाती है। तकनीकें जैसे टिनीएमएल एम्बेडेड सिस्टम पर रीयल-टाइम HAR सक्षम करें, जैसे टूल के साथ एसटी माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स' STM32Cube.AI मशीन लर्निंग मॉडल को सीधे माइक्रोकंट्रोलर पर चलाने की अनुमति देना।
हालाँकि, ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग की अपनी सीमाएँ हैं। डिवाइस में अक्सर कम शक्तिशाली हार्डवेयर और अधिक ऊर्जा खपत होती है। दूसरी ओर, क्लाउड-आधारित प्रोसेसिंग शक्तिशाली रिमोट सर्वर की बदौलत अधिक जटिल एल्गोरिदम को संभाल सकता है। लेकिन यह दृष्टिकोण देरी का कारण बन सकता है और संभावित गोपनीयता संबंधी चिंताएं पैदा कर सकता है क्योंकि डेटा को नेटवर्क पर प्रसारित किया जाना चाहिए।
एज कंप्यूटिंग के उदय के साथ - 2030 तक 30 बिलियन से अधिक IoT डिवाइसों का समर्थन करने की उम्मीद है - ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। स्वायत्त वाहनों जैसे अनुप्रयोगों के 2035 तक चीन में कारों की बिक्री का 66% हिस्सा बनने का अनुमान है, साथ ही स्थानीय प्रसंस्करण द्वारा प्रदान किए जाने वाले तत्काल प्रतिक्रिया समय की भी मांग करते हैं। जैफ गेहलहार, प्रौद्योगिकी के उपाध्यक्ष के रूप में, क्वालकॉम, बताते हैं:
“AI ऐप्स रियल-टाइम और मिशन-क्रिटिकल होते हैं। एआई-उपयोग के कई मामले जो अनुभव को बेहतर बनाते हैं, वे विलंबता बर्दाश्त नहीं कर सकते.”
संतुलन बनाने के लिए, कई HAR सिस्टम अब हाइब्रिड मॉडल का उपयोग करते हैं। ये मॉडल अपडेट या गहन विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए क्लाउड-आधारित संसाधनों के साथ तत्काल प्रतिक्रियाओं के लिए ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग को जोड़ते हैं, जिनके लिए तत्काल परिणाम की आवश्यकता नहीं होती है।
रियल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकॉग्निशन (HAR) सिस्टम में अपार संभावनाएं हैं, लेकिन उन्हें जीवन में लाने के लिए चुनौतियों का उचित हिस्सा आता है। इन बाधाओं में डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने से लेकर तकनीकी सीमाओं से निपटने और गोपनीयता संबंधी चिंताओं को दूर करने तक शामिल हैं।
HAR सिस्टम को अच्छा प्रदर्शन करने के लिए, उन्हें उच्च-गुणवत्ता, सटीक रूप से लेबल किए गए डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। दुर्भाग्य से, वास्तविक दुनिया की स्थितियां अक्सर इसे जटिल बनाती हैं, जिसके कारण गलत वर्गीकरण दर अधिक होती है और असंगत टिप्पणियां होती हैं। शोध इस घोर विरोधाभास को उजागर करता है: जबकि नियंत्रित प्रयोगशाला सेटिंग्स में गलत वर्गीकरण दर लगभग 9% है, लेकिन वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में वे 33.3% तक बढ़ जाती हैं। यह अंतर इस बात को रेखांकित करता है कि कैसे नियंत्रित वातावरण रोजमर्रा के परिदृश्यों में मानव व्यवहार की अप्रत्याशितता को प्रतिबिंबित करने में विफल होते हैं।
एक अन्य प्रमुख मुद्दा एनोटेशन असंगति है। जब मानव एनोटेटर एक ही डेटा को अलग तरह से लेबल करते हैं, तो यह AI मॉडल की सटीकता को प्रभावित करता है। जैसा कि लेबलर.com इसे उपयुक्त रूप से कहता है:
“खराब टिप्पणी से पक्षपाती AI सिस्टम, गलत परिणाम और व्यवसाय संचालन को प्रभावित करने वाली अक्षमताएं उत्पन्न होती हैं।”
योगदान करने वाले अन्य कारकों में पक्षपाती डेटासेट, अनुपलब्ध या गलत लेबल, और मैन्युअल एनोटेशन की श्रम-गहन प्रकृति शामिल है, जो सभी मॉडल के प्रदर्शन को खराब करते हैं।
इन समस्याओं से निपटने के लिए, कई रणनीतियाँ प्रभावी साबित हुई हैं:
इन रणनीतियों के साथ डेटा गुणवत्ता के मुद्दों को संबोधित करके, HAR सिस्टम वास्तविक समय के अनुप्रयोगों की जटिलताओं को बेहतर ढंग से संभाल सकते हैं। हालांकि, लेटेंसी और स्केलेबिलिटी से जुड़ी चुनौतियां एक महत्वपूर्ण बाधा बनी हुई हैं।
रियल-टाइम HAR सिस्टम एक ही बार में संभावित रूप से लाखों यूज़र की सेवा करते हुए तेज़ डेटा प्रोसेसिंग की मांग करते हैं। इन दोहरी आवश्यकताओं को पूरा करना कोई छोटी उपलब्धि नहीं है।
प्राथमिक चुनौतियों में से एक गति है। रीयल-टाइम एप्लिकेशन देरी का जोखिम नहीं उठा सकते हैं, फिर भी HAR में उपयोग किए जाने वाले जटिल एल्गोरिदम के लिए अक्सर महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। यह सटीकता और प्रसंस्करण गति के बीच एक मुश्किल संतुलन बनाता है।
स्केलेबिलिटी एक और बड़ी बाधा बन गई है। 2030 तक 30 बिलियन से अधिक IoT डिवाइसों का अनुमान लगाने के अनुमान के साथ, जिनमें से कई HAR क्षमताओं पर निर्भर हो सकते हैं, पारंपरिक क्लाउड-आधारित समाधान बनाए रखने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। इस जटिलता को और बढ़ाते हुए, IoT सेंसर और मोबाइल डिवाइस में अक्सर प्रोसेसिंग पावर, मेमोरी और बैटरी लाइफ सीमित होती है, जिससे स्थानीय स्तर पर परिष्कृत HAR एल्गोरिदम चलाना मुश्किल हो जाता है।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए, उभरती प्रौद्योगिकियां और तकनीकें आगे बढ़ रही हैं:
जबकि गति और मापनीयता में सुधार करना महत्वपूर्ण है, उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से HAR सिस्टम की संवेदनशील प्रकृति को देखते हुए।
HAR सिस्टम अत्यधिक व्यक्तिगत डेटा एकत्र करते हैं, जैसे कि दैनिक गतिविधियाँ, स्वास्थ्य मैट्रिक्स और आदतें। यह उपयोगकर्ता की गोपनीयता की सुरक्षा को सर्वोच्च प्राथमिकता देता है, विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल और निगरानी अनुप्रयोगों में।
विनियामक अनुपालन जटिलता की एक और परत जोड़ता है। सरकारें और नियामक निकाय गोपनीयता सुनिश्चित करने और AI के दुरुपयोग को रोकने पर तेजी से ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। इसके अलावा, सिस्टम को अपनाने में उपयोगकर्ता का विश्वास महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में पाया गया कि रोज़ाना तनाव से संबंधित कई सवालों के जवाब देने के लिए कहने पर यूज़र के सिस्टम से जुड़ने की संभावना कम थी।
साइबर सुरक्षा के खतरे, डिज़ाइन की खामियां और शासन के मुद्दे इन जोखिमों को और बढ़ाते हैं। गोपनीयता संबंधी चिंताओं को प्रभावी ढंग से दूर करने के लिए बहुस्तरीय दृष्टिकोण आवश्यक है:
वास्तविक दुनिया के उदाहरण बताते हैं कि गोपनीयता उपायों को प्रभावी ढंग से कैसे लागू किया जा सकता है। 2021 में, Apple ने ऐप ट्रैकिंग ट्रांसपेरेंसी (ATT) की शुरुआत की, जिससे iPhone यूज़र को थर्ड-पार्टी ट्रैकिंग पर नियंत्रण मिल गया। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि विकल्प दिए जाने पर 80% से 90% यूज़र ट्रैकिंग से बाहर हो जाते हैं।
जेनिफर किंग, फेलो एट द स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बढ़ती चिंताओं को बताता है:
“दस साल पहले, ज्यादातर लोग ऑनलाइन शॉपिंग के मामले में डेटा गोपनीयता के बारे में सोचते थे... लेकिन अब हमने देखा है कि कंपनियां इस सर्वव्यापी डेटा संग्रह की ओर रुख कर रही हैं, जो AI सिस्टम को प्रशिक्षित करता है, जिसका पूरे समाज, विशेषकर हमारे नागरिक अधिकारों पर बड़ा प्रभाव पड़ सकता है।”
रीयल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकग्निशन (HAR) सिस्टम विकसित करना अक्सर चुनौतियों का उचित हिस्सा होता है, जिसमें कई डेटा स्ट्रीम को प्रबंधित करने से लेकर लागत प्रभावी स्केलिंग सुनिश्चित करने तक शामिल हैं। इन जटिलताओं से निपटने के लिए, संगठन आधुनिक AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म की ओर रुख कर रहे हैं, जो पूरी प्रक्रिया को सरल बनाते हैं - डेटा हैंडलिंग से लेकर मॉडल परिनियोजन तक।
इन प्लेटफार्मों को प्रमुख बाधाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें टीम के प्रयासों को समन्वयित करना और विविध डेटा स्ट्रीम का प्रबंधन करना शामिल है, जबकि सभी लागतों को नियंत्रण में रखते हैं। जब वैश्विक वर्कफ़्लो ऑटोमेशन बाज़ार तेज़ी से बढ़ रहा है, तो डेटा ऑटोमेशन और स्केलेबल समाधानों पर बढ़ता ज़ोर देने के साथ, बाज़ार में इस बदलाव का रुझान वापस आ रहा है।
यहां उन विशेषताओं पर करीब से नज़र डालें, जो इन प्लेटफार्मों को HAR सिस्टम के विकास के लिए आवश्यक बनाती हैं।
HAR सिस्टम विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों पर निर्भर करते हैं - एक्सेलेरोमीटर, कैमरा फीड, ऑडियो सिग्नल और यहां तक कि पर्यावरण सेंसर भी। मल्टी-मोडल AI प्लेटफ़ॉर्म एक एकीकृत ढांचे की पेशकश करके यहां चमकते हैं, जो वास्तविक समय में इन विविध इनपुटों को संसाधित और एकीकृत करता है। कई स्रोतों से डेटा का यह क्रॉस-वैलिडेशन पहचान प्रणालियों की सटीकता और विश्वसनीयता को काफी बढ़ाता है।
जैसे प्लेटफॉर्म लें prompts.ai, उदाहरण के लिए। वे डेवलपर्स को एक ही सिस्टम के भीतर टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और सेंसर डेटा के साथ काम करने की अनुमति देते हैं। विभिन्न सेंसर से इनपुट्स को मिलाकर, ये प्लेटफ़ॉर्म अधिक सटीक पहचान परिणाम प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक HAR सिस्टम एक्सेलेरोमीटर रीडिंग और ऑडियो संकेतों के साथ किसी व्यक्ति की मुद्रा के दृश्य डेटा को जोड़ सकता है, जिससे वह सीढ़ियों पर चलने और ट्रेडमिल पर चलने के बीच अधिक सटीकता के साथ अंतर कर सकता है।
इन प्रणालियों के पीछे की वास्तुकला में आम तौर पर तीन मुख्य घटक शामिल होते हैं: प्रत्येक डेटा प्रकार के अनुरूप इनपुट प्रोसेसिंग, फ्यूजन एल्गोरिदम जो डेटा को मिलाते हैं, और आउटपुट सिस्टम जो वास्तविक समय के परिणाम देते हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म अलग-अलग सैंपलिंग दर और फ़ॉर्मेट वाली डेटा स्ट्रीम को संरेखित करने और सिंक्रनाइज़ करने जैसे मुश्किल मुद्दों को भी संबोधित करते हैं।
मल्टी-मोडल एआई का एक अन्य प्रमुख लाभ प्रासंगिक समझ में सुधार है। विभिन्न प्रकार के डेटा को एकीकृत करके, HAR सिस्टम जटिल परिदृश्यों को अधिक बारीकियों के साथ व्याख्या करने की क्षमता प्राप्त करते हैं। उदाहरण के लिए, एक्सेलेरोमीटर रीडिंग के साथ विज़ुअल और ऑडियो डेटा के संयोजन से सिस्टम को किसी व्यक्ति की गतिविधि के संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिल सकती है, जिससे यह अधिक सटीक और विश्वसनीय हो जाता है।
HAR सिस्टम का निर्माण केवल तकनीक के बारे में नहीं है - इसके लिए निर्बाध टीमवर्क की भी आवश्यकता होती है। डेटा साइंटिस्ट, सॉफ़्टवेयर इंजीनियर, डोमेन स्पेशलिस्ट, और क्वालिटी एश्योरेंस टीम सभी को प्रभावी ढंग से सहयोग करने की ज़रूरत है। फिर भी, शोध से पता चलता है कि 86% नेता परियोजना की विफलताओं के प्रमुख कारण के रूप में खराब सहयोग का हवाला देते हैं।
आधुनिक AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म केंद्रीकृत वातावरण की पेशकश करके इस समस्या से निपटते हैं जहाँ टीमें वास्तविक समय में सहयोग कर सकती हैं। इन प्लेटफ़ॉर्म में अक्सर मॉडल प्रशिक्षण, प्रगति की निगरानी के लिए डैशबोर्ड और स्वचालित रिपोर्टिंग टूल जैसे कार्यों के लिए साझा वर्कस्पेस शामिल होते हैं, जो सभी को लूप में रखते हैं।
स्वचालित रिपोर्टिंग HAR सिस्टम के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है, जिसे सटीकता बनाए रखने के लिए निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है। ये रिपोर्ट मॉडल के प्रदर्शन, डेटा गुणवत्ता और सिस्टम स्वास्थ्य के बारे में जानकारी प्रदान कर सकती हैं - टीमों को मैन्युअल ट्रैकिंग से बचाती हैं और आने वाली किसी भी समस्या को तुरंत हल करने में उनकी मदद करती हैं।
उदाहरण के लिए, prompts.ai विकास से लेकर परिनियोजन तक, प्रोजेक्ट वर्कफ़्लो में टीमों को पूर्ण दृश्यता देकर रीयल-टाइम सहयोग का समर्थन करता है। इसकी स्वचालित रिपोर्टिंग सुविधाएं यह सुनिश्चित करती हैं कि हितधारकों के पास मॉडल को बेहतर बनाने और सिस्टम को अनुकूलित करने के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक डेटा हो।
HAR सिस्टम विकसित करने में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक लागत के साथ प्रदर्शन को संतुलित करना है। पारंपरिक तरीकों के लिए अक्सर बुनियादी ढांचे और विशिष्ट विशेषज्ञता में भारी अग्रिम निवेश की आवश्यकता होती है। लेकिन आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म पे-एज़-यू-गो मॉडल के साथ गेम को बदल रहे हैं, जिससे संगठन वास्तविक उपयोग के आधार पर अपने सिस्टम को स्केल कर सकते हैं।
वास्तव में, Google की जनरेटिव AI की 2024 ROI रिपोर्ट में पाया गया कि जनरेटिव AI का उपयोग करने वाले 74% उद्यम पहले वर्ष के भीतर अपने निवेश पर रिटर्न देखते हैं। यह त्वरित ROI HAR अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ बेहतर दक्षता और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव जैसे लाभ महत्वपूर्ण मूल्य पैदा कर सकते हैं।
पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग विशेष रूप से HAR सिस्टम के लिए उपयुक्त है, जिसमें अक्सर परिवर्तनशील वर्कलोड होते हैं। संगठन पायलट प्रोजेक्ट के साथ छोटी शुरुआत कर सकते हैं और परिणाम देखते ही धीरे-धीरे विस्तार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, prompts.ai का टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल टीमों को केवल उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कम्प्यूटेशनल संसाधनों के लिए भुगतान करने की अनुमति देता है। इस लचीलेपन का अर्थ है कि डेवलपर महंगे बुनियादी ढांचे के लिए प्रतिबद्ध हुए बिना विभिन्न तरीकों के साथ प्रयोग कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म लचीलापन प्रदान करते हैं - मांग के आधार पर कम्प्यूटेशनल संसाधनों को स्वचालित रूप से समायोजित करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि शांत अवधि के दौरान लागत कम रखते हुए HAR सिस्टम अधिकतम उपयोग के दौरान उच्च प्रदर्शन बनाए रखें। फिटनेस ट्रैकर या स्मार्ट होम सिस्टम जैसे अनुप्रयोगों के लिए ऐसी अनुकूलन क्षमता महत्वपूर्ण है, जहां उपयोग में काफी उतार-चढ़ाव हो सकता है।
रियल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकॉग्निशन (HAR) एक शोध अवधारणा से स्वास्थ्य देखभाल, फिटनेस और स्मार्ट वातावरण में अनुप्रयोगों के साथ एक व्यावहारिक उपकरण के रूप में विकसित हुआ है। इसकी सफलता एल्गोरिदम और विचारशील सिस्टम डिज़ाइन में हुई प्रगति पर निर्भर करती है।
डीप लर्निंग HAR सटीकता के लिए गेम-चेंजर रहा है। उदाहरण के लिए, DeepConv LSTM मॉडल ने प्रभावशाली 98% सटीकता और इसी तरह के F1 स्कोर हासिल किए। परिमाणीकरण लागू करने के बाद, मॉडल का आकार 513.23 KB से घटाकर केवल 136.51 KB कर दिया गया, जिससे यह सीमित संसाधनों वाले उपकरणों पर उपयोग करने योग्य हो गया। TinyML वियरेबल्स पर HAR को और सक्षम बनाता है, जिसमें LSTM ऑटोएन्कोडर्स लगभग सटीक सटीकता (99.99%) प्राप्त करते हैं और केवल 4 मिलीसेकंड का औसत अनुमान समय प्रदान करते हैं।
कई सेंसर से डेटा का उपयोग करने से गतिविधियों के बीच अंतर करने की क्षमता बढ़ जाती है, जिससे समग्र सटीकता बढ़ जाती है।
एचएआर सिस्टम के लिए व्यावसायिक मामला लगातार बढ़ रहा है क्योंकि उद्योगों को वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के लाभों और दक्षता में मापने योग्य सुधार का एहसास होता है। फ़ेडरेटेड लर्निंग और एज कंप्यूटिंग के माध्यम से गोपनीयता और विलंबता संबंधी चिंताओं, अक्सर महत्वपूर्ण बाधाओं से निपटा जा रहा है। ये दृष्टिकोण HAR सिस्टम को उपयोगकर्ता की गोपनीयता से समझौता किए बिना वितरित डेटा को संसाधित करने की अनुमति देते हैं, जबकि विलंबता और बैंडविड्थ उपयोग को कम करते हैं।
HAR सिस्टम के साथ सफल होने के लिए, संगठनों को हल्के मॉडल, प्रभावी प्रीप्रोसेसिंग और मल्टी-सेंसर डेटा एकीकरण को प्राथमिकता देनी चाहिए। prompts.ai जैसे AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म विविध सेंसर डेटा को एकीकृत करके, रीयल-टाइम सहयोग का समर्थन करके और पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल के माध्यम से स्केलेबल, लागत-कुशल समाधान प्रदान करके इस प्रक्रिया को सरल बनाते हैं।
आगे देखते हुए, HAR का भविष्य स्व-पर्यवेक्षित शिक्षा, समझाने योग्य AI और TinyML को व्यापक रूप से अपनाने में प्रगति से जुड़ा है। जैसे-जैसे ये प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ती हैं, उम्मीद है कि व्यापक अनुप्रयोगों में HAR सिस्टम और भी सटीक, कुशल और सुलभ हो जाएंगे।
रियल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकग्निशन (HAR) सिस्टम उपयोगकर्ता की गोपनीयता को गंभीरता से लेते हैं, व्यक्तिगत डेटा को सुरक्षित रखने के लिए उन्नत तरीकों का उपयोग करते हैं। एक प्रमुख दृष्टिकोण में ऐसी तकनीकों का उपयोग करना शामिल है जो संग्रह और प्रसंस्करण दोनों के दौरान डेटा को गुमनाम कर देती हैं, यह सुनिश्चित करती हैं कि संवेदनशील विवरण सुरक्षित रहें।
कई HAR सिस्टम प्रशिक्षण के लिए ओपन-सोर्स डेटासेट पर निर्भर करते हैं, जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता डेटा तक पहुंचने या उपयोग करने की आवश्यकता को कम करता है। इसके अलावा, इन प्रणालियों में एन्क्रिप्शन और स्थानीय डेटा प्रोसेसिंग जैसे मजबूत सुरक्षा उपाय शामिल हैं। इन प्रथाओं से यह सुनिश्चित होता है कि उपयोगकर्ता की जानकारी गोपनीय रहे और इसे ऐसे तरीकों से प्रेषित या संग्रहीत न किया जाए जिससे दुरुपयोग हो सकता है।
इन गोपनीयता-केंद्रित रणनीतियों को मिलाकर, HAR सिस्टम उपयोगकर्ता के विश्वास या सुरक्षा से समझौता किए बिना प्रभावी कार्यक्षमता प्रदान कर सकता है।
रोजमर्रा की स्थितियों में लागू होने पर रियल-टाइम ह्यूमन एक्टिविटी रिकग्निशन (HAR) सिस्टम को कई बाधाओं का सामना करना पड़ता है। इनमें ऐसे मुद्दे शामिल हैं जैसे मापनीयता, विशिष्ट पर निर्भरता सेंसर, पर्यावरणीय परिवर्तनशीलता (जैसे प्रकाश या अवरोधों में परिवर्तन), और इसके बारे में चिंताएं डेटा गोपनीयता। इसके अलावा, इन सिस्टमों को प्रबंधित करने की आवश्यकता है जटिल कार्य और इसके लिए समायोजित करें डोमेन में बदलाव नई या अलग सेटिंग्स में काम करते समय।
इन बाधाओं से निपटने के लिए, विशेषज्ञों ने अत्याधुनिक समाधानों की ओर रुख किया है जैसे हाइब्रिड डीप लर्निंग मॉडल, सेंसर फ्यूजन तकनीक, और डोमेन सामान्यीकरण फ्रेमवर्क। ये उपकरण सिस्टम की अनुकूलन करने, सटीक परिणाम देने और विभिन्न परिस्थितियों में विश्वसनीय बने रहने की क्षमता को बढ़ाते हैं। इसके अलावा, लगातार सीखना HAR सिस्टम को समय के साथ बेहतर बनाने और विकसित करने की अनुमति देता है, जबकि गोपनीयता-संरक्षण विधियाँ उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा करती हैं। वर्तमान प्रगति यह सुनिश्चित करने के लिए तैयार की गई है कि HAR सिस्टम हमेशा बदलते परिवेश में दीर्घकालिक उपयोग के लिए भरोसेमंद और प्रभावी हों।
कई सेंसर से डेटा का संयोजन - जिसे इस रूप में जाना जाता है सेंसर फ्यूजन - मानव गतिविधि मान्यता (HAR) की सटीकता को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। अलग-अलग सेंसरों से इनपुट इकट्ठा करके, यह दृष्टिकोण शोर को कम करने में मदद करता है, अलग-अलग सेंसर की कमजोरियों को दूर करता है, और ऐसे परिणाम देता है जो सटीक और विश्वसनीय दोनों होते हैं।
अध्ययनों से पता चलता है कि सेंसर फ्यूजन प्रदर्शन में 9% तक सुधार कर सकता है, जिसमें सटीकता दर 96% या उससे अधिक तक पहुंच सकती है। यह तकनीक विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों का उपयोग करके मानव गतिविधियों में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करती है, जिससे HAR सिस्टम मजबूत और अधिक भरोसेमंद बनते हैं।
