Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

MAXSENSE - Maximizing the value of sensors data using human avatars

Alternativ tittel: MAXSENSE - Bruk av menneskelige avatarer for å øke utnyttelsen av sensordata

Tildelt: kr 12,0 mill.

I en stadig mer "teknologisert" verden bekymrer vi oss over hvorvidt økt bruk av laptoper på hjemmekontor gjennom en lockdown har forutsigbare, spesifikke negative konsekvenser som problemer med rygg og nakke. Kostnaden ved ryggproblemer på arbeidsplassen er i USA alene estimert til $226 milliarder i året. Når vi trener på et helsestudio kan vi lure på om en øvelse faktisk gjør oss i bedre form eller bare gjør oss mer anspente. Kroppsbårne sensorer, og sensorer i møbler, klær og gulv kan hjelpe oss med å måle aspekter av funksjon og velvære, og bidra til å forbedre design, arbeids og trening-rutiner. Presise sensor-teknologier kan hindre skader, overvåke potensiell degradering eller forbedring i funksjon, og hjelpe oss med å foreskrive spesifikke aktiviteter eller endringer i et individs arbeidsmiljø og derved redusere offentlige helsekostnader og samtidig øke enkeltmenneskets velvære og funksjon. Likevel, uten en god modell av oss, brukerne, er verdien av sensordata sterkt begrenset. Det er vanskelig å si med sikkerhet at det å sitte på en bestemt måte er dårlig for holdningen din, eller at en stol er dårlig designet. Målet med MAXSENSE er å lage et portabelt AI-basert modelleringssystem for å generere personaliserte menneske-kropp modeller (eller "avatarer"). Ved å utnytte nye programmeringsverktøy samt å integrere fundamental kunnskap om menneskelig anatomi planlegger vi å bygge individualiserte avatarer basert på noen minutter med 3D data opptak. Ved å kombinere disse nye modellene med sensorer på og rundt brukeren kan vi få ut høy-kvalitets data som kan brukes to forbedre trening, arbeidssituasjon eller produktdesign. Systemet kan brukes for eksempel av personlige trenere som jobber med en bestemt elev eller en designer som jobber med å gjøre et arbeidsmiljø tryggere.

In an increasingly “technologified” world, we may worry whether increased use of a home office laptop during a lockdown has predictable, specific, negative outcomes like back pain. Working out at the gym, we worry if an exercise actually helps us get fitter or just makes us tighten up. Body-worn sensors, sensors in furniture, clothes and floors can help to measure functioning and well-being, improve product design, work and exercise routines. However, without a good model of us, the users, the value of those data is limited. It is hard then to say, with any degree of certainty, that sitting in a certain way is bad for your posture, or that a chair is poorly designed. Our ambitious goal is to create a portable AI-based, marker-free 3D modelling system to generate personalized musculoskeletal models (or "avatars"). Utilizing advances in programming tools for hybrid physics-AI problems (JAX) & integrating fundamental knowledge abut bone structures, tissue and skin, we build individualized avatars from minutes of 3D data recordings. Combining our new models with data from sensors on & around the user, we get high-value data that can be used to improve training, work situations or product design. The data can be used by sport coaches targeting individual needs or workspace designers working to make work environments safer. Computational power has recently reached a level where it is possible to create realistic, individualized models of humans. In 2019, Facebook demoed a 2D web-camera based system for creating avatars for better virtual reality experiences. We believe that such models should be refined and made broadly available for other, more humanistic purposes. The combined experience of SINTEF in sensors, the University of Oslo's in modelling complex physical phenomena & our partners knowledge of training (SATS), wireless sensors (Nordic Semi), product development (NxTech), furniture (Flokk), HCI (Cornell) biomechanics (NIH) provides a unique, timed opportunity.

Budsjettformål:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon