Nesanica je sveprisutan poremećaj sna koji pogađa milione ljudi širom sveta. Dugo se smatralo značajnom zdravstvenom zabrinutošću koju karakteriše teškoća uspavljivanja ili zadržavanja u snu tokom dovoljno dugog perioda. Iako skoro svako povremeno pati od nesanice, ona se često može ublažiti promenom rutine odlaska na spavanje, izbegavanjem kasne hrane i pića, vežbi opuštanja i disanja, isključivanjem uređaja ranije uveče, smanjenjem stresa u celini i kratkotrajnim lekovima.
Hronična nesanica, ako se ne leči, može na kraju dovesti do zdravstvenih problema, kao što je stalni umor tokom dana i povećan rizik od drugih zdravstvenih stanja. Stoga se veoma traže pristupi rešavanju problema nesanice.
Istraživanje objavljeno u International Journal of Industrial and Sistems Engineering nudi obećavajući napredak u tehnologiji pomoći pri spavanju.
Shan Hu, Liian Zhang, Veiki Guo, Dong Zhang, Ki Jia, Zitong Iang i Min Guo sa Tehnološkog univerziteta Hubei u Vuhanu, Hubei, Kina, koristili su nauku o neuronskim mrežama da razviju pomoć za spavanje koja „razumije“ individualnog korisnika. treba i koristi sofisticirane procese da bi modelirao svoje obrasce spavanja, a zatim puštao umirujuću muziku na odgovarajućim mestima kako bi pomogao da se prevaziđe nesanica osobe. Tim sugeriše da bi njihov rad mogao da promeni način na koji su proizvodi za pomoć pri spavanju dizajnirani tako što će dati prioritet korisniku, a ne njegovom problemu.
Pristup tima integriše sofisticirane tehnike kao što su proces analitičke hijerarhije (AHP), implementacija funkcija kvaliteta (KFD) i modeli strukture ponašanja funkcija (FBS) kako bi se razvio efikasniji pristup. AHP se koristi za procenu potreba korisnika i davanje težine svakom faktoru.
Konvolucione neuronske mreže zatim omogućavaju timu da napravi personalizovani model stanja spavanja koji se može prilagoditi pojedinačnim obrascima spavanja, a zatim optimizovati za efikasnu pomoć pri spavanju. Obrasci spavanja, odnosno „nedostatak sna“ se inicijalno prate pomoću monitora srca i merenja provodljivosti kože podaci iz kojih se unose u model.
Ono što je najvažnije, ono što proizilazi iz ovog projekta je da dizajn mora da se fokusira na korisnika kao i na uređaj da bi dobio najbolje rezultate. „Ova metoda može poboljšati korisničko iskustvo inteligentnih proizvoda za pomoć pri spavanju iz perspektive korisničkih potreba i pružiti izvodljivu referencu za istraživanje dizajna proizvoda za inteligentno spavanje“, piše tim.
