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Como a Eyegage expandiu seu aplicativo que salva vidas por meio da parceria com o Impact Accelerator

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Para comemorar o Mês da História Negra, o AWS Startups publicará postagens durante o mês de fevereiro destacando as contribuições de desenvolvedores e líderes negros em tecnologia. Acima de tudo, esses indivíduos inspiram, capacitam e incentivam outras pessoas, principalmente aquelas historicamente sub-representadas na tecnologia, a provar o que é possível.

A Dra. LaVonda Brown, fundadora e CEO da Eyegage, cuja experiência está em tecnologias de inteligência artificial (IA) e análise ocular, desenvolveu um modelo de engajamento robótico baseado no olhar do usuário e no tamanho da pupila (dilatação e constrição).

Esse modelo publicado, patenteado e licenciado foi aplicado a vários casos de uso, incluindo educação matemática e fisioterapia para melhorar resultados. Seu trabalho também levou ao uso do rastreamento ocular como um biomarcador viável para comprometimento cognitivo leve e início precoce da doença de Alzheimer.

LaVonda usou sua experiência para lançar o EyeGage, um aplicativo móvel que aplica técnicas de análise ocular para avaliar se os indivíduos estão sob a influência de drogas e álcool, a fim de ajudar a evitar acidentes fatais.

A Eyegage planejava lançar seu aplicativo móvel no mercado em dezembro de 2022, mas precisou atender a um requisito fundamental: conectar o aplicativo front-end ao Amazon SageMaker, a plataforma de nuvem de back-end que permite aos desenvolvedores de aplicativos criar, treinar e implantar modelos de machine learning.

“Nosso protótipo funcionou bem com a Amazon Web Services (AWS) e nosso modelo já estava treinado”, explica LaVonda. “Mas precisávamos expor o modelo ao SageMaker para garantir que pudéssemos escalar nossos serviços à medida que a atividade do usuário aumentasse.” Mas sem experiência anterior com o SageMaker, trabalhar com a documentação se mostrou um pouco difícil para a equipe da Eyegage. Foi quando LaVonda recorreu à AWS para obter ajuda.

A AWS facilita parcerias por meio do programa Impact Accelerator

Por meio de sua participação na coorte Black Founders do AWS Impact Accelerator Program, LaVonda obteve acesso a treinamento personalizado, investimento de capital e soluções técnicas. Isso conectou a EyeGage à Avahi, uma empresa de consultoria que prioriza a nuvem e parceira do programa AWS Global Startup.

“A Avahi nos impressionou com seu conhecimento sobre modelos de machine learning e a sua compreensão sobre o nosso negócio”, diz LaVonda. “Mais importante ainda, eles apresentaram projetos anteriores do SageMaker que haviam assumido e que eram semelhantes aos que precisávamos. Isso nos deu confiança de que a Avahi poderia fazer o trabalho.”

A Avahi sobrepôs o código do modelo de machine learning no SageMaker para expô-lo como uma API perfeita para os usuários finais do aplicativo móvel EyeGage. Isso incluiu a atualização do código do modelo para que ele possa ser exposto como uma inferência de machine learning baseada em eventos. A Avahi também sobrecarregou o modelo com serviços adicionais, como o AWS Lambda para computação sem servidor e o Amazon API Gateway, um serviço gerenciado que simplifica a criação e a manutenção de APIs.

Ajuste de escala para salvar vidas

Com o modelo de machine learning exposto, o aplicativo front-end poderia ser melhor escalado para fornecer resultados da triagem de medicamentos sem contato, não invasiva, objetiva/imparcial, segura, precisa e rápida.

Ao buscar essa parceria, a Eyegage, com a ajuda da Avahi, também conseguiu agilizar a coleta de dados do usuário final (como identidade e localização), o que permite ao aplicativo comparar resultados de verificação atuais e anteriores e fornecer aos usuários informações adicionais valiosas sobre sua condição.

“A Avahi também ajudou a codificar o back-end da AWS para receber tokens web JSON”, acrescenta LaVonda. “Isso nos oferece uma maneira mais segura de enviar e receber dados, o que é fundamental, dada a sensibilidade das informações que processamos para nossos clientes.”

Quais são os projetos futuros da Eyegage?

A EyeGage está pesquisando e atualizando ativamente seu aplicativo móvel, incluindo atributos para melhorar e auxiliar na segurança individual e comunitária visando reduzir acidentes. Novos atributos do aplicativo, que incluem Should I Drive? e FriendGage, promovem maneiras fáceis de responsabilidade e acessibilidade para entender os níveis de debilitação.

Há também um uso potencial para o conjunto de dados da empresa além de seu uso imediato para detectar substâncias no corpo. “Você pode identificar alguém pelos olhos ou diagnosticar doenças, concussões ou diabetes. É possível também detectar a ingestão de cafeína, dependendo de como os olhos respondem à luz.” LaVonda acrescenta. “O monitoramento do comportamento ocular pode ser usado para inúmeros fins.”

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Bonnie McClure

Bonnie McClure

Bonnie é editora especializada em criar conteúdo acessível e envolvente para todos os públicos e plataformas. Ela se dedica a fornecer orientação editorial abrangente para proporcionar uma experiência de usuário perfeita. Quando ela não está defendendo a vírgula de Oxford, você pode encontrá-la com seus dois cachorros grandes, praticando suas habilidades de costura ou testando novas receitas na cozinha.

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