Eyegage が Impact Accelerator パートナーシップを通じて救命アプリをスケールした方法

黒人歴史月間を記念して、AWS Startups では 2 月を通して、黒人建築家や技術分野のリーダーたちの貢献に焦点を当てた記事を特集しています。とりわけ、これらの個人は、他者、特にこれまでテクノロジー業界では歴史的に社会的地位の低い人々を元気づけ、力を与え、励まし、何が可能かを証明しています。

人工知能 (AI) と眼球分析技術を専門とする Eyegage の創設者兼 CEO である LaVonda Brown 博士は、ユーザーの視線と瞳孔の大きさ (拡張と収縮) に基づいたロボットのエンゲージメントモデルを開発しました。

このモデルは、公開され、特許取得され、ライセンス化され、数学教育や理学療法など、いくつかのユースケースに適用され、成果を上げています。彼女の研究はまた、軽度認知障害や早期発症型アルツハイマー病の実効性のあるバイオマーカーとして視線の追跡を利用することにもつながりました。

LaVonda 博士は自身の専門知識を活かして EyeGage を立ち上げました。これは眼球分析技術を適用して、個人が薬物やアルコールの影響下にあるかどうかを評価し、死亡につながる事故を防ぐのに役立つモバイルアプリです。

Eyegage は 2022 年 12 月にモバイルアプリケーションを市場に投入する予定でしたが、それには重要な要件を満たす必要がありました。それは、フロントエンドアプリを、アプリデベロッパーが機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイできるようにするバックエンドクラウドプラットフォームである、Amazon SageMaker に接続することでした。

「私たちのプロトタイプは Amazon Web Services (AWS) でうまく機能し、モデルはすでにトレーニング済みでした。しかし、ユーザーアクティビティの急増に合わせてサービスをスケールできるように、モデルを SageMaker に公開する必要がありました」と LaVonda 博士は言います。しかし、SageMaker の使用経験がなかったため、Eyegage チームにとってドキュメンテーションの作業はいくぶん困難でした。LaVonda 博士が AWS に助けを求めたのはその時でした。

AWS、Impact Accelerator Program を通じてパートナーシップを促進

LaVonda 博士は AWS Impact Accelerator Program の黒人創設者コホートに参加したことで、個別化されたコーチング、資本資金、技術ソリューションを利用できるようになりました。これにより、EyeGage はクラウドファーストのコンサルティング会社で AWS グローバルスタートアッププログラムのパートナーである Avahi とつながりました。

「Avahi は機械学習モデルに関する知識と私たちのビジネスに対する理解によって、私たちに感銘を与えました。さらに重要なのは、彼らが過去に手掛けた SageMaker プロジェクトのうち、私たちが必要としていたものと似ているものを提示してくれたことです。そのことが、Avahi にはその仕事ができるという確信に繋がりました」と LaVonda 博士は言います。

Avahi は機械学習モデルのコードを SageMaker に階層化し、シームレスな API として EyeGage モバイルアプリのエンドユーザーに公開しました。これには、イベント主導型の機械学習推論として公開できるようにモデルコードを更新することも含まれます。Avahi はまた、サーバーレスコンピューティング用の AWS Lambda や、API の作成と保守を簡素化するマネージドサービスである Amazon API Gateway などの追加サービスをモデルに追加しました。

命を救うスケーリング

機械学習モデルが公開されると、非接触型、非侵襲的、客観的/偏りのない、安全、正確、かつ迅速な薬物スクリーニング結果を提供できるよう、フロントエンドアプリをより適切にスケールする必要が生じました。

このパートナーシップを進めることで、Eyegage は Avahi の支援を得て、エンドユーザーデータ (ID や位置情報など) の収集を効率化することもできました。これにより、アプリは現在と過去のスキャン結果を比較し、ユーザーにコンディションに関する追加の重要情報を提供できるようになりました。

「Avahi は JSON ウェブトークンを受け取る AWS バックエンドをエンコードするのにも役立ちました。これにより、より安全にデータを送受信できるようになりました。これは、顧客のために処理する情報の機密性を考えると極めて重要です」と LaVonda 博士は付け加えます。

Eyegage の次のステップ

EyeGage は、事故を減らすために、個人や地域社会の安全性を向上および支援する機能を組み込むために、モバイルアプリケーションの研究と更新を積極的に行っています。Should I Drive? などの新しいアプリケーション機能や FriendGage では、障害レベルを把握するための説明責任とアクセシビリティを簡単に高める方法を導入しています。

同社のデータセットには、体内物質の検出という直接的な用途以外にも、潜在的な用途がある可能性があります。「目を利用して誰かを識別したり、病気、脳震動、糖尿病を診断したりできます。あるいは、光に対する反応によって、カフェインを摂取したかどうかなどを見分けることもできます。目の動きの監視は多くのことに利用できます」と LaVonda 博士は付け加えます。

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