Herausforderung
Unser Kunde hat SCAND mit der Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden SDKs beauftragt. Bei diesem Software Development Kit gehen die Daten über die Benutzeraktivität an ein neuronales Netz. Dieses analysiert die Information für das Selbstlernen und deren Weiterverwendung in den KI-Anwendungen, wie zum Beispiel persönliche Organizer oder Reiseplaner.
Um sicherzustellen, dass das SDK nachgefragt wird, wurde die Qualität des Lernens als das Hauptziel herausgestellt. Zu diesem Zweck hat der Kunde SCAND gebeten, ein Datenanalysetool zu entwickeln, das die Information über den Zeitvertreib, die Fahrten, die Fahrgeschwindigkeit oder sogar die Schwankungen der Stimmung des Benutzers sammeln kann. Vorausgesetzt, dass es maximal viel Information gesammelt wird, können die auf SDK basierenden Lösungen ganz einfach den Tag oder eine Reise planen, die richtige Musik für aktives Training oder für die Entspannung auswählen, sich positiv auf das Wohlbefinden auswirken und sogar die Stimmung heben.
Also haben wir als eine Aufgabe aufgenommen, ein Tool zu entwickeln, damit man analysieren kann, was mit den Benutzern passiert.
Herangehen
Der Kern ist die Datenerfassung von verschiedenen Sensoren, die in jedem Gerät in Hülle und Fülle vorhanden sind. Um zu gewährleisten, dass man Information von den Sensoren abrufen, die Systemfunktionen zugreifen, den Browserverlauf überprüfen oder Bilder mit den Kameras des Geräts aufnehmen kann, hat unser mobiles Entwicklungsteam iOS-SDK und Android-SDK verwendet.
Beschreibung
Bevor die Information zum Selbstlernen dem künstlichen neuronalen Netz zur Verfügung gestellt wird, wird die Installation der App auf mobilen Geräten mit einer Zustimmung des Benutzers gebraucht. Während der Zeit, wenn der Benutzer arbeitet, einkaufen geht oder seine Zeit zu Hause verbringt, überwacht das User Activity Analytics Tool seine Aktivität und macht hin und wieder Fotos von ihm, um eventuelle Veränderungen der Stimmung zu verfolgen. Die App läuft im Hintergrund, aggregiert die Information basierend auf den Daten von 400-500 Personen und sendet sie an den Server für das folgende Training.
Screenshots
Hauptmerkmale
Das User Activity Analytics Tool erfüllt eine wichtige Anforderung – das Sammeln aller Daten vom Gerät des Benutzers. Kanäle, die verwendet werden, um ein angemessenes Informationsbild zu erhalten, umfassen:
- SMS
- Browserverlauf
- Gyroskope
- GPS
- Mobile Apps – entweder derzeit installiert oder bereits gelöscht
- Kontaktlisten
- Front- und Rückkamera
- Lautstärkeregelung
- Verwaltung der Benachrichtigungen
- Alarme usw.
Ergebnis
User Activity Analytics Tool collects the information about users’ activities and behavior.
Das User Activity Analytics Tool wurde entwickelt, um alle Arten von Informationen über die Benutzer zu sammeln. Die von KI gesteuerten SDKs nutzen das Tool zum Lehren neuronaler Netze und könnten zum Erstellen einer breiten Palette von KI-Apps verwendet werden, von den Smart Radios bis zu den virtuellen Assistenten.