JP2022106679A - 感情感知スマート冷蔵庫 - Google Patents

Abstract

【課題】感情感知スマート冷蔵庫を提供すること。【解決手段】本感情感知スマート冷蔵庫は、視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）反応などのような、誘発された生理学的反応を介して、感情感知スマート冷蔵庫内に含まれているアイテムに対するユーザの関心を識別するために種々のセンサと表現機構を含み得る。ユーザの関心レベルもまた感情感知スマート冷蔵庫により測定し得る。ユーザの関心レベル、および、ユーザのダイエット、所望される健康目標、ダイエットの規制などのような他の考慮すべき事項と共に、ユーザのＶＥＰを考慮して、感情感知スマート冷蔵庫は、推奨されるアイテムとアイテムの量をユーザに提示し得る。【選択図】図１Ａ

Description

本開示は全般的にスマート冷蔵庫に関する。

冷蔵庫とは、ある時間期間の間、種々の食物（または他のアイテム）の新鮮さを維持および格納するために格納室に蒸発器により生成された冷たい空気を供給する電気器具であると言うことができる。典型的には、冷蔵庫の格納室は複数の室に分割できる。第１室は冷蔵室であってよい（その温度は変動する可能性があるが、典型的には食物または他のアイテムを冷蔵するために約３度に維持されている）。第２室は冷凍室であってよい（その温度もまたまちまちであってよいが、食物または他のアイテムを冷凍するために約－２０度に維持できる）。

冷蔵および冷凍室を冷却するために冷却サイクルを繰り返すことができ、冷却サイクルにおいては、冷却剤を圧縮、凝縮、および膨張でき、ある構成要素を使用して蒸発させることができる。それらの構成要素としては、圧縮器、凝縮器、膨張器、および蒸発器を含むことができる。幾つかの冷蔵庫においては、単一の蒸発器構成要素が冷蔵および冷凍室の両者を冷却するために動作できる。幾つかの冷蔵庫においては、冷蔵および冷凍室のそれぞれを別個の蒸発器により冷却できる。

１つの実施形態に従えば、方法は、冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検出することと、冷蔵庫に含まれている１つ以上のアイテムに関する、ユーザからの第１生理学的反応を誘発する視覚的刺激を提示することを備えることができる。方法は更に、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する、ユーザの第１生理学的反応を検出して解析することと、ユーザの第２生理学的反応を測定することを備えることができる。更に方法は、第１および第２生理学的反応に基づいて、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する対象情報を提示することを有することができる。

幾つかの実施形態においては、視覚的刺激を提示することは、１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上でユーザに提示することを有しており、提示された画像は固有の振動数で振動する。

幾つかの実施形態においては、視覚的刺激を提示することは、特別な順序に従って、１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上でユーザに提示することを有している。

幾つかの実施形態においては、１つ以上のアイテムは、冷蔵庫に含まれているアイテムの現在の在庫に対応している。

幾つかの実施形態においては、ユーザの第１生理学的反応を検出することは、ユーザの脳波の活動を無線で監視するように構成されている少なくとも１つの非接触脳波センサを介して、ユーザの脳波の活動を感知することを有しており、第１生理学的反応は、視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）反応を有している。

幾つかの実施形態においては、ユーザのＶＥＰ反応を解析することは、ユーザにとっての関心のあるアイテムを示す１つ以上のアイテムの少なくとも１つを識別するために、ユーザの脳波の活動を相関させることを有している。

幾つかの実施形態においては、ユーザの第２生理学的反応を測定することは、ユーザの心拍の活動を決定することを有している。

幾つかの実施形態においては、ユーザの第２生理学的反応を測定することは、体の動きと顔の表情の少なくとも１つを決定することを有している。

幾つかの実施形態においては、対象情報を提示することは、１つ以上のアイテムの少なくとも１つの推奨される量をユーザに提示することを有している。

幾つかの実施形態においては、対象情報を提示することは、１つ以上のアイテムの少なくとも１つの量、およびその１つ以上のアイテムの少なくとも１つに対する代替のアイテムの少なくとも１つを、ユーザプロファイル、ユーザの１つ以上の学習された特性、ユーザにより示された１つ以上の好み、日、および日における時間の少なくとも１つに基づいて評価することを有している。

他の実施形態に従えば、冷蔵庫は、冷蔵庫に近接するユーザの存在を検知する存在センサを備えることができる。冷蔵庫は更に、視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）反応を、冷蔵庫に含まれている１つ以上のアイテムに関する、ユーザから引き出す視覚的刺激を冷蔵庫のディスプレイに提示する視覚的刺激生成構成要素を備えることができる。更に冷蔵庫は、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関するユーザのＶＥＰ反応を検出および解析する非接触脳波センサと、ユーザの関心レベル反応を測定する超音波トランスデューサを備えることができる。視覚的刺激生成構成要素は更に、ＶＥＰ反応と測定された関心レベル反応に基づいて、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する対象情報を提示できる。

幾つかの実施形態においては、視覚的刺激生成構成要素は、１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上でユーザに提示することにより視覚的刺激を提示し、提示された画像は固有の振動数で振動する。

幾つかの実施形態においては、冷蔵庫は更に、冷蔵庫に含まれているアイテムの現在の在庫を追尾および維持する在庫追尾構成要素を備えることができる。

幾つかの実施形態においては、冷蔵庫は更に、ユーザにとって関心のあるアイテムを示す１つ以上のアイテムの少なくとも１つを識別するために、ユーザのＶＥＰ反応により明白となるユーザの脳波の活動を相関させるプロセッサを備えている。

幾つかの実施形態においては、ユーザの生理学的反応を測定するために、超音波トランスデューサはユーザの心拍数を決定する。

幾つかの実施形態においては、視覚的刺激生成構成要素は、１つ以上のアイテムの少なくとも１つの量、およびその１つ以上のアイテムの少なくとも１つに対する代替のアイテムの少なくとも１つを、ユーザプロファイル、ユーザの１つ以上の学習された特性、ユーザにより示された１つ以上の好み、日、および日における時間の少なくとも１つに基づいて評価することに応答して対象情報を提示する。

本開示は、１つ以上の種々の実施形態に従って、下記の図を参照して詳細に記述される。この図は例示の目的のみのために提供され、単に典型的または例としての実施形態を示しているに過ぎない。

１つの実施形態に従う、例としての感情感知スマート（ＥＡＳ）冷蔵庫の第１図を示している。 図１Ａの例としてのＥＡＳ冷蔵庫の第２図を示している。 図１Ａと１ＢのＥＡＳ冷蔵庫を構成し、それと共に動作する構成要素を示している。 図１Ａと１Ｂの例としてのＥＡＳ冷蔵庫により提示できる視覚的刺激の例を示している。 図１Ａと１Ｂの例としてのＥＡＳ冷蔵庫により提示できる、関心のあるアイテムに関する対象情報の例を示している。 他の実施形態に従うＥＡＳ冷蔵庫を構成し、それと共に動作する構成要素を例示している。 １つの実施形態に従う、冷蔵庫に基づく感情演算処理を例示しているフローチャートである。 本開示において記述されている実施形態の種々の特徴を実現するために使用できる例としての演算処理構成要素である。

これらの図はすべてを網羅しているわけではなく、本開示を開示されている正確な形状に制限しない。

スマートホームの状況において、種々の技術が存在し、および／または、種々の技術が開発されている。例えば、照明器具やマルチメディアシステムなどのような家庭用電気器具または構成要素は、家庭用Ｗｉ－Ｆｉネットワークなどのような家庭用ネットワークに動作可能に接続できる。このようにして、ユーザは、家庭用ネットワークを使用して、そのような家庭用電気器具または構成要素と相互作用できる。例えば、家の住人が物理的に照明スイッチを起動する代わりに、家の住人は単に命令を声に出すだけでよい。ホームネットワークに同様に接続されている１つ以上のセンサ／装置は、家の住人が声に出した命令に対処でき、１つ以上の信号または命令を、照明器具を点灯（または消灯）するために、家の住人の現在の位置に対してある所定の近さにある適用可能な照明器具などに送ることができる。

しかし、そのようなスマートホーム／スマート技術より更に、感情演算処理を実現する努力が行われており、それは、人間の感情（気持ち、感情、または気分の根本的な体験）を認識、解釈、処理、およびシミュレートするシステムと装置の研究および／または開発のことであると言うことができる。従って、種々の実施形態が、ユーザを検出し、そのようなユーザの脳波および／または心拍の活動を読み取り／監視する非接触センサを利用できる感情感知スマート（ＥＡＳ）冷蔵庫に向けられている。感情演算処理を通して、そのようなＥＡＳ冷蔵庫は、ＥＡＳ冷蔵庫に格納されている食物（または他のアイテム）へのアクセスに関するユーザの所望するものを理解できる。

特に、１つ以上のセンサは、ＥＡＳ冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検出できる。ユーザの存在を検出すると、電気生理学的反応を、脳波の活動および／または心拍数／心拍数間隔の活動を含むユーザの神経システムから引き出すために、ある刺激をユーザに提示できる。幾つかの実施形態においては、そのような電気生理学的反応は、視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）なものであることができる。例えば、ユーザに提示される刺激は、例えば、ユーザにある振動数で表示される、ＥＡＳ冷蔵庫の内容物の画像、またはそれを表現したものなどの視覚的刺激を含むことができる。視覚的刺激に反応してのユーザの脳波の活動（例えば、ユーザのＶＥＰ反応）を検出することにより、冷蔵庫の内容物の１つ以上に対するユーザの関心を測定できる。ＥＡＳ冷蔵庫を使用／ＥＡＳ冷蔵庫に近づくことにおける関心の幾つかの閾値または他の徴候を使用できるということは理解されるべきである。例えば、ユーザがＥＡＳ冷蔵庫に近接していると感知または検出されている時間のある長さ、例えば、何らかの所定の閾値に合致している／超えているなどは、ユーザが単にＥＡＳ冷蔵庫のそばを歩くこととは反対に、ユーザが実際にＥＡＳ冷蔵庫を使用すること／ＥＡＳ冷蔵庫に近づくことに関心があるか否かを突き止めるために測定できる。幾つかの実施形態においては、ユーザの注視の直接性／ユーザが見ている箇所を決定すること（または予測すること）などは、関心の指標として使用できる。

ＥＡＳ冷蔵庫の内容物に対するユーザの関心を測定することより更に、ＥＡＳ冷蔵庫はまた、例えば、ユーザの空腹レベルを決定するために、心拍数反応と共にユーザの脳波の活動（脳波図と心電図の表示値／測定値それぞれにより得られる）を利用できる。この情報または評価に基づいて、所望されているアイテムを、その所望されているアイテムの量と共にユーザに推奨できる。他の実施形態においては、あるユーザの好み、またはプロファイル、または体調を、ユーザにとって関心のあるアイテムを推奨するときに考慮できる。例えば、ユーザが空腹であるばかりではなく、現在特別なダイエットを実行中である場合、ユーザに推奨される食物、アイテムの量はそれに従って調整できる。同様にダイエットによる規制を考慮できる。関心のあるアイテムの代替物をユーザに推奨できるなどが可能である。

更に他の実施形態においては、ユーザのＶＥＰを、ユーザと関連付けられている他のバイオメトリック情報と共に考慮できる。例えばユーザは、血圧レベル（血圧モニタから収集される）やグルコースレベル（グルコースモニタから得られる）などのような他のバイオメトリック指標を有している可能性がある。これらの追加的バイオメトリック指標もまたＥＡＳ冷蔵庫による推奨を適合または調整するために使用できる。他の例として、スマート体重計はＥＡＳ冷蔵庫と通信でき、それにより、食物、アイテムおよび／または食物の量を推奨するときにユーザのＶＥＰ反応と共に、ユーザの現在の体重を考慮できる。

更に、幾つかの実施形態においては、ＥＡＳ冷蔵庫は、家の中の潜在的に不要な人間の存在を検出するために使用できる。例えば、ユーザの存在を検出、および／または、ユーザのＶＥＰ反応を検出するための同じセンサおよび／または機構を、ＥＡＳ冷蔵庫が設置されている、または使用されている家と典型的には関連のない人間（例えば、侵入者）の存在を検出するために使用できる。他の実施形態においては、ユーザの存在を検出、および／または、ユーザのＶＥＰ反応を検出するための同じセンサおよび／または機構を、ある人間が医療的緊急事態（例えば、心臓発作、窒息など）の何らかの形状を有しているかどうかを検出するために使用できる。ここにおいて記述されている実施形態は例としてであることが意図されており、必ずしも制限的ではないということは理解されるべきである。

図１Ａは、本開示の１つの実施形態に従う、例としてのＥＡＳ冷蔵庫１００を示しており、ＥＡＳ冷蔵庫１００の第２図を例示している図１Ｂと連携して記述される。図１Ｂにおいて例示されているように、ＥＡＳ冷蔵庫１００は冷凍室１００ａと冷蔵室１００ｂを有することができる。図１Ａにおいて例示されているように、冷凍室１００ａは対応する冷凍室ドア１００ａ－１を有することができ、冷蔵室１００ｂは対応する冷蔵室ドア１００ｂ－１を有することができる。上記で言及したように、冷凍状態で維持されるべきアイテムは冷凍室１００ａに格納でき、一方、冷蔵状態で維持されるべきアイテムは冷蔵室１００ｂに格納できる。

ＥＡＳ冷蔵庫１００はＥＡＳ冷蔵庫の１つの例に過ぎないということは理解されるべきである。ＥＡＳ冷蔵庫は、種々の異なる構成、例えば、異なるドア構成（観音開きドア）、冷凍室が底部に位置している構成、スイング式ドア、スライド式ドアなどの構成を有することができる。他の実施形態に従うＥＡＳ冷蔵庫は冷蔵室のみを有することができる。幾つかの実施形態においては、ＥＡＳ装置またはＥＡＳ電気器具が考えられ、その場合は冷凍室のみが構成される。ＥＡＳ冷蔵庫は、異なる内部構成トレー、キャビネットなどを有するように構成できる。他の実施形態においては、ＥＡＳ冷蔵庫またはＥＡＳ電気器具は、より多くのタイプの室、例えば、１つ以上の特殊化冷蔵室および／または１つ以上の特殊化冷凍室を有することができる。特殊化された室は、特別な冷蔵または冷凍温度／温度範囲を維持でき、特別なタイプのアイテムを格納するために使用できる。図１Ｂは、ＥＡＳ冷蔵庫１００に格納されているものとしての食糧を例示しているだけであるが、他の非食物タイプの物もそこに格納できるということは理解されるべきである。

図１Ａにおいて更に例示されているように、ＥＡＳ冷蔵庫は少なくとも１つの非接触脳波（ＣＢ）センサ１０２を備えることができる。ＣＢセンサの１つの例は、Ｆｒｅｅｒ Ｌｏｇｉｃにより提供される神経生物学的監視センサである。幾つかの実施形態においては、ＣＢセンサ１０２は、ある近接閾値内の人間の脳波を監視／検出できる無線脳波図（ＥＥＧ）に基づくセンサを備えることができる。上記で言及したように、ＣＢセンサ１０２は、ユーザの脳波の活動、例えば、ディスプレイ１０６上に提示された刺激に対するユーザのＶＥＰ反応を検出できる（下記に、より詳細に記述される）。

追加的に、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、カメラ、例えばカメラ１０５、レーダーユニット、超音波／超可聴音トランスデューサまたはスキャナ１０４などのような追加的センサを含むことができる。そのような追加的センサは、ユーザ検出および／またはユーザ識別のために使用できる。超音波トランスデューサ１０４の場合、そのようなセンサはまた、ユーザの心拍数／心拍の活動を監視／検出するように構成できる。幾つかの実施形態においては、超音波トランスデューサ１０４は、ユーザと超音波トランスデューサ１０４との間の物理的接触を必要とせずにユーザの心拍数／心拍の活動を感知するように構成できる。

組み合わせにおいて、および下記に、より詳細に記述されるように、ユーザの脳波の活動（ＣＢセンサ１０２から収集される）とユーザの心拍数／心拍の活動（超音波トランスデューサ１０４から収集される）の両者は協働して、ユーザの空腹反応の１つ以上の態様または特性を示すことができる。例えば、そして上記で言及したように、ユーザの脳波の活動と心拍数から、ユーザが飲食したいと所望している食物、アイテムの量と共に、特別な食物、アイテムを飲食したいとユーザが所望していることを検出できる。心拍数と脳波の活動の両者は、空腹または生理学的空腹の合図に対する精神的反応により影響され、または影響を受ける可能性が高いということは理解されるべきである。

更に、ここにおいて開示されている脳波および心拍の活動の監視／検出の融合により、他の実施形態が考えられる。そのような他の実施形態の１つにおいては、特別なユーザの脳波および心拍の活動を解析してプロファイルを作成するために使用でき、または、その特別なユーザを識別するために使用できる。このようにして、ＥＡＳ冷蔵庫１００は複数のユーザ、例えば、その全員または一部がＥＡＳ冷蔵庫１００を使用する家族を区別することができる。結果として、ＥＡＳ冷蔵庫１００により提供される内容／量に関して推奨されるものは、ユーザに対して特定的にカスタマイズまたは適合させることができる。

更に追加的に、そして上記に注記したように、ＥＡＳ冷蔵庫１００は侵入者を識別するために使用できる。ＥＡＳ冷蔵庫１００は、特別なユーザを識別するために、脳波の活動および心拍数／心拍の活動の上記の組み合わせを使用できるので、ＥＡＳ冷蔵庫１００が、既知のユーザの「プロファイル」に適合しない、またはそれと一致しない脳波の活動および心拍数／心拍の活動の組み合わせを感知すると、ＥＡＳ冷蔵庫は、侵入者または認識されていない人間がその近傍において感知されたというある指標を生成できる（警報、テキストを送る、呼び出す、または通知を送信できる）。更に、他の非空腹／食物に関する感知または検出をＥＡＳ冷蔵庫１００により実行できる。個人の傷害（滑る、落ちる、心臓発作など）などのような緊急事態もまた脳波の活動および心拍の活動に基づいて検出できる。従って、ＥＡＳ冷蔵庫１００は同様に市（区）役所、緊急機関などに、緊急対応を必要とする緊急状況をそれらの機関に知らせる通知を送信できる。ＥＡＳ冷蔵庫１００はまた、そのような通知を他のユーザ、例えば、緊急状況が子供に関して検出されたときは両親に送信することができる。

図２は、１つの実施形態に従うＥＡＳ冷蔵庫１００の種々の構成要素の模式図を例示している。図１Ａと１Ｂに関して既に上述したように、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、１つ以上のＣＢセンサ１０２、超音波トランスデューサ１０４、およびディスプレイ１０６を備えることができる。追加的に、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、視覚的刺激生成器１０６ａと、メニュー１１０を生成できる１つ以上の在庫センサ１０８Ａを備えることができる在庫追尾機１０８と共に、プロセッサ１１２、メモリ１１４、および通信回路１１６を備えることができる。

プロセッサ１１２は、ＧＰＵ、ＣＰＵ、マイクロプロセッサ、または任意の他の適切な処理システムを含むことができる。メモリ１１４は、較正パラメータ、画像（解析または履歴的）、点パラメータ、任意の他の適切な情報と共に、プロセッサ１１２に対する命令と変数を格納するために使用できる１つ以上の種々の形状のメモリまたはデータ格納装置（例えば、フラッシュ、ＲＡＭなど）を含むことができる。メモリ１１４は、１つ以上の異なるタイプのメモリの１つ以上のメモリユニットから構成でき、ＣＢセンサ１０２と超音波トランスデューサ１０４により取得された情報／信号／データを解析するためにプロセッサ１１２が使用できる動作命令と共に、データと他の情報を格納するように構成できる。

図２の例は、プロセッサとメモリ回路を使用して示されているが、ここにおいて開示されている回路を参照して下記に記述されるように、通信回路１１６などのような構成要素は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを含む、任意の形状の回路を利用して実現できる。更なる例として、１つ以上のプロセッサ、コントローラ、ＡＳＩＣ、ＰＬＡ、ＰＡＬ、ＤＰＬＤ、ＦＰＧＡ、ロジック構成要素、ソフトウェアルーチン、または他の機構を、駆動モード回路２１０を構成するために実現できる。

通信回路１１６は、関連付けられているアンテナ１２２を有する無線トランシーバ回路１１８と、関連付けられている配線接続されたデータポート（例示されていない）を有する有線Ｉ／Ｏインタフェース１２０の何れかまたは両者を備えることができる。この例が示しているように、ＥＡＳ冷蔵庫１００および／またはネットワーク１４０の他の構成要素との通信は、有線および無線通信回路１１６の何れかまたは両者を含むことができる。無線トランシーバ回路１１８は、例えば、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）などのような多数の通信プロトコルの何れかを介して、および、標準化され、専有権のある、公開され、ポイントツーポイント、ネットワーク化され、またはその他の多数の他の無線通信プロトコルの何れかを介しての無線通信を可能にする送信機と受信機（示されていない）を含むことができる。アンテナ１２２は無線トランシーバ回路１１８に結合され、自身が接続されている無線機器に無線信号を無線で送信し、また、その無線機器から無線信号を受信するために無線トランシーバ回路１１８により使用される。これらの無線信号は、通信回路１１６により、ＣＢセンサ１０２、超音波トランスデューサ１０４などの他のエンティティに送られ、またはそれらから受信されるほとんど如何なるタイプの情報も含むことができる。例えば、ネットワーク１４０は、通信サーバ／サービス（示されていない）を含むことができ、それを通して受信者に上記の通知を送信でき、または通信サーバ／サービスに上記の通知を送信できる。

有線Ｉ／Ｏインタフェース１２０は、他の装置との配線接続された通信のための送信機と受信機（示されていない）を含むことができる。例えば、有線Ｉ／Ｏインタフェース１２０は、ＣＢセンサ１０２、超音波トランスデューサ１０４などを含む他の構成要素への配線接続されたインタフェースを提供できる。有線Ｉ／Ｏインタフェース１２０は、イーサネット（登録商標）または、標準化され、専有権のある、公開され、ポイントツーポイント、ネットワーク化され、またはその他の多数の他の有線通信プロトコルの何れかを使用して他の装置と通信できる。

ユーザ１３０は、ＣＢセンサ１０２および／または超音波トランスデューサ１０４により感知された脳波の活動の存在に関連して、ＥＡＳ冷蔵庫１００に近接しているとして検出できる。他の実施形態においては、近接センサ、カメラ、熱センサなどのようなセンサまたは装置（存在センサ１２４として例示されている）を、ＥＡＳ冷蔵庫１００に近接しているユーザの存在を検出するために使用できる。ユーザ１３０の存在を感知すると、存在センサ１２４は、ユーザ１３０の存在／ＥＡＳ冷蔵庫１００へのユーザ１３０の近接を示す信号をプロセッサ１１２に送ることができる。その結果、プロセッサ１１２は、在庫追尾機１０８により実行される在庫評価を開始できる。幾つかの実施形態においては、プロセッサ１１２は、視覚的刺激生成器１０６ａに、メニュー１１０の現在の反復／状態に基づいて、画像／アイコン（図３Ａ）を表示することを開始するように単に指示するだけでよい。

上記に注記したように、ディスプレイ１０６は、視覚的刺激をユーザに提示するために使用できる。ディスプレイ１０６は任意の適切なタイプのディスプレイ、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）に基づくディスプレイなどであってよい。ディスプレイ１０６は幾つかの実施形態においては、タッチスクリーンディスプレイであってよい。幾つかの実施形態においては、図１において例示されているように、ディスプレイ１０６は、ドア１００ａ－１または１００ｂ－１の１つなどのような、ＥＡＳ冷蔵庫１００の外部表面上において実現できる。複数のディスプレイをＥＡＳ冷蔵庫１００に設けることができるということは理解されるべきである。例えば、家族の中にはいろいろな背の高さのユーザが含まれていることもあり、そのため、背の低いユーザ、例えば、子供には冷蔵室のドア１００ｂ－１上に位置しているディスプレイを提供し、他のディスプレイを背の高いユーザのために冷凍室のドア１００ａ－１の表面上に実現するということができる。幾つかの実施形態では、ディスプレイ１０６をＥＡＳ冷蔵庫１００の外部表面上に実現しているが、ディスプレイ１０６（または複数のディスプレイ）をＥＡＳ冷蔵庫１００の内部の位置に実現できる。幾つかの実施形態においては、複数のディスプレイが設けられる場合は、それぞれのディスプレイを同じ視覚的刺激生成器１０６ａにより駆動でき、または、それぞれが自身の視覚的刺激生成器構成要素を有することができる。

動作においては、視覚的刺激生成器１０６ａは、メニュー１１０（ＥＡＳ冷蔵庫１００に格納されているアイテム（またはその一部）を反映しているリストまたは他の表現／情報要素を備えている）に基づいて、アイテムの１つ以上の視覚的表現を表示できる。例えば、視覚的刺激生成器１０６ａは、例えば、食物、アイテムなど冷蔵庫に格納できる種々のアイテムに対応できるアイコンなどの画像の貯蔵部を備えることができる。ＥＡＳ冷蔵庫１００に格納されているアイテムの明細を受信すると、視覚的刺激生成器は画像の貯蔵部にアクセスでき、ディスプレイ１０６上の表示のために、メニュー１１０におけるアイテムに対応するそれらのアイコンまたは画像を提示できる。視覚的刺激生成器は、ディスプレイ上に画像を提示できる任意の既知の、または将来開発されるグラフィカル／画像処理ユニットを備えることができるということは留意されるべきである。下記に検討されるように、これらの画像は、画像が特別な振動数で振動するようにユーザに表示できる。

在庫追尾機１０８は、ＥＡＳ冷蔵庫１００に現在存在しているアイテムの在庫を評価するための構成要素またはプロセッサ１１２により実行されるロジックを備えることができる。例えば、ＥＡＳ冷蔵庫１００は更に、ＥＡＳ冷蔵庫１００に現在格納／保管されているそれらのアイテムを追尾できる１つ以上の在庫センサ１０８ａを含むことができる。在庫センサ１０８ａは、圧力センサ、１台以上のカメラ、または、ＥＡＳ冷蔵庫１００におけるアイテムを追尾するために適切に使用できる他の既知のセンサであってよい。例えば、図１Ｂに戻って参照すると、圧力センサは、アイテムを置くことができる表面上に位置させることができる。幾つかの実施形態においては、冷蔵室１００ｂと冷凍室１００ａのある区画は、あるアイテムまたはあるタイプのアイテムに対して特定できる。このようにして、感知センサ１０８ａの１つ以上の上のアイテムの存在を登録／検出できる。そのような情報は、ＥＡＳ冷蔵庫１００の中のアイテムの現在の在庫を示すメニュー１１０を生成するために在庫追尾機１０８が使用できる。

在庫追尾機１０８は、メニュー１００により反映されるアイテムの現在および最新の在庫を維持するために感知センサ１０８ａに連続的に問い合わせることができるということは理解されるべきである。幾つかの実施形態においては、在庫追尾機１０８は、ＥＡＳ冷蔵庫１００に格納されているアイテムのそれぞれの量を追尾するように構成できる。他の実施形態においては、プロセッサ１１２は、ユーザ、例えばユーザ１３０の存在を感知すると、在庫追尾機１０８にＥＡＳ冷蔵庫１００の在庫を調べるように催促するだけでよい。ユーザ１３０を感知すると、プロセッサ１１２は、ＥＡＳ冷蔵庫１００の中の現在のアイテムおよび／またはそのようなアイテムの量を評価するように感知センサ１０８ａに問い合わせるように在庫追尾機１０８に指示できる。そして、この現在の在庫を反映するためにメニュー１００を生成または更新できる。

在庫追尾機１０８は更に、特別なアイテムがなくなった、またはある定義された閾値量より少ないと決定すると、そのアイテムを電子的に再注文／それらに対する購入要求を送るように構成できるということにも更に留意すべきである。例えば、ＥＡＳ冷蔵庫１００の中のアイテムの現在の在庫を評価すると、在庫追尾機１０８は、メニュー１００を構成しているアイテムを、補充のために電子的に再注文されるべきアイテムとして特定されているアイテムのリストと比較できる。従って、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、それらのアイテムを補充するための注文をするために、例えば、オンライン注文ポータル、ウェブサイト、市場などと、ネットワーク１４０で／ネットワーク１４０を介して通信できる。

図３Ａを参照すると、視覚的刺激生成器１０６ａは、メニュー１００において反映されているＥＡＳ冷蔵庫１００の内容物／ＥＡＳ冷蔵庫１００に格納されているアイテムに基づいて、それらのアイテムを表わしている画像をディスプレイ１０６上に提示できる。図３Ａにおいて例示されているように、そして例として、視覚的刺激生成器１０６ａは、牛乳パック３００、グラス一杯分のソーダ水３０２、マグカップ一杯分のビール３０４、リンゴ３０６、チキンレッグ３０８、および／またはカップケーキ３１０を表わしている画像またはアイコンを提示できる。図３Ａにおいて例示されているように、これらの画像またはアイコンは、画像／アイコンのそれぞれ、または幾つかは、他とはそれぞれ異なる特別な振動数に従って、振動して、または振動しているように見えるように提示できる。

幾つかの実施形態においては、視覚的刺激生成器１０６ａにより提示される画像またはアイコンは、ＥＡＳ冷蔵庫１００に含まれている特別なアイテムを表わすことができるということは理解されるべきである。例えば、メニュー１００が、チキンレッグがＥＡＳ冷蔵庫１００の中に存在しているということを示すと、視覚的刺激生成器１０６ａは、そのチキンレッグ、例えばチキンレッグ３０８のアイコンを提示する。他の実施形態においては、視覚的刺激生成器１０６ａは、特別なタイプまたは種類の食物を示すアイコンまたは画像を提示できる。例えば、牛乳パック３００を表わすアイコンをディスプレイ１０６上に提示するときは、牛乳パック３００は、ＥＡＳ冷蔵庫１００の中の任意／すべての乳製品を表わすことができる。そのため、視覚的刺激生成器１０６ａは、１つ以上の所望されている図式に従って、画像／アイコンを提示するように構成でき、または指示できるということは理解されるべきである。例えば、あるユーザは、食物、アイテムのより一般的な表現が提示されるように所望することができ、一方、他のユーザは、食物、アイテムのより洗練された／より細分化された表現を所望できる。幾つかの実施形態においては、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、所望される方法で画像／アイコンを表示するように製造中／製造後にプログラムできる。幾つかの実施形態においては、ユーザは自分で自由に、アイテムがどのように表示されるべきか／所望される図式に従って指定できる。つまり、ユーザは、既知の入力機構を通して、自分の好みをＥＡＳ冷蔵庫１００／視覚的刺激生成器１０６ａに入力できる。例えば、そして上記で言及したように、ディスプレイ１０６はタッチスクリーンであってよく、ユーザは（示されていないメニュー画面において）、自分がＥＡＳ冷蔵庫１００の内容物をどのように提示させたいか、例えば、特別な食物、アイテム、特別なタイプの食物、アイテム、それらのある組み合わせなどを示すようにしたいかを指定できる。幾つかの実施形態においては、ＥＡＳ冷蔵庫１００は他の入力機構、例えば、マイクロフォン、物理またはソフトボタンなど、それを通してこれらの好みを入力できる入力機構を有することができる。

幾つかの実施形態においては、ユーザが食物または格納されているアイテムの分類、種類などを定義するために使用できる、同じ／類似の入力機構を使用できる。これは、例えば、メニュー１１０をカスタマイズするために、そのような入力を在庫追尾機１０８に提供することにより達成できる。例えば、ユーザは、アイテムが、ユーザが実践している特別なダイエット計画に適合しているか否かに従って表示されるアイテムを見たいと所望することができる。先行した例は単なる例であり、制限的であることは意図されていないということは理解されるべきである。

視覚的刺激生成器１０６ａが、異なる振動数で振動している画像（図３Ａにおいて例示されているような）の１つ提示すると、ＣＢセンサ１０２は、ＣＢセンサ１０２により取り込まれた脳波を介して、提示されている何れのアイテムにユーザが注目しているかを評価できる。つまり、ユーザが、特別な表示されている振動数に反応する場合、そのユーザはその表示されているアイテム／アイテムの種類に関心を示していると仮定することができる。つまり、ユーザは、特別な振動数、例えば、１０Ｈｚで振動している、ある視覚的刺激が与えられると、ユーザの脳の視覚皮質は、その振動行動を認識および登録できる。そのため、視覚皮質からの脳波図データを記録することにより、ユーザが何れの視覚的刺激に反応／注目したかを示すために、その振動行動の抽出が可能になる（ＥＥＧ／ＥＫＧデータを抽出することに類似している）。

図３Ａにおいて例示されているように、画像またはアイコンは、ユーザ、例えばユーザ１３０（図２）に同時に提示できる。しかし、そのような画像／アイコンは、例えば、１度に１つ、または定義された一部で提示できるということは理解されるべきである。従って、ユーザのＶＥＰ反応は、ディスプレイ１０６上に表示されているアイテムに対応する、ＣＢセンサ１０２により受信される脳波の活動に依存して測定できる。つまり、視覚的刺激生成器１０６ａは、画像／アイコンを循環して、各アイテム（またはそのあるグループ）をディスプレイ１０６上に提示できる。ユーザの脳波の活動は、提示されている異なるアイテムに従って、より活動的、またはより非活動的として登録できる。言い換えると、幾つかの実施形態においては、視覚的刺激生成器１０６ａは、画像／アイコンを非振動的方法で提示することができても、そうすることは必ずしも必要ではなく、ＣＢセンサ１０２は依然として、ディスプレイ１０６上に提示されている画像と関連付けられている脳波の活動を通して画像／アイコンを識別できる。例えば、ユーザに提示される画像／アイコンがある色で表示できるように、または、表示のための特別な色で符号化できるように、異なる色をあるアイテムに割り当てることができる。幾つかの実施形態においては、トリガ、例えば、色と振動数の組み合わせを、ＶＥＰ反応を引き出すために使用できる。

超音波トランスデューサ１０４は、ＣＢセンサ１０２と類似して、脳波の活動、心拍数または心拍の活動を除いて、またはその代わりに、ユーザ１３０の活動を感知できるということは理解されるべきである。例えば、特別な振動数でディスプレイ１０６上に提示されている牛乳パック３００を見たとき（または、ディスプレイ１０６上の牛乳パック３００のみの表現に反応して）、ユーザ１３０のＶＥＰ反応は、牛乳（または、関連する乳製品）に対する関心を示唆している。ユーザ１３０の心拍数もまた上がり、または急上昇し、それは、ユーザ１３０が、牛乳（または、関連する乳製品）を飲むことに強いレベルの関心／飲むことを所望していることを表わしているサインであると解釈できる。つまり、幾つかの実施形態においては、ＶＥＰ反応は、特別なアイテムに対するユーザの関心を突きとめるために使用でき、一方、心拍数／心拍の活動は、その特別なアイテムに対するユーザの関心レベルを測定するために使用できる。特別な表示されているアイテムに対する関心／ユーザ１３０の反応を検出および解釈することは種々の方法で達成できるということは理解されるべきである。

プロセッサ１１２は、上記の関心／無関心および関心のレベルを決定するために、ＣＢセンサ１０２と超音波トランスデューサ１０４により感知された脳波の活動と心拍数／心拍の活動を解析できる。例えば、メモリ１１４は、ＣＢセンサ１０２からの受信信号に基づいて、関心／無関心を評価できるコードまたは指定されたロジック／アルゴリズムを含むことができる。関心のレベルは、超音波トランスデューサ１０４からの信号に基づいて決定できる。例えば、プロセッサ１１２は、そのような信号を受信すると、その信号を幾つかの指定された閾値と比較できる。そのような指定された閾値にどの位近いか、そのような指定された閾値からどの位離れているか、そのような指定された閾値をどの位超えているかなどに基づいて、プロセッサ１１２は、ユーザ１３０に提示されている特別なアイテムに関する関心のレベルに関して決定することができる。

そしてプロセッサ１１２は、この関心／無関心情報またはデータを、視覚的刺激生成器１０６ａに中継で送ることができ、そして視覚的刺激生成器１０６ａは、そのアイテムの推奨される量またはそのアイテムのユーザ／消費量と関連付けられている他の情報と共に、関心のあるアイテムを表示できる。例えば、図３Ｂにおいて例示されているように、脳波の活動を介して、ユーザ１３０はソーダ水に関心があると決定すると、心拍数／心拍の活動情報に基づいて、画像３０２を、ソーダ水３０２の推奨される量などのような情報と共にディスプレイ１０６上でユーザ１３０に提示できる。つまり、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、１つ以上の基準に基づいて、ユーザ１３０に対するアイテムの提供物を適合できる。上記に注記したように、そのような適合されたものをユーザ１３０に提示するときに、ユーザ１３０のプロファイルを考慮できる。例えば、プロファイルは、ユーザ１３０と関連付けられている食物の好み、食物の好みの量、ダイエットによる規制、ダイエットの目標などを示すことができる。従って、そのような情報は、このプロファイルの１つ以上の側面に基づいて提示できる。プロファイルが存在しない場合、または、プロファイルに特別なアイテム／アイテムのタイプが指定されていない場合、デフォルトの量をユーザ１３０に推奨できる。他の実施形態においては、新しいプロファイルを作成できる。開始時に／デフォルトとして、ユーザは、所望の／推奨される食物の量、ダイエットの選択などを手動で指定／決定できる。幾つかの実施形態においては、および時間の経過と共に、アイテムに対するユーザの関心／無関心に関する情報またはデータを、関心（または無関心）のレベルと共に収集でき、例えば、ユーザのプロファイルを更新するために使用できる。

他の実施形態においては、プロセッサ１１２は、ユーザ１３０のプロファイル（メモリ１１４に格納されている）を、特別なアイテムに対する決定された関心／無関心をプロファイルと比較することにより考慮できる。プロファイルが、ユーザ１３０は、幾つかのダイエットの規制を含む何らかのダイエットをしている／すべきであるということを示すと、プロセッサ１１２は、ユーザ１３０が関心を示していると決定されたアイテムとは別のアイテムを提示できる。例えば、ソーダ水（図３Ｂ）の推奨される量をユーザ１３０に提示する代わりに、プロセッサ１１２は、視覚的刺激生成器１０６ａに、例えば、ジュース３０６の画像（図３Ａ）など、そのようなダイエットの規制により適合する代替のアイテムをユーザ１３０に提示するように指示できる。他の実施形態においては、アイテムの推奨された量は、そのような考慮に依存して調整でき、ユーザ１３０に提示できる。他の実施形態においては、プロファイルは必ずしも必要でないということに留意すべきである。例えば、ＥＡＳ冷蔵庫１００の中に現在格納されているアイテムのメニュー１１０を決定すると、ユーザ１３０は、プロファイルに類似している１つ以上のパラメータまたは情報／データを入力できる。例えば、運動した後にユーザ１３０は、タンパク質を多く含む何らかの食物、アイテムを飲食することに関心を有することがあり得る。従って、ユーザ１３０は、自身が運動したことを指定でき、それに応答して、プロセッサ１１２は（メモリ１１４に格納されているロジック／アルゴリズムを使用して）、タンパク質を多く含む部類に含まれる食物、アイテムを比較でき、現在のメニュー１１０が、タンパク質を多く含んでいる部類に一致する、または含まれる何らかのアイテムを含んでいるかどうかを決定できる。含まれていれば、プロセッサ１１２は視覚的刺激生成器１０６ａに、そのような食物、アイテムを、ディスプレイ１０６を介してユーザ１３０に表示するように指示する。該当するものが見つからないときは、プロセッサ１１２はユーザ１３０に所定の代替物を提示でき、または、ユーザ１３０により示された所望／要求に該当するものがＥＡＳ冷蔵庫１００には存在しないという表示を、ディスプレイ１０６を介して提示できる。幾つかの実施形態においては、そのような表示は、ユーザ１３０の指定された所望／需要／要求を満たす１つ以上のアイテムの再注文／注文を誘発できる。この技術において通常の技量を有する者には知られている、または理解されている多くの他のシナリオおよび／または考慮される事項を、他の実施形態に従って考慮することができるということは理解されるべきである。つまり、上記のロジック／アルゴリズムは、栄養士が指定したプログラム、ユーザが指定したプログラムなどに適合できる。

上記の決定ロジック／アルゴリズムおよび／または上記のユーザプロファイルは、機械学習または人工知能機構に基づいて決定、生成、および／または適合できるということは理解されるべきである。機械学習は一般的にはモデル、つまり、現実世界の過程の数学的表現を開発することを含み、モデルは、現実世界の過程について予測することができる。モデルを生成するためには、典型的には、モデルを現実世界のシナリオまたは状況に適用する前に、既知のデータセットにより、機械学習アルゴリズムに教師データを提供または入力する。従って、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、メモリ１１４とプロセッサ１１２、および／または在庫追尾機１０８を介して、関心／無関心の決定をカスタマイズし、推奨されるアイテムの表現をユーザ１３０に適合するためになどに機械学習技術を利用できる。最終的に、時間／ある学習期間の経過と共に、モデルはユーザ１３０が何を飲食したいと所望しているか、感知された脳波／心拍の活動に基づいて何れのアイテムを表示すべきかなどを正確に予測／推定できるようになるはずである。このようにして、ＥＡＳ冷蔵庫１００は、ユーザ１３０の所望物／必要物および／またはユーザ１３０に何を提示するかをより良好に評価することを学習できる。幾つかの実施形態においては、そのような機械学習技術は、ユーザのプロファイル、指定された必要物／目標などと適合することが意図されている特定の注文に従うアイテムを表示または提示するように視覚的刺激生成器１０６ａに指示するために視覚的刺激生成器１０６ａに適用できる。

図４は、開示される技術の他の実施形態を例示しており、それにより、ＣＢセンサ１０２および／または超音波トランスデューサ１０４の使用の代替として、ユーザ１３０は、類似の脳波および／または心拍の活動情報を取り込むように構成されているウェアラブルセンサ１３２を採用できる。ＣＢセンサ１０２および／または超音波トランスデューサ１０４の１つまたは両者は、ウェアラブルセンサ１３２と置き換えることができるということに留意すべきである。更に、ウェアラブルセンサ１３２は図４において時計または時計のような形状の要素を有しているように例示されているが、ウェアラブルセンサ１３２は目に付けるもの、頭に付けるもの、衣服などの形状のウェアラブルセンサであってもよいということに留意すべきである。ウェアラブルセンサ１３２により感知された脳波および／または心拍の活動に関する情報は、近距離センサ(near field sensor)１２６、または類似の他のセンサ／受信機を介してＥＡＳ冷蔵庫１００に中継で送ることができる。そのような情報を受信すると、図２と図４で共通な要素は同様に、１つ以上のアイテムに対するユーザ１３０の関心／無関心を突き止め、アイテム、アイテムの量をユーザ１３０に提示するなどするために実行／行動できる。

図５は、ＥＡＳ冷蔵庫の非接触センサを使用して、感情演算処理を達成するために実行できる例としての動作を示しているフローチャートである。動作５００において、ＥＡＳ冷蔵庫などのような冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検出できる。上述したように、存在センサ（カメラ、近接センサなど）などのような１つ以上のセンサを、冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検出するために使用できる。近接度を測定するために種々の機構を使用できるということに留意すべきである。例えば、冷蔵庫のそばを通り過ぎる如何なる人間も存在センサにより潜在的に感知できる。しかし、幾つかの実施形態においては、感知された人間が実際にＥＡＳ冷蔵庫と係ることに関心があるという指標としての近接度を決定するために、感知された存在情報に基づいて測定値を取ることができる。例えば、カメラがユーザの存在を感知した場合、カメラは、感知されたユーザの頭のサイズ／顔の特徴を、ユーザがＥＡＳ冷蔵庫１００と係りたいと所望していることを示唆するのに十分なほど接近しているか否かを決定するために閾値と比較する。例えば、ＥＡＳ冷蔵庫１００のメモリ１１４は１つ以上の測定値を含むことができ、その測定値がある範囲内で満たされると、アイテムの視覚的刺激表現を開始することを保証するために十分なほどユーザは近くにいることを意味していると解釈できる。１つ以上の測定値が指定された範囲内でない場合は、プロセッサ１１２を、冷蔵庫との係りを保証するためにはユーザは遠すぎると決定するように構成できる。近接度または、非接触脳波監視に関するＥＡＳ冷蔵庫の動作を開始するための近接度の閾値量を決定するための他の機構を使用できる。他の実施形態においては、近接度は考慮しなくてもよいということは理解されるべきである。その場合、ユーザを単に感知するだけで、視覚的刺激を提示することを開始するようにＥＡＳ冷蔵庫に催促できる。しかし、ＶＥＰ反応が受信／感知されない場合（または、連続するＶＥＰ反応が受信／感知されない場合）、ＥＡＳ冷蔵庫は、待機またはアイドル状態に戻ることができる。しかし、ＶＥＰ反応の閾値量または連続持続時間が感知された場合、ＥＡＳ冷蔵庫はその動作を継続できる。

動作５０２において、冷蔵庫に含まれている１つ以上のアイテムに関する、ユーザからの第１生理学的反応、例えば、ＶＥＰ反応を誘発する視覚的刺激を提示できる。前述したように、視覚的刺激生成器１０６ａなどのような視覚的刺激生成器は、メニュー１１０に依存して（そして潜在的には、ユーザプロファイル、適切なパラメータの受信などのような他の考慮すべき事項に従って）、そのようなアイテムを表わしている１つ以上の画像をユーザに提示できる。幾つかの実施形態においては、画像は、特別な振動数などで振動して提示される。そのような画像を提示できる方法は、ＥＡＳ冷蔵庫に１つ以上のアイテムに対する潜在的な関心についての情報を与えることができる、ユーザからのＶＥＰ反応を引き出すことが意図されている。

そのため、動作５０４において、ユーザの第１生理学的反応を、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関して検出および解析できる。ユーザの第１生理学的／ＶＥＰ反応の検出は、冷蔵庫の中／冷蔵庫上に実現されている１つ以上ＣＢセンサを使用して達成できる。ユーザのＶＥＰ反応の解析は、ユーザの感知された脳波の活動の、提示された画像（アイテムを表わしている）が振動する振動数に対する相関関係を決定することを含むことができる。幾つかの実施形態においては、ユーザのＶＥＰ反応の解析は、ユーザの脳波の活動のレベルを特別なアイテムと相関させることができる。ユーザのＶＥＰ反応に基づいて、提示されたアイテムの１つ以上に対するユーザの関心を測定するための他の方法または機構を使用できる。

動作５０６において、ユーザの第２生理学的反応を測定できる。上記のように、そのような生理学的反応は、心拍数または心拍の活動を含むことができ、幾つかの実施形態においては、心拍数または心拍の活動は、超音波トランスデューサにより感知できる。他のタイプのセンサを、ユーザによる他の／追加的生理学的反応を測定するために利用できるということは理解されるべきである。例えば、存在センサ、例えばカメラは、ユーザの顔の表情、ユーザにより示される目の動き、体の動き／言葉などを測定するために使用できる。この技術において通常の技量を有する者は、１つ以上のアイテムに対するある関心または他の特性を示すことができる他のユーザ反応を知っており、そのような反応を感知／解析することは、これらの、または他の考えられる実施形態において実現できるということは理解されるべきである。

動作５０８において、１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する対象情報を、第１および第２生理学的反応に基づいて提示できる。つまり、そして上記のように、例えば、心拍数／心拍の活動情報と連携してのユーザのＶＥＰ反応は、関心のあるアイテムについての対象情報をユーザに提示するために使用できる。例えば、幾つかの実施形態においては、ユーザにより所望されていると決定されたアイテムの推奨される量を（ユーザの第１および第２生理学的反応に基づく）ユーザの空腹のレベルの評価に基づいて提示できる。例えば、高い心拍の活動は、ユーザが所望されるアイテムのより多い量（通常の量より多い量）を熱望していることを示唆する、高いレベルの体を動かす運動を前にしていたことを示すことができる。幾つかの実施形態においては、生理学的反応は、ユーザに提示すべきアイテムのある量を「直接」示すことができる。上記に注記したように、ユーザプロファイルを開発でき、および／または、機械学習または人工知能機構を、冷蔵庫に格納されているアイテムに関するユーザの所望するものを学習するために使用できる。例えば、時間の経過と共に、冷蔵庫は１日の特別な時間にユーザは運動することを学習できる。従って、ある指定された時間期間内に、または指定された日に、そして1日のその時間の後／その日に（ユーザが典型的には運動するとき）、冷蔵庫に近接しているとしてユーザを感知すると、機械学習モデルは、ユーザは特別な量のタンパク質を摂取したいと所望していると予測できる。従って、ユーザが明確に関心を示した（例えば、ユーザのＶＥＰ反応に関連して）アイテムに依存して、冷蔵庫は関心を示したアイテムを調べ、高いタンパク質含有量と関連する／それを有していると知られている１つのアイテムを選択し、および／または、ユーザが摂取するそのアイテムの量を示す。ここで再び繰り返すが、そのような例は非制限的な例であり、この技術において通常の技量を有する者は、対象情報を提示するための根拠として使用できる種々の要因／考慮すべき事項、および、そのような要因／考慮すべき事項が、結果としての対象情報と共に考慮されることを可能にするためにロジック、回路などをどのように達成するかを理解するであろう。

ここにおいて使用されているように、回路と構成要素という用語は、本願の１つ以上の実施形態に従って実行できる機能の所与のユニットを表わすことができる。ここにおいて使用されているように、構成要素は、任意の形状のハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを利用して実現できる。例えば、１つ以上のプロセッサ、コントローラ、ＡＳＩＣ、ＰＬＡ、ＰＡＬ、ＣＰＬＤ、ＦＰＧＡ、ロジック構成要素、ソフトウェアルーチン、または他の機構を、構成要素を構成するために実現できる。ここにおいて記述されている種々の構成要素は、分離した構成要素として実現でき、または、記述されている機能と特徴は、１つ以上の構成要素の間で、一部または全部を共有できる。言い換えれば、この記述を読んだ後の、この技術における通常の技量を有するものには明白なように、ここにおいて記述されている種々の特徴と機能は、任意の所与の適用において実現できる。それらは、種々の組み合わせおよび並べ替えにおいて、１つ以上の別個の、または共有される構成要素において実現できる。種々の特徴または機能要素はそれぞれ別個の構成要素として記述または主張できるが、これらの特徴／機能は、１つ以上の共通のソフトウェアおよびハードウェア要素間で共有できるということは理解されるべきである。そのような記述は、別個のハードウェアまたはソフトウェア構成要素が、そのような特徴または機能を実現するために使用されることを要求または意味していない。

構成要素が、その全部または一部がソフトウェアを使用して実現される場合、これらのソフトウェア要素は、それらに関して記述された機能を実行できる演算処理または処理構成要素と共に動作するように実現できる。１つのそのような例としての演算処理構成要素が図６に示されている。種々の実施形態は、この例としての演算処理構成要素６００の観点から記述されている。この記述を読んだ後は、関連する技術における技量を有する者には、他の演算処理構成要素またはアーキテクチャを使用してどのように適用を実現するかは明白となるであろう。

ここで図６を参照すると、演算処理構成要素６００は、例えば、自己調整ディスプレイ、デスクトップ、ラップトップ、ノートブック、およびタブレットコンピュータ内において見出される演算処理または処理機能を表現できる。それらの機能は、手持ち型演算処理装置（タブレット、ＰＤＡ、スマートフォン、セルフォン、パームトップなど）において見出すことができる。それらの機能は、所与の適用または環境に対して望ましい、または適切であることができるものとして、ワークステーション、ディスプレイを有する他の装置、サーバ、または任意の他のタイプの特殊目的または汎用演算処理装置において見出すことができる。演算処理構成要素６００はまた、所与の装置に埋め込まれている、または、所与の装置が利用可能な演算処理機能を表現できる。例えば、演算処理構成要素は、例えば、携帯型演算処理装置などのような他の電子装置において、および何らかの形状の処理機能を含むことができる他の電子装置において見出すことができる。

演算処理構成要素６００は、例えば、１つ以上のプロセッサ、コントローラ、制御構成要素、または他の処理装置を含むことができる。演算処理構成要素６００はプロセッサ６０４を含むことができる。プロセッサ６０４は、例えば、マイクロプロセッサ、コントローラ、または他の制御ロジックなどのような、汎用または特殊目的処理エンジンを使用して実現できる。プロセッサ６０４はバス６０２に接続できる。しかし、任意の通信媒体を、演算処理構成要素６００の他の構成要素との相互作用を促進するために、または外部と通信するために使用できる。

演算処理構成要素６００はまた、ここにおいては単にメインメモリ６０８と称されている１つ以上のメモリ構成要素を含むことができる。例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他のダイナミックメモリは、情報およびプロセッサ６０４により実行される命令を格納するために使用できる。メインメモリ６０８はまた、プロセッサ６０４により実行される命令の実行中に、一時的変数または他の中間情報を格納するために使用できる。演算処理構成要素６００は同様に、リードオンリメモリ（「ＲＯＭ」）または、静的情報およびプロセッサ６０４に対する命令を格納するための、バス６０２に結合されているスタティク格納装置を含むことができる。

演算処理構成要素６００はまた、１つ以上の種々の形状の情報格納機構６１０を含むことができ、情報格納機構６１０は、例えば、媒体ドライブ６１２と格納ユニットインタフェース６２０を含むことができる。媒体ドライブ６１２は、固定または取り外し可能な媒体６１４をサポートするためのドライブまたは他の機構を含むことができる。例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、磁気テープドライブ、光学式ドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブ（ＲまたはＲＷ）、または他の取り外し可能または固定媒体ドライブを設けることができる。格納媒体６１４は、例えば、ハードディスク、集積回路アセンブリ、磁気テープ、カートリッジ、光ディスク、ＣＤまたはＤＶＤを含むことができる。格納媒体６１４は、媒体ドライブ６１２が読むことができ、そこに書くことができ、またはアクセスできる任意の他の固定または取り外し可能媒体であってよい。これらの例が示しているように、格納媒体６１４は、コンピュータソフトウェアまたはデータを格納しているコンピュータ使用可能格納媒体を含むことができる。

代替の実施形態においては、情報格納機構６１０は、コンピュータプログラムまたは他の命令またはデータが演算処理構成要素６００にロードされることを可能にするための他の類似の手段を含むことができる。そのような手段は、例えば、固定または取り外し可能格納ユニット６２２とインタフェース６２０を含むことができる。そのような格納ユニット６２２とインタフェース６２０の例としては、プログラムカートリッジとカートリッジインタフェース、取り外し可能メモリ（例えば、フラッシュメモリまたは他の取り外し可能メモリ構成要素）、およびメモリスロットを含むことができる。他の例としては、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード、ソフトウェアとデータが格納ユニット６２２から演算処理構成要素６００に転送されることを可能にする他の固定または取り外し可能格納ユニット６２２とインタフェース６２０を含むことができる。

演算処理構成要素６００はまた通信インタフェース６２４を含むことができる。通信インタフェース６２４は、ソフトウェアとデータが演算処理構成要素６００と外部装置との間で転送されることを可能にするために使用できる。通信インタフェース６２４の例としては、モデム、ソフトモデム、ネットワークインタフェース（イーサネット（登録商標）、ネットワークインタフェースカード、ＩＥＥＥ ８０２．ＸＸまたは他のインタフェースなどのような）を含むことができる。他の例としては、通信ポート（例えば、ＵＳＢポート、ＩＲポート、ＲＳ２３２ポート、ブルートゥース（登録商標）インタフェース、または他のポートなどのような）、または他の通信インタフェースが含まれる。通信インタフェース６２４を介して転送されるソフトウェア／データは、電子的、電磁気的（光学的を含む）または、所与の通信インタフェース６２４により交換することが可能な他の信号であってよい信号上で搬送できる。これらの信号は、チャネル６２８を介して通信インタフェース６２４に提供できる。チャネル６２８は信号を搬送でき、有線または無線通信媒体を使用して実現できる。チャネルの幾つかの例としては、電話線、セルラーリンク、無線リンク、光リンク、ネットワークインタフェース、ローカルまたはワイドエリアネットワーク、および他の有線または無線通信チャネルを含むことができる。

この文献においては、「コンピュータプログラム媒体」と「コンピュータ使用可能媒体」という用語は、一般的には、一時的または非一時的媒体を指している。そのような媒体は、例えば、メモリ６０８、格納ユニット６２０、媒体６１４、およびチャネル６２０であってよい。これらの、および他の種々の形状のコンピュータプログラム媒体またはコンピュータ使用可能媒体は、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行のために処理装置に搬送することに関与させることができる。媒体に埋め込まれているそのような命令は、一般的には、「コンピュータプログラムコード」または「コンピュータプログラム製品」（コンピュータプログラムまたは他のグループ化の形状でグループ化できる）と称される。そのような命令は実行されると、演算処理構成要素６００が、ここにおいて検討されているような本願の特徴または機能を実行することを可能にできる。

個々の実施形態の１つ以上に記述されている種々の特徴、態様、および機能は、その適用可能性において、それらが記述されている特別な実施形態に制限されないということは理解されるべきである。そうではなく、それらは、単独で、または種々の組み合わせにおいて１つ以上の他の実施形態に、それらの実施形態が記述されていようがいまいが、または、そのような特徴が、記述された実施形態の一部として提示されていようがいまいが適用できる。そのため、本願の広さおよび範囲は、上記の例としての実施形態の何れによっても制限されるべきではない。

この文献において使用される用語とフレーズ、およびそれらの変形は、別途、明示的に記述されない限り、制限的とは反対に、非制限的なものとして解釈されるべきである。上記の例として、「含んでいる」という用語は、「制限なしに含んでいる」などを意味していると読まれるべきである。「例」という用語は、検討されている事項の実例を提供するために使用されており、それらを網羅しているリスト、またはそれらを制限しているリストではない。「１つの」という用語は、「少なくとも１つの」、「１つ以上の」などを意味していると読まれるべきであり、そして「従来の」、「慣習的な」、「通常の」、「標準の」、「既知の」などのような形容詞。類似の意味の用語は、所与の時間期間に対して記述されている事項、または、所与の時間時点において利用可能な事項を制限するとは解釈されるべきではない。そうではなく、それらは、現在または将来の何れかの時間において利用可能または既知であることができる、従来の、慣習的な、通常の、または標準の技術を含んでいると読まれるべきである。この文献が、この技術において通常の技量を有する者にとっては明白または既知の技術に言及するときは、そのような技術は、現在または将来の何れかの時間において当業者には明白または既知の技術も含んでいる。

幾つかの例における、「１つ以上の」、「少なくとも」、「しかし～に制限されない」、または他の類似のフレーズなどのような、意味を広げる語句とフレーズの存在は、そのような意味を広げるフレーズが存在しなくてよい例においては、より狭い場合が意図されている、または要求されているということを意味しているとは読まれるべきではない。「構成要素」という用語の使用は、構成要素の一部として記述または主張されている態様または機能がすべて、共通のパッケージにおいて構成されているということを意味していない。実際には、構成要素の種々の態様の何れかまたはすべては、制御ロジックであろうが他の構成要素であろうが、単一のパッケージに組み合わせることができ、または、別個に維持でき、多数のグループ化またはパッケージにおいて、または多数の箇所にわたり更に分散できる。

追加的に、ここにおいて記述された種々の実施形態は、例としてのブロック図、フローチャート、および他の例示に関して記述されている。この技術における通常の技量を有する者には、この文献を読んだ後に明白になるように、例示されている実施形態およびそれらの種々の代替は、示されている例に制限されることなく実現できる。例えば、ブロック図およびその付随する記述は、特別なアーキテクチャまたは構成を義務付けているとは解釈されるべきではない。

Claims (16)

1. 冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検出することと、
   前記冷蔵庫に含まれている１つ以上のアイテムに関する、前記ユーザからの第１生理学的反応を誘発する視覚的刺激を提示することと、
   前記１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する、前記ユーザの第１生理学的反応を検出して解析することと、
   前記ユーザの第２生理学的反応を測定することと、
   前記第１および第２生理学的反応に基づいて、前記１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する対象情報を提示することと、
   を有する、方法。
2. 前記視覚的刺激を提示することは、前記１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上で前記ユーザに提示することを有しており、
   前記提示された画像は固有の振動数で振動する、請求項１に記載の方法。
3. 前記視覚的刺激を提示することは、特別な順序に従って、前記１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上で前記ユーザに提示することを有している、請求項１に記載の方法。
4. 前記１つ以上のアイテムは、前記冷蔵庫に含まれているアイテムの現在の在庫に対応している、請求項１に記載の方法。
5. 視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）反応を有している前記ユーザの第１生理学的反応を検出することは、前記ユーザの脳波の活動を無線で監視するように構成されている少なくとも１つの非接触脳波センサを介して、前記ユーザの脳波の活動を感知することを有している、請求項１に記載の方法。
6. 前記ユーザのＶＥＰ反応を解析することは、前記ユーザにとっての関心のあるアイテムを示す前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つを識別するために、前記ユーザの脳波の活動を相関させることを有している、請求項５に記載の方法。
7. 前記ユーザの前記第２生理学的反応を測定することは、前記ユーザの心拍の活動を決定することを有している、請求項１に記載の方法。
8. 前記ユーザの前記第２生理学的反応を測定することは、体の動きと顔の表情の少なくとも１つを決定することを有している、請求項１に記載の方法。
9. 前記対象情報を提示することは、前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つの推奨される量を前記ユーザに提示することを有している、請求項１に記載の方法。
10. 前記対象情報を提示することは、前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つの量、および前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つに対する代替のアイテムの少なくとも１つを、ユーザプロファイル、前記ユーザの１つ以上の学習された特性、前記ユーザにより示された１つ以上の好み、日、日における時間の少なくとも１つに基づいて評価することを有している、請求項１に記載の方法。
11. 冷蔵庫であって、
    前記冷蔵庫に近接しているユーザの存在を検知する存在センサと、
    視覚的に誘発された潜在的（ＶＥＰ）反応を、前記冷蔵庫に含まれている１つ以上のアイテムに関して、前記ユーザから引き出す視覚的刺激を前記冷蔵庫のディスプレイに提示する視覚的刺激生成構成要素と、
    前記１つ以上のアイテムの少なくとも１つに関する、前記ユーザのＶＥＰ反応を検出および解析する非接触脳波センサと、
    前記ユーザの関心レベル反応を測定する超音波トランスデューサを備えており、
    前記視覚的刺激生成構成要素は更に、前記ＶＥＰ反応と前記測定された関心レベル反応に基づいて、前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つに関する対象情報を提示する、冷蔵庫。
12. 前記視覚的刺激生成構成要素は、前記１つ以上のアイテムを表わしている画像をディスプレイ上で前記ユーザに提示することにより前記視覚的刺激を提示し、
    前記提示された画像は固有の振動数で振動する、
    請求項１１に記載の冷蔵庫。
13. 前記冷蔵庫に含まれているアイテムの現在の在庫を追尾および維持する在庫追尾構成要素を更に有している、請求項１１に記載の冷蔵庫。
14. 前記ユーザにとって関心のあるアイテムを示す前記１つ以上のアイテムの前記少なくとも１つを識別するために、前記ユーザのＶＥＰ反応により明白となる前記ユーザの脳波の活動を相関させるプロセッサを更に有している、請求項１１に記載の冷蔵庫。
15. 前記ユーザの生理学的反応を測定するために、前記超音波トランスデューサは前記ユーザの心拍数を決定する、請求項１１に記載の冷蔵庫。
16. 前記視覚的刺激生成構成要素は、前記１つ以上のアイテムの少なくとも１つの量、および前記１つ以上のアイテムの少なくとも１つに対する代替のアイテムの少なくとも１つを、ユーザプロファイル、前記ユーザの１つ以上の学習された特性、前記ユーザにより示された１つ以上の好み、日、および日における時間の少なくとも１つに基づいて評価することに応答して前記対象情報を提示する、請求項１１に記載の冷蔵庫。

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