JP2022502804A - バイオリズムデータを収集し、分析し、ユーザ間で共有するためのシステム及び方法 - Google Patents

バイオリズムデータを収集し、分析し、ユーザ間で共有するためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

バイオリズムデータを収集し、分析し、複数のユーザ間で共有するシステム及び方法が開示される。方法は、ウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップを含む。方法は、通信ネットワークを介してウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップと、同期モジュールを通して、ユーザがバイオリズムデータにアクセスすることを容易にするステップとを含む。方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップを含む。方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップを含む。方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップを含む。【選択図】 図１

Description

[0001]本発明は、ユーザのバイオリズムの同期に関し、特に、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するためのシステム及び方法に関する。
[0002]技術の出現とともに、ユーザのバイオリズムデータを得て、ユーザの体調及び精神状態を予測するためのバイオリズムシステム及び方法が開発されてきた。典型的には、人間のバイオリズムデータは、その個人データを使用して算出され、通常、知性周期、感情周期、及び身体周期という３つの周期によって表され、これらは、正すなわち高活動期と負すなわち低活動期との間を振動する。
[0003]通常、ユーザ間のコミュニケーションは、状況及びコンテキストによって異なる。例えば、電話による会話では、話している間、視覚が存在しない。電話の向こう側のユーザ（聞き手）は、長期間にわたるユーザ（話し手）の行動のわずかな変化を認識又は理解することができない可能性がある。また、ユーザは、電話では他のユーザの感情（落ち込み、ストレス、喜びなど）を認識及び理解することができない可能性がある。従って、電話による会話は、両方のユーザが互いの感情を実際には理解していない非効率的なコミュニケーション又は対話の方法をもたらし得る。既存のシステムでは、ユーザが使用する言葉に付随する実際の感情を理解することは困難である。従って、会話中にユーザの感情を正確に認識することができ、ユーザが互いに話し合うのに適した時間を決定することもできる効率的なシステムが必要である。
[0004]更に、ユーザの都合及び／又はユーザの精神状態若しくは感情状態を決定して、その時間が決定的な又は重要な会話を開始するのに適切であるかどうかを決定することが重要である。従って、ユーザは、迷惑である、侵襲的である、又は都合が悪いと考えられる可能性が低い方法で、他のユーザとの会話を積極的に開始することができる。
[0005]本明細書は、バイオリズムデータを収集し、ネットワークプラットフォームを介してユーザ間で更に共有され得るユーザのバイオリズムデータをユーザが監視することを容易にすることができる効率的かつ効果的な方法が必要であることを認識している。
[0006]このように、上記に鑑みて、当業界では、上述の欠点及び不備に対処することが長年にわたって求められている。
[0007]従来の手法及び典型的な手法の更なる制限及び欠点は、本出願の残りの部分において図面を参照して記載されるように、説明されたシステムと本開示のいくつかの態様との比較を通して、当業者に明らかになるであろう。
[0008]バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するためのシステムが、実質的に、特許請求の範囲により完全に記載されるように、図のうちの少なくとも１つに示され、及び／又はそれに関連して説明されるように、提供される。
[0009]本発明は、バイオリズムデータを収集し、分析し、複数のユーザ間で共有する方法を提供する。本方法は、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成されたウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップを含む。本方法は、通信ネットワークを介してウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップを含む。方法は、同期モジュールを通して、ユーザがバイオリズムデータにアクセスすることを容易にするステップを含む。本方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップを含む。本方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップを含む。方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップを含む。
[0010]同期モジュールは、記憶モジュールを通して、複数のユーザに対応するウェアラブルユーザデバイスによって収集されたユーザのバイオリズムデータを記憶するステップから始まる複数のステップを実行する。本方法は、分類モジュールを通して、記憶モジュールに記憶されたバイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類するステップを含む。本方法は、計算モジュールを通して、バイオリズムデータを計算するステップを含む。本方法は、通信モジュールを通して、計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達するステップを含む。ネットワークプラットフォームは、ユーザがネットワークプラットフォームに接続されたユーザのプロファイル及び計算されたデータにアクセスすることを容易にする。
[0011]ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールを通して、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出すステップから始まる複数のステップを実行する。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。本方法は、ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理するステップを含む。本方法は、仮想チャットボットモジュールを通して、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援するステップを含む。本方法は、コミュニティモジュールを通して、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするステップを含む。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。
[0012]感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算するステップから始まる複数のステップを実行する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。本方法は、視覚化モジュールを通して、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すステップを含む。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。
[0013]フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンを通して、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集するステップから始まる複数のステップを実行する。本方法は、生体信号生成エンジンを通して、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にするステップを含む。本方法は、フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定するステップを含む。本方法は、フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするステップを含む。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。
[0014]ある態様では、トラッキングモジュールは、バイオリズムデータ及び監視データからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。
[0015]ある態様では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。
[0016]ある態様では、仮想チャットボットモジュールは、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。
[0017]ある態様では、視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つで複数の方法で感情データを表示する。
[0018]本発明の別の態様は、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するためのシステムに関する。本システムは、ウェアラブルユーザデバイスと、コンピューティングユニットとを含む。ウェアラブルユーザデバイスは、ユーザのバイオリズムデータを収集するために、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成される。コンピューティングユニットは、通信ネットワークを介してユーザのバイオリズムデータを受信するためにウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続される。コンピューティングユニットは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含む。メモリは、同期モジュールと、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールと、感情データ表示モジュールと、フィードバックモジュールとを含む。
[0019]同期モジュールは、ネットワークプラットフォームを介してユーザがバイオリズムデータにアクセスすることを容易にする。人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールは、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立する。感情データ表示モジュールは、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する。フィードバックモジュールは、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するようにウェアラブルユーザデバイスとともに構成される。
[0020]同期モジュールは、記憶モジュールと、分類モジュールと、計算モジュールと、通信モジュールとを含む。記憶モジュールは、複数のユーザに対応するウェアラブルユーザデバイスによって収集されたユーザのバイオリズムデータを記憶する。分類モジュールは、記憶モジュールに記憶されたバイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類する。計算モジュールは、バイオリズムデータを計算する。通信モジュールは、計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達する。ネットワークプラットフォームは、ユーザがネットワークプラットフォームに接続されたユーザのプロファイル及び計算されたデータにアクセスすることを容易にする。
[0021]ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールと、ソフトウェア学習エージェントモジュールと、仮想チャットボットモジュールと、コミュニティモジュールとを含む。トラッキングモジュールは、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出す。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理する。仮想チャットボットモジュールは、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援する。コミュニティモジュールは、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にする。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。
[0022]感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールと、視覚化モジュールとを含む。アルゴリズムモジュールは、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。視覚化モジュールは、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。
[0023]フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンと、生体信号生成エンジンと、フィードバックアクティベーション決定エンジンと、フィードバック生成エンジンとを含む。生理学的データ収集エンジンは、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する。生体信号生成エンジンは、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする。フィードバックアクティベーション決定エンジンは、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定する。フィードバック生成エンジンは、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガする。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。
[0024]ある態様では、本システムは、ユーザが、ユーザのコンピューティングデバイス内にインストールされたネイティブアプリケーションにログインすることを可能にする。ネイティブアプリケーションは、各ユーザに関連するプロファイルに対応するユーザの名前を表示する。更に、ユーザは、同期モジュールを通して、プロファイル及びバイオリズムデータにアクセスすることができるようになる。
[0025]従って、本発明の１つの利点は、正確かつ効率的なコミュニケーションのために互いのバイオリズムデータを共有するための複数のユーザアカウントの同期のためにマルチ同期を提供することである。
[0026]従って、本発明の１つの利点は、生理的変数を制御すること及び自己調整することによって、不本意又は無意識の生理学的プロセスを制御する（増加又は減少させる）ことである。
[0027]従って、本発明の１つの利点は、ユーザが、感情データを共有し、感情状態を改善してそれに取り組むために他のユーザがそれを視覚化することを可能にするソーシャルプラットフォームをユーザに提供することである。
[0028]従って、本発明の１つの利点は、バイオリズムデータに基づいてユーザ間のコミュニケーションを改善することである。
[0029]従って、本発明の１つの利点は、コンピューティングデバイスが、ユーザ間で様々な行動を次第に同期させる視覚、聴覚、又は触覚／触知フィードバックを提供するために関連する同期結果を表示することである。
[0030]従って、本発明の１つの利点は、ネガティブな感情状態を持っているユーザをポジティブな感情状態を持っているユーザへと効率的に動かして、ユーザ間でよりポジティブな会話経験をもたらすことである。
[0031]本発明の実施形態の他の特徴は、添付の図面から及び以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
[0032]本発明の更に他の目的及び利点は、本発明の好ましい実施形態が、本発明を実行するために本明細書で企図される最良の形態の単なる例示として示され説明されている詳細な説明の後に、当業者に容易に明らかになるであろう。理解されるように、本発明は、他の及び異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、すべて本発明から逸脱することなく、様々な明らかな点の修正が可能である。従って、図面とその説明とは、本質的に例示的なものと見なされるべきであり、限定的なものと見なされるべきではない。
[0033]図では、同様の構成要素及び／又は特徴は同じ参照ラベルを有し得る。更に、同じタイプの様々な構成要素は、参照ラベルの後に、同様の構成要素を区別する第２のラベルを続けることによって区別され得る。第１の参照ラベルのみが本明細書で使用される場合、その説明は、第２の参照ラベルにかかわらず、同じ第１の参照ラベルを有する同様の構成要素のいずれか１つに適用される。
[0034]本発明の一実施形態による、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するための本システムのブロック図を例示する。 [0035]本発明の一実施形態による、本システムのネットワーク実装を例示する。 [0036]本発明の別の実施形態による、コンピューティングデバイスのメモリ内の様々なモジュールのブロック図を例示する。 [0037]本発明の代替的な実施形態による、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するための方法のフローチャートを例示する。 [0038]本発明の代替的な実施形態による、同期モジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。 [0039]本発明の代替的な実施形態による、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。 [0040]本発明の代替的な実施形態による、感情データ表示モジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。 [0041]本発明の代替的な実施形態による、フィードバックモジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。
[0042]本開示は、本明細書に記載される説明及び詳細な図を参照して最も良く理解される。様々な実施形態は、図を参照して説明されている。しかしながら、当業者は、図に関して本明細書で提供される詳細な説明が説明を目的としたものにすぎず、方法及びシステムが説明される実施形態を超えて拡張し得ることを容易に理解するであろう。例えば、提示される教示及び特定の用途の必要性は、本明細書に説明される任意の詳細の機能性を実装するための複数の代替及び好適な手法をもたらし得る。従って、任意の手法は、以下の実施形態における特定の実装選択を超えて拡張し得る。
[0043]「一実施形態」、「少なくとも１つの実施形態」、「ある実施形態」、「一例」、「ある例」、「例えば」などへの言及は、実施形態（複数可）又は例（複数可）が特定の特徴、構造、特性、性質、要素、又は限定を含み得ること、しかしながら、すべての実施形態又は例が必ずしもその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、又は限定を含むわけではないことを示す。更に、「ある実施形態では」という表現の反復使用は、必ずしも同じ実施形態を指すものではない。
[0044]本発明の方法は、選択されたステップ又はタスクを手動で、自動で、又はそれらの組合せで実行又は完了することによって実装され得る。「方法」という用語は、所与のタスクを達成するための方法、手段、技法、及び手順を指し、本発明が属する技術分野の当業者に知られているか、又は当業者によって既知の方法、手段、技法、及び手順から容易に開発される方法、手段、技法、及び手順を含むが、これらに限定されない。特許請求の範囲及び明細書に提示される説明、例、方法、及び材料は、限定するものとしてではない、単なる例示として解釈されるべきである。当業者は、本明細書に記載される技術の範囲内で多くの他の可能な変形例を想定するであろう。
[0045]図１は、本発明の一実施形態による、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するための本システム１００のブロック図を例示する。ある実施形態では、システム１００は、個人データのような他の非バイオリズムデータ、及びユーザの感情データ、又は本システム１００の様々なモジュールによって計算される任意の他のスコアを共有し得る。システム１００は、ウェアラブルユーザデバイス１０２と、コンピューティングデバイス１０４とを含む。ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ユーザ１１８のバイオリズムデータを収集するために、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成される。ウェアラブルユーザデバイス１０２の例には、埋め込み可能なワイヤレスセンサデバイス、スマートウォッチ、スマートジュエリ、フィットネストラッカー、スマートクロスなどが含まれるが、これらに限定されない。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ユーザ１１８の感情に関する１つ又は複数のパラメータを検出する様々なセンサを含む。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、バイオリズムデータを収集するためにユーザの身体の周囲に固定され得る可撓性本体を含み得る。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ウェアラブルユーザデバイス１０２をユーザ１１８の手首の周りに閉ループで固定する固定機構を含み得る。更に、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、皮膚に直接印刷されるオンボディステッカー若しくは３Ｄ印刷デバイス又は接着剤を用いて身体上に配置されるデバイスのような任意のウェアラブルであり得る。ウェアラブルユーザデバイス１０２は、コンピューティングユニット１０４との通信を確立するために、様々なワイヤード又はワイヤレス通信プロトコルを利用し得る。
[0046]コンピューティングデバイス１０４は、通信ネットワーク１０６を介してユーザのバイオリズムデータを受信するためにウェアラブルユーザデバイス１０２と通信可能に接続される。通信ネットワーク１０６は、ワイヤード又はワイヤレスネットワークであり得、これらの例には、インターネット、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、Ｗｉ−Ｆｉ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ（登録商標））、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信プロトコル、伝送制御プロトコル及びインターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＥＤＧＥ、赤外線（ＩＲ）、Ｚ波、スレッド、５Ｇ、ＵＳＢ、シリアル、ＲＳ２３２、ＮＦＣ、ＲＦＩＤ、ＷＡＮ、及び／又はＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１６、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇセルラー通信プロトコルが含まれ得るが、これらに限定されない。
[0047]コンピューティングデバイス１０４の例には、ラップトップ、デスクトップ、スマートフォン、スマートデバイス、スマートウォッチ、ファブレット、ボディインプラント、スマートグラス、及びタブレットが含まれるが、これらに限定されない。コンピューティングデバイス１０４は、プロセッサ１１０と、プロセッサ１１０に通信可能に結合されたメモリ１１２と、ユーザインターフェース１１４とを含む。コンピューティングデバイス１０４は、データベース１１４と通信可能に結合される。データベース１１６は、本システムが過去の感情データを使用することによって学習し、分析を改善することができるように、更なる分析及び予測に使用され得る感情データ及び照会データを受信、記憶、及び処理する。本主題は、本システム１００がクラウドデバイスに実装されることを考慮して説明されるが、本システム１００が、Amazon elastic compute cloud（Ａｍａｚｏｎ ＥＣ２）やネットワークサーバなどの様々なコンピューティングシステムにも実装され得ることは理解され得る。ユーザから収集されたデータは、常に監視されており、（都合が良くかつ接続されている場合）サーバに送られ、そこで記憶、分析、及びモデル化される。新しいＡＩモデルがサーバ上で生成され、次いで様々な間隔でコンピューティングデバイスにダウンロードされる。
[0048]プロセッサ１１０は、ユーザ又はシステムによって生成された要求を実行するためのプログラムコンポーネントを実行するための少なくとも１つのデータプロセッサを含み得る。ユーザは、人、本発明に含まれるもののようなデバイスを使用する人、又はそのようなデバイス自体を含み得る。プロセッサ１１０は、統合システム（バス）コントローラ、メモリ管理制御ユニット、浮動小数点ユニット、グラフィックス処理ユニット、デジタル信号処理ユニットなどの専用処理ユニットを含み得る。
[0049]プロセッサ１１０は、ＡＭＤ（登録商標）ＡＴＨＬＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＤＵＲＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＯＲ ＯＰＴＥＲＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサなどのマイクロプロセッサ、ＡＲＭのアプリケーション、組み込み又はセキュアプロセッサ、ＩＢＭ（登録商標）ＰＯＷＥＲＰＣ（登録商標）、ＩＮＴＥＬ ＣＯＲＥ（登録商標）プロセッサ、ＩＴＡＮＩＵＭ（登録商標）プロセッサ、ＸＥＯＮ（登録商標）プロセッサ、ＣＥＬＥＲＯＮ（登録商標）プロセッサ、又は他の一連のプロセッサなどを含み得る。プロセッサ１１０は、メインフレーム、分散プロセッサ、マルチコア、並列、グリッド、又は他のアーキテクチャを使用して実装され得る。いくつかの実施形態は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの埋め込み技術を利用し得る。
[0050]プロセッサ１１０は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースを介して１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスと通信するように配置され得る。Ｉ／Ｏインターフェースは、限定はしないが、オーディオ、アナログ、デジタル、ＲＣＡ、ステレオ、ＩＥＥＥ−１３９４、シリアルバス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、赤外線、ＰＳ／２、ＢＮＣ、同軸、コンポーネント、コンポジット、デジタルビジュアルインターフェース（ＤＶＩ）、高精細マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））、ＲＦアンテナ、Ｓ−Ｖｉｄｅｏ、ＶＧＡ、ＩＥＥＥ８０２．ｎ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘ、ブルートゥース、セルラー（例えば、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ＋）、グローバルシステムフォーモバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ（登録商標））、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、ＷｉＭａｘなど）など）などの通信プロトコル／方法を用い得る。
[0051]メモリ１１２は、不揮発性メモリ又は揮発性メモリであり得る。不揮発性メモリの例には、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的ＥＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））メモリが含まれ得るが、これらに限定されない。揮発性メモリの例には、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）及びスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）が含まれ得るが、これらに限定されない。
[0052]ユーザインターフェース１１４は、本システムの管理者又はユーザの要求に従って、収集されたデータ、分析されたデータ、及び共有されたバイオリズムデータを提示し得る。ある実施形態では、ユーザインターフェース（ＵＩ又はＧＵＩ）１１４は、プラットフォームにアクセスしたり、製品又はサービスを見たりするための便利なインターフェースである。バイオリズムデータには、心拍数、心拍変動、皮膚電気活動（ＥＤＡ）／電気皮膚反応（ＧＳＲ）、呼吸数、３Ｄ加速度計データ、及びジャイロスコープデータ、体温、脈拍数、呼吸数、心電図（ＥＣＧ）、皮膚温度、脳波図（ＥＥＧ）などの脳波、眼電図（ＥＯＧ）、血圧、水分補給レベルなどが含まれるが、これらに限定されない。バイオリズムデータは、数学的記述又はアルゴリズムに基づいて信号を生成するために処理され得る。アルゴリズムは、ソフトウェアを介して導入され得る。ウェアラブルユーザデバイス側でデータが処理される可能性がある。データが、処理される（acted upon）前に一時的にそこに記憶されることもあり得る。
[0053]図２は、本発明の一実施形態による、本システムのネットワーク実装２００を例示する。図２は、図１に関連して説明される。コンピューティングデバイス１０４−１、１０４−２、及び１０４−Ｎは、通信ネットワーク１０６を介してユーザのバイオリズムデータを受信するために、ウェアラブルユーザデバイス１０２−１、１０２−２、及び１０２−Ｎと通信可能に接続されている。サーバ１０８は、監視された対話データを記憶して処理し、感情データと、調整されたバイオリズムデータとを決定する。コンピューティングデバイス１０４又はウェアラブルユーザデバイス１０２は、サウンド通知（任意のタイプのサウンド）を開始し得る。ユーザの現在の感情状態のスコアに基づいて、いくつかの異なる行動のうちの１つを行うようにユーザに通知するために、異なるサウンドがウェアラブルユーザデバイス１０２のうちの１つ又は複数によって発せられるべきである。行動が１つの行動に限定されない可能性があり、サウンドが複数の（多様の）アクションを合図し得ることは理解され得る。サウンドに関連する行動は、ユーザの所望の／事前設定された感情状態に近づくように又はより特定のバイオリズムを変化させる方向に向かうようにユーザがその行動を変化させるのに役立つものでなければならない。
[0054]ある態様では、ウェアラブルユーザデバイス１０２及びコンピューティングデバイス１０４のネットワークアーキテクチャは、１つ又は複数のモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスを含むことができる。本開示の典型的なネットワークアーキテクチャでは、１つ又は複数のＩｏＴデバイスを含み得る送信機、受信機、及び／又はトランシーバのような複数のネットワークデバイスを含むことができる。
[0055]ある態様では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、クラウド及び／又はクラウドサーバ並びにＩｏＴデバイスと直接対話することができる。収集されたデータ及び／又は情報は、ユーザモバイル及び／又はポータブルコンピューティングデバイス上のスペースをとることなく、クラウドサーバに直接記憶され得る。モバイル及び／又はポータブルコンピューティングデバイスは、サーバと直接対話し、フィードバックアクティベーションのための情報を受信して、フィードバックをトリガ及び伝えることができる。フィードバックの例には、一次ウェアラブルデバイス、二次ウェアラブルデバイス、別個のコンピューティングデバイス（すなわちモバイル）、又はＩｏＴデバイス（コンピューティングデバイスであってもなくてもよい）からの聴覚フィードバック、触覚フィードバック、触知フィードバック、振動フィードバック、又は視覚フィードバックが含まれるが、これらに限定されない。ある実施形態では、一次ウェアラブルデバイス、二次ウェアラブルデバイス、別の／別個のコンピューティングデバイス、及び／又はＩｏＴデバイスは、視覚フィードバック、触覚若しくは触知若しくは振動フィードバックなどの様々なフィードバックを提供し得る。視覚フィードバックは、特定の波長の光の又は様々な可視波長（多色）にわたるパルス又はフラッシュシーケンスの形態であり得る。１つ又は複数の光は、変化が生じたことを示すために、薄暗く又は明るくなること、色を変えること、オン又はオフになること、点滅順序を変えること、又はこれらの任意の組合せを行い得る。触覚／触知／又は振動フィードバックは、振動が皮膚上で物理的に検出され得るようなもの、又は振動が同じ部屋の中で１５メートルの範囲から聞こえるようなものである。これは、脈動すること、振動の周波数／速度を変化させること、又は振幅を変化させることを行い得る（振動の強度を増加又は減少させるために）。
[0056]本明細書で使用される場合、ＩｏＴデバイスは、感知及び／又は制御機能性を含むデバイスだけでなく、ＷｉＦｉ（登録商標）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、ブルートゥーストランシーバ無線機若しくはインターフェース、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、超広帯域（ＵＷＢ）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、ＷｉＦｉ−Ｄｉｒｅｃｔトランシーバ無線機若しくはインターフェース、ブルートゥース低エネルギー（ＢＬＥ）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、並びに／又はＩｏＴデバイスがワイドエリアネットワーク及び１つ又は複数の他のデバイスと通信することを可能にする任意の他のワイヤレスネットワークトランシーバ無線機若しくはインターフェースであり得る。いくつかの実施形態では、ＩｏＴデバイスは、セルラーネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含まないため、セルラーネットワークと直接通信するように構成されない可能性がある。いくつかの実施形態では、ＩｏＴデバイスは、セルラートランシーバ無線機を含み得、セルラーネットワークトランシーバ無線機を使用してセルラーネットワークと通信するように構成され得る。
[0057]ユーザは、ネットワークへのアクセスを可能にするネットワーク接続能力を有する任意のヒューマンマシンインターフェース（human-to-machine interface）を含み得るアクセスデバイスを使用して、ネットワークデバイスと通信し得る。例えば、アクセスデバイスは、スタンドアロンインターフェース（例えば、セルラー電話、スマートフォン、ホームコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、携帯情報端末（ＰＤＡ）、コンピューティングデバイス、スマートウォッチのようなウェアラブルデバイス、壁パネル、キーパッドなど）、機器又は他のデバイスに組み込まれているインターフェース（例えば、テレビジョン、冷蔵庫、セキュリティシステム、ゲームコンソール、ブラウザなど）、スピーチ又はジェスチャインターフェース（例えば、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）センサ、Ｗｉｉｍｏｔｅ（登録商標）など）、ＩｏＴデバイスインターフェース（例えば、壁面スイッチのようなインターネット対応デバイス、制御インターフェース、又は他の好適なインターフェース）など）を含み得る。いくつかの実施形態では、アクセスデバイスは、セルラー又は他のブロードバンドネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含み得、セルラー又はブロードバンドネットワークトランシーバ無線機を使用してセルラー又は他のブロードバンドネットワークと通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、アクセスデバイスは、セルラーネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含まなくてもよい。
[0058]ある実施形態では、ユーザは、システムの現在の状態に関する情報をユーザに表示するように構成された入力／表示画面が提供され得る。入力／表示画面は、入力装置、この例ではボタン、から入力を受け取ることができる。入力／表示画面はまた、タッチスクリーンとして構成され得るか、又はタッチ若しくは触覚ベースの入力システムを通してバイタル若しくは生体信号を決定するための入力を受け入れ得る。入力ボタン及び／又は画面は、ユーザが、必要なユーザ入力に関するシステムからの入力プロンプトに応答することを可能にするように構成される。
[0059]ユーザに対して画面上に表示され得る情報は、例えば、施された治療の数、生体信号値、バイタル、バッテリ充電レベル、及び音量であり得る。入力／表示画面は、波形発生器としても使用され得るプロセッサ又は別個のプロセッサから情報を取り出し得る。プロセッサは、ユーザがメニュー選択を開始できるようにユーザに表示するために入手可能な情報を提供する。入力／表示画面は、バッテリの消耗を最小限に抑えるために液晶ディスプレイであり得る。入力／表示画面及び入力ボタンは、低照度レベルでシステムを動作させる能力をユーザに提供するために、照明され得る。情報は、入力／表示画面を使用してユーザから得られ得る。
[0060]図３は、本発明の別の実施形態による、コンピューティングデバイス１０４のメモリ１１２内の様々なモジュールのブロック図を例示する。図３は、図１に関連して説明される。メモリ１１０は、同期モジュール２０２と、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュール２０４と、感情データ表示モジュール２０６と、フィードバックモジュール２０８とを含む。
[0061]同期モジュール２０２は、ネットワークプラットフォームを介してユーザがバイオリズムデータにアクセスすることを容易にする。人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュール２０４は、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立する。感情データ表示モジュール２０６は、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する。フィードバックモジュール２０８は、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するようにウェアラブルユーザデバイスとともに構成される。
[0062]同期モジュール２０２は、記憶モジュール２１０と、分類モジュール２１２と、計算モジュール２１４と、通信モジュール２１６とを含む。記憶モジュール２１０は、複数のユーザに対応するウェアラブルユーザデバイスによって収集されたユーザのバイオリズムデータを記憶する。分類モジュール２１２は、記憶モジュールに記憶されたバイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類する。計算モジュール２１４は、バイオリズムデータを計算する。計算モジュール２１４は、バイオリズムデータの様々な組合せ及び計算に基づいて洞察を合成する。例えば、低脈拍数かつ低呼吸であり、動きがないかそれに近い場合、ユーザが眠っていることを示し得る。通信モジュール２１６は、計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達する。ネットワークプラットフォームは、ユーザがネットワークプラットフォームに接続されたユーザのプロファイル及び計算されたデータにアクセスすることを容易にする。しかしながら、同期モジュール２０２は、プライバシーを保護するために、ユーザがバイオリズム、感情、個人情報などに関連するデータを保護することを可能にし得る。このように、ユーザは、自分のデータを完全に制御し得る。ある実施形態では、ネットワークプラットフォームは、本システムの様々な目的を達成するために利用されることができる、ネイティブアプリケーション又はソーシャルメディアプラットフォームを含み得る。
[0063]ある実施形態では、同期モジュール２０２は、ユーザがネットワークプラットフォームを介して他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にする。同期モジュール２０２のネットワークプラットフォームは、開始及び承認プロトコルを利用して、ユーザが、友達リクエストを承認／拒否すること及び他のユーザによる自分の感情データへのアクセスを許可する／許可しないことを可能にし得る。代替として、ユーザは、両方のユーザが一方のデータ又は互いのデータへの無制限アクセスを得ることを可能にするために、（双方向又は一方向）の設定をオンにし得る。プロトコル及び同期の方向性にかかわらず、最終的な利益は、相手の心理状態又は感情状態スコアが、過去の期間を見るオプションとともに視覚化されるべきであることである。最も重要なことに、リアルタイムのデータが互いのデバイスからそれらの二次デバイス（携帯電話）にストリーミングされていると仮定すると、ユーザは互いのリアルタイムの感情スコアを見ることができるはずである。これらの感情スコアは、直線的に分割され得るゾーン又は２軸アレイのゾーンに沿ったゾーンに、又はｎ次元行列に基づくゾーンに分割され得る。全体として、ゾーンは、製品内の様々な場所において、ユーザに伝達される何らかの明確な勾配に従う。２つの当事者間の同期状態により、２つ以上の同期されたアカウント間で評価が行われること及び洞察が導出されることができる。
[0064]追加の実施形態では、同期モジュール２０２は、マルチ同期モジュールを使用し得る。マルチ同期モジュールは、２つより多くのユーザアカウントが同期することを可能にする。位置ベースのサービスの使用により、マルチ同期が起こり得る場合に容易な認識が促進される。同期モジュール２０２に関連するソフトウェアアプリケーション上で複数のデバイスが検出された場合、又はコンピューティングユニットが互いから近距離内にあることをＧＰＳサービスが検出した場合、コミュニティモジュール上で友人として互いにすでに認めているユーザは、リスト上で最も目立つように表示される。
[0065]マルチ同期モジュールは、高度な洞察を提供し、多くのグループ統計値を示す。マルチ同期モジュール内の通知は、グループ結果の変化を含み得る。ある実施形態では、同期ファクタは、いつでも誰でもオフにすることができる。マルチ同期モジュールでは、１人のユーザが同期機能をオフにしたとしても、この機能は他のグループメンバについては持続する。関連する同期結果を表示する二次コンピューティングユニットは、呼吸数及び呼吸周期の様相（両者が吸気のピークにあるか呼気のトラフにあるか）などの様々な行動を次第に同期させる、視覚、聴覚、又は触覚／触知フィードバックを提供し得る。更に、同期機能は、ＥＥＧのような脳波を含むバイオリズムの任意の組合せを包含する適用される。
[0066]ある実施形態では、ソフトウェアアプリケーションが指標上のターゲット点を識別するか、又はユーザがバイオリズム測定のための目標／ターゲット点を相互に又は個別に選択することができる。これらのターゲットが識別されると、様々なタイプのフィードバックが働き、このターゲット点に近づけるように行動及びバイオリズムを変化させる。ターゲットは、静的であっても動的であってもよい。同期の目的は、ポジティブな方向にのみ動かして、２人以上のユーザの感情状態を互いに近づけることである。ネガティブな感情状態にある１人のユーザを動かして、ポジティブな感情状態にある人に近づけることで、２人のユーザ間のよりポジティブな会話経験をもたらすこととなる。
[0067]ある実施形態では、同期モジュール２０２は、会話を録音するための録音モジュールを備える。録音モジュールは、ユーザが録音をオン／オフすることを可能にするインターフェース上の仮想ボタンの機能を果たす。次に、二次コンピューティングユニットのマイクロフォン又は同様のツールが利用可能な場合、二次コンピューティングユニットのマイクロフォンを通して音声が録音される。同期モジュール２０２は、ダイアログ音声波を転写された言語に変換するために、録音されたオーディオファイルに適用される言語処理モジュールを備える。転写された言語は、センチメント及びコンテンツに基づいて更に処理され、話者の感情スコアのバイオリズムと時間的にマッチングされる。
[0068]ある実施形態では、コンピューティングデバイスは、ユーザの２つ以上のバイオリズムデータを同期させた後にコーチの機能を果たすコーチング機構を提供することができる。コーチング機構は、二次ユーザ、ボットのようなコンピュータ化されたスマートエージェント、又は両方の組合せから選択され得、セラピスト、カウンセラー、医師、ファシリテータ、又はメディエータの機能を果たす。コーチは、ユーザのプロファイル、デモグラフィック、サイコグラフィック、計算された統計値又はスコアを含むが、これらに限定されない個人化されたデータ、ユーザによって共有される他のデータ、又は場合によってはユーザのうちのいずれかについて外部ソースから外部的に引き出されたユーザに関するデータを見るといった様々なアクションを実行することができる。コーチは、ユーザ間の同期を制御することができ、ユーザが互いにメッセージングするのを防ぐことができる。
[0069]ＡＩベースのエージェントモジュール２０４は、トラッキングモジュール２１８と、ソフトウェア学習エージェントモジュール２２０と、仮想チャットボットモジュール２２２と、コミュニティモジュール２２４とを含む。トラッキングモジュール２１８は、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出す。トラッキングモジュール２１８は、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュール２１８は、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。ある実施形態では、トラッキングモジュール２１８は、バイオリズムデータ及び監視データからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。ある実施形態では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。
[0070]ソフトウェア学習エージェントモジュール２２０は、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理する。ある実施形態では、トレーニングデータは、モデリングを支援するために、様々な方法で、組み合わされるか、分解されるか、又は変換され得る。トレーニングデータは、本システムの目的を達成するために使用される様々なアルゴリズムをトレーニングするために利用され得る。トレーニングデータは、入力データと、対応する予想出力とを含む。トレーニングデータに基づいて、アルゴリズムは、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を学習し、生成し、予測するために、ニューラルネットワークのような様々な機構をどのように適用するかを学習することができ、その結果、後に新しい入力データが提示されたときに感情状態を正確に決定することができる。
[0071] ソフトウェア学習エージェントモジュール２２０は、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。仮想チャットボットモジュール２２２は、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援する。ある実施形態では、仮想チャットボットモジュール２２２は、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。
[0072]コミュニティモジュール２２４は、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にする。コミュニティモジュール２２４は、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。コミュニティモジュール２２４は、ユーザが既存の友人のリストを見ることを可能にし、更にユーザがテキストベースの名前検索を介して他のユーザを検索することを可能にする。ユーザは、他のユーザに友達リクエストを送ることもできる。他のユーザは、ユーザから友達リクエストを受信すると通知を受信する。ユーザは、友達リクエストを承認又は拒否することができる。コミュニティモジュール２２４は更に、両方のユーザが互いの感情状態に関する一般的な統計値にアクセスすることを可能にする。追加的に、ユーザは、コミュニティモジュール２２４内に統合されたメッセージングモジュールを通して互いに対話することができる。ユーザにはユーザのプロファイルと通信する様々なオプションが提示され、これには、チャット、電話、友達リクエストの送信、連絡先への追加、同期モジュール、マルチ同期、プロファイル情報の送信などが含まれるが、これらに限定されない。ネイティブアプリケーションは、ユーザが、検索テキストボックスモジュールで個人情報を指定することを介して他のユーザを検索することを可能にする。
[0073]感情データ表示モジュール２０６は、アルゴリズムモジュール２２６と、視覚化モジュール２２８とを含む。アルゴリズムモジュール２２６は、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。視覚化モジュール２２８は、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す。視覚化モジュール２２８は、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。ある実施形態では、視覚化モジュール２２８は、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つで複数の方法で感情データを表示する。
[0074]フィードバックモジュール２０８は、生理学的データ収集エンジン２３０と、生体信号生成エンジン２３２と、フィードバックアクティベーション決定エンジン２３４と、フィードバック生成エンジン２３６とを含む。生理学的データ収集エンジン２３０は、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する。生体信号生成エンジン２３２は、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする。フィードバックアクティベーション決定エンジンは、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定する。フィードバック生成エンジン２３６は、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガする。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。
[0075]図４は、本発明の代替的な実施形態による、バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するための方法のフローチャート４００を例示する。本方法は、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成されたウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップ４０２を含む。本方法は、通信ネットワークを介してウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップ４０４を含む。本方法は、同期モジュールを通して、ユーザがバイオリズムデータにアクセスすることを容易にするステップ４０６を含む。本方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップ４０８を含む。本方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップ４１０を含む。本方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップ４１２を含む。
[0076]図５は、本発明の代替的な実施形態による、同期モジュールによって実行される複数のステップのフローチャート５００を例示する。同期モジュールは、記憶モジュールを通して、複数のユーザに対応するウェアラブルユーザデバイスによって収集されたユーザのバイオリズムデータを記憶するステップ５０２から始まる複数のステップを実行する。本方法は、分類モジュールを通して、記憶モジュールに記憶されたバイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類するステップ５０４を含む。本方法は、計算モジュールを通して、バイオリズムデータを計算するステップ５０６を含む。本方法は、通信モジュールを通して、計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達するステップ５０８を含む。ネットワークプラットフォームは、ユーザがネットワークプラットフォームに接続されたユーザのプロファイル及び計算されたデータにアクセスすることを容易にする。
[0077]図６は、本発明の代替的な実施形態による、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールによって実行される複数のステップのフローチャート６００を例示する。ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールを通して、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出すステップ６０２から始まる複数のステップを実行する。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。ある実施形態では、トラッキングモジュールは、バイオリズムデータ及び監視データからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。ある実施形態では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。
[0078]本方法は、ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理するステップ６０４を含む。本方法は、仮想チャットボットモジュールを通して、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援するステップ６０６を含む。ある実施形態では、仮想チャットボットモジュールは、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。本方法は、コミュニティモジュールを通して、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするステップ６０８を含む。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。
[0079]図７は、本発明の代替的な実施形態による、感情データ表示モジュールによって実行される複数のステップのフローチャート７００を例示する。感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算するステップ７０２から始まる複数のステップを実行する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。本方法は、視覚化モジュールを通して、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すステップ７０４を含む。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。ある実施形態では、視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つで複数の方法で感情データを表示する。
[0080]図８は、本発明の代替的な実施形態による、フィードバックモジュールによって実行される複数のステップのフローチャート８００を示す。フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンを通して、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集するステップ８０２から始まる複数のステップを実行する。本方法は、生体信号生成エンジンを通して、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にするステップ８０４を含む。本方法は、フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定するステップ８０６を含む。本方法は、フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするステップ８０８を含む。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。
[0081]このように、本システム及び方法は、ユーザが他のユーザのバイオリズムデータを見ることを可能にするために同期モジュールを利用するネットワークプラットフォームを提供する。本システムは更に、正確かつ効率的なコミュニケーションのために互いのバイオリズムデータを共有するための複数のユーザアカウントの同期のためにマルチ同期を提供する。本システムは、生理的変数を制御すること及び自己調整することによって、不本意又は無意識の生理学的プロセスを制御する（増加又は減少させる）。本発明は、ユーザが、感情データを共有し、感情状態を改善してそれに取り組むために他のユーザがそれを視覚化することを可能にするソーシャルプラットフォームをユーザに提供する。追加的に、本システムは、バイオリズムデータに基づいてユーザ間のコミュニケーションを改善する。
[0082]本発明の実施形態を例示し説明してきたが、本発明がこれらの実施形態だけに制限されないことは明らかであろう。特許請求の範囲に記載された本発明の範囲から逸脱することなく、多数の修正、変更、変形、置換、及び同等物が当業者には明らかであろう。

Claims (10)

  1. バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有するためのシステムであって、前記システムは、
    前記ユーザのバイオリズムデータを収集するウェアラブルユーザデバイスと、
    前記通信ネットワークを介して前記ユーザの前記バイオリズムデータを受信するために前記ウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスと、を備え、前記コンピューティングデバイスは、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、を備え、
    前記メモリは、前記プロセッサによって実行される命令を記憶し、前記メモリは、
    前記ユーザが前記バイオリズムデータにアクセスすることを容易にする同期モジュールと、
    前記通信ネットワークを介して前記ユーザとの対話を確立する人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールと、
    前記ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する感情データ表示モジュールと、
    前記コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するように前記ウェアラブルユーザデバイスとともに構成されたフィードバックモジュールと、を備え、
    前記同期モジュールは、
    前記複数のユーザに対応する前記ウェアラブルユーザデバイスによって収集された前記ユーザの前記バイオリズムデータを記憶する記憶モジュールと、
    前記記憶モジュールに記憶された前記バイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類する分類モジュールと、
    前記バイオリズムデータを計算する計算モジュールと、
    前記計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達する通信モジュールと、ここで、前記ネットワークプラットフォームは、前記ユーザが前記ネットワークプラットフォームに接続された前記ユーザの前記プロファイル及び前記計算されたデータにアクセスすることを容易にするものであり、を備え、
    前記ＡＩベースのエージェントモジュールは、
    前記ウェアラブルユーザデバイスから前記バイオリズムデータを受信し、複数のユーザの前記対話を監視し、分析のために関連データを取り出すトラッキングモジュールと、ここで、前記トラッキングモジュールは、前記ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合され、前記トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、前記関連データ及び前記取り出したパラメータを処理するものであり、
    複数のシナリオにおける前記ユーザの感情状態を決定するために、前記トレーニングデータを受信して処理するソフトウェア学習エージェントモジュールと、
    前記ユーザとの前記対話を開始し、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいて前記ユーザを支援する仮想チャットボットモジュールと、
    前記ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするコミュニティモジュールと、ここで、前記コミュニティモジュールは、前記複数のユーザが互いに対話し、前記通信ネットワークを介して他のユーザ間で前記感情状態、及びバイオリズムデータを共有することを容易にするものであり、を備え、
    前記感情データ表示モジュールは、
    １つ又は複数の洞察を生成するために、前記バイオリズムデータを分析し、前記ユーザの感情スコアを計算するアルゴリズムモジュールと、ここで、前記感情スコアは、前記対話中の前記ユーザの前記感情状態を示すものであり、
    前記ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す視覚化モジュールと、ここで、前記視覚化モジュールは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイス上に前記ユーザの感情スコア及び前記洞察を表示するものであり、を備え、
    前記フィードバックモジュールは、
    前記ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する生理学的データ収集エンジンと、
    前記生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする生体信号生成エンジンと、
    フィードバックアクティベーション条件に対して前記生体信号を監視して測定するフィードバックアクティベーション決定エンジンと、
    フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするフィードバック生成エンジンと、ここで、前記フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときに前記フィードバックをトリガするものである、を備える、
    システム。
  2. 前記トラッキングモジュールは、前記バイオリズムデータ及び監視されたデータから前記ユーザの複数のパラメータを取り出し、前記複数のパラメータは、前記ユーザの位置、前記ユーザのバイオリズムデータ、前記ユーザの個人的及び社会的行動、並びに前記対話の環境、月、日、及び時刻を備える、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を備え、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールは、前記受信したトレーニングデータに基づいて前記コンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、前記学習データをデータベースに記憶する、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記仮想チャットボットモジュールは、前記ユーザの前記感情状態を改善するのを支援するために前記ユーザと対話する、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つで複数の方法で感情データを表示する、請求項１に記載のシステム。
  6. バイオリズムデータを収集し、分析し、通信ネットワークを介して複数のユーザ間で共有する方法であって、前記方法は、
    ウェアラブルユーザデバイスを通して、前記ユーザのバイオリズムデータを収集するステップと、
    前記通信ネットワークを介して前記ウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、前記ユーザの前記バイオリズムデータを受信するステップと、
    同期モジュールを通して、前記ユーザが前記バイオリズムデータにアクセスすることを容易にするステップと、
    人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、前記通信ネットワークを介して前記ユーザとの対話を確立するステップと、
    感情データ表示モジュールを通して、前記ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップと、
    フィードバックモジュールを通して、前記コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するステップと、を備え、
    前記同期モジュールは、
    記憶モジュールを通して、前記複数のユーザに対応する前記ウェアラブルユーザデバイスによって収集された前記ユーザの前記バイオリズムデータを記憶することと、
    分類モジュールを通して、前記記憶モジュールに記憶された前記バイオリズムデータを、各ユーザに関連する複数のプロファイルに分類することと、
    計算モジュールを通して、前記バイオリズムデータを計算することと、
    通信モジュールを通して、前記計算されたデータをネットワークプラットフォームに伝達することと、ここで、前記ネットワークプラットフォームは、前記ユーザが前記ネットワークプラットフォームに接続された前記ユーザの前記プロファイル及び前記計算されたデータにアクセスすることを容易にするものであり、
    を備える複数のステップを実行し、
    前記ＡＩベースのエージェントモジュールは、
    トラッキングモジュールを通して、前記ウェアラブルユーザデバイスから前記バイオリズムデータを受信し、複数のユーザの前記対話を監視し、分析のために関連データを取り出すことと、ここで、前記トラッキングモジュールは、前記ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合され、前記トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、前記関連データ及び前記取り出したパラメータを処理するものであり、
    ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおける前記ユーザの感情状態を決定するために、前記トレーニングデータを受信して処理することと、
    仮想チャットボットモジュールを通して、前記ユーザとの前記対話を開始し、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいて前記ユーザを支援することと、
    コミュニティモジュールを通して、前記ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にすることと、ここで、前記コミュニティモジュールは、前記複数のユーザが互いに対話し、前記通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態、及びバイオリズムデータを共有することを容易にするものであり、
    を備える複数のステップを実行し、
    前記感情データ表示モジュールは、
    アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、前記バイオリズムデータを分析し、前記ユーザの感情スコアを計算することと、ここで、前記感情スコアは、前記対話中の前記ユーザの前記感情状態を示すものであり、
    視覚化モジュールを通して、前記ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すことと、ここで、前記視覚化モジュールは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイス上に前記ユーザの感情スコア及び前記洞察を表示するものであり、
    を備える複数のステップを実行し、
    前記フィードバックモジュールは、
    生理学的データ収集エンジンを通して、前記ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集することと、
    生体信号生成エンジンを通して、前記生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にすることと、
    フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して前記生体信号を監視して測定することと、
    フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガすることと、ここで、前記フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガするものであり、
    を備える複数のステップを実行する、方法。
  7. 前記トラッキングモジュールは、前記バイオリズムデータ及び監視されたデータから前記ユーザの複数のパラメータを取り出し、前記複数のパラメータは、前記ユーザの位置、前記ユーザのバイオリズムデータ、前記ユーザの個人的及び社会的行動、並びに前記対話の環境、月、日、及び時刻を備える、請求項６に記載の方法。
  8. 前記複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を備え、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールは、前記受信したトレーニングデータに基づいて前記コンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、前記学習データをデータベースに記憶する、請求項６に記載の方法。
  9. 前記仮想チャットボットモジュールは、前記ユーザの前記感情状態を改善するのを支援するために前記ユーザと対話する、請求項６に記載の方法。
  10. 前記視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つで複数の方法で感情データを表示する、請求項６に記載の方法。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11094180B1 (en) 2018-04-09 2021-08-17 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Sensing peripheral heuristic evidence, reinforcement, and engagement system
CN113330476A (zh) * 2018-09-21 2021-08-31 史蒂夫·柯蒂斯 基于量化和合格的情绪数据来在用户之间分配收入的系统及方法
US11894129B1 (en) 2019-07-03 2024-02-06 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Senior living care coordination platforms
US11367527B1 (en) 2019-08-19 2022-06-21 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Senior living engagement and care support platforms
US11935651B2 (en) 2021-01-19 2024-03-19 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Alert systems for senior living engagement and care support platforms
CN113206912B (zh) * 2021-04-26 2023-07-04 瑞声光电科技(常州)有限公司 多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9569986B2 (en) * 2012-02-27 2017-02-14 The Nielsen Company (Us), Llc System and method for gathering and analyzing biometric user feedback for use in social media and advertising applications
EP2892421A1 (en) * 2012-09-04 2015-07-15 Whoop, Inc. Systems, devices and methods for continuous heart rate monitoring and interpretation
US9418390B2 (en) * 2012-09-24 2016-08-16 Intel Corporation Determining and communicating user's emotional state related to user's physiological and non-physiological data
WO2014085910A1 (en) * 2012-12-04 2014-06-12 Interaxon Inc. System and method for enhancing content using brain-state data
US10120413B2 (en) * 2014-09-11 2018-11-06 Interaxon Inc. System and method for enhanced training using a virtual reality environment and bio-signal data
SG10201407018YA (en) * 2014-10-28 2016-05-30 Chee Seng Keith Lim System and method for processing heartbeat information
US20170143246A1 (en) * 2015-11-20 2017-05-25 Gregory C Flickinger Systems and methods for estimating and predicting emotional states and affects and providing real time feedback
WO2018022894A1 (en) * 2016-07-27 2018-02-01 Biosay, Inc. Systems and methods for measuring and managing a physiological-emotional state
US20180101776A1 (en) * 2016-10-12 2018-04-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Extracting An Emotional State From Device Data
US20200058209A1 (en) * 2016-11-13 2020-02-20 Ranjan Narayanaswamy SREEDHARA System and method for automated health monitoring

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