Wie Eyegage seine lebensrettende Anwendung im Rahmen einer Impact-Accelerator-Partnerschaft skalierte

Um den Black History Month zu feiern, veröffentlicht AWS Startups im Februar Beiträge, die den Beitrag schwarzer Entwickler und Führungskräfte in der Tech-Branche hervorheben. Vor allem inspirieren, befähigen und ermutigen diese Personen andere – insbesondere diejenigen, die in der Tech-Branche traditionell unterrepräsentiert sind – zu beweisen, was möglich ist.

Dr. LaVonda Brown, Gründerin und CEO von Eyegage, deren Expertise in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Augenanalysetechnologien liegt, entwickelte ein robotisches Engagement-Modell, das auf dem Blick und der Pupillengröße des Benutzers (Dilatation und Verengung) basiert.

Dieses veröffentlichte, patentierte und lizenzierte Modell wurde auf verschiedene Anwendungsfälle angewendet, darunter Mathematikunterricht und Physiotherapie, um die Ergebnisse zu verbessern. Ihre Arbeit hat auch dazu geführt, Eye-Tracking als brauchbaren Biomarker für leichte kognitive Beeinträchtigungen und die früh einsetzende Alzheimer-Krankheit zu verwenden.

LaVonda nutzte ihr Fachwissen, um EyeGage auf den Markt zu bringen, eine mobile Anwendung, die mithilfe von Augenanalysetechniken bewertet, ob Personen unter Drogen- und Alkoholeinfluss stehen, um zu helfen, tödliche Unfälle zu verhindern.

Eyegage plante, seine mobile Anwendung im Dezember 2022 auf den Markt zu bringen, musste jedoch eine wichtige Anforderung erfüllen: die Frontend-App mit Amazon SageMaker zu verbinden – der Backend-Cloud-Plattform, die es Anwendungsentwicklern ermöglicht, Modelle für Machine Learning zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

„Unser Prototyp funktionierte gut mit Amazon Web Services (AWS) und unser Modell wurde bereits trainiert“, sagt LaVonda. „Aber wir mussten das Modell SageMaker zur Verfügung stellen, um sicherzustellen, dass wir unsere Services skalieren konnten, wenn die Benutzeraktivität stark ansteigt.“ Aber ohne vorherige Erfahrung mit SageMaker erwies sich das Durcharbeiten der Dokumentation für das Eyegage-Team als etwas schwierig. Zu diesem Zeitpunkt wandte sich LaVonda an AWS, um Hilfe zu erhalten.

AWS ermöglicht Partnerschaften über das Impact-Accelerator-Programm

Durch ihre Teilnahme an der Black-Founders-Kohorte für das AWS-Impact-Accelerator-Programm erhielt LaVonda Zugang zu personalisiertem Coaching, Kapitalfinanzierung und technischen Lösungen. Dies verband EyeGage mit Avahi, einem Cloud-First-Beratungsunternehmen und Partner des AWS Global Startup Program.

„Avahi hat uns mit ihrem Wissen über Modelle für Machine Learning und ihrem Verständnis unseres Geschäfts beeindruckt“, sagt LaVonda. „Noch wichtiger war, dass sie frühere SageMaker-Projekte vorstellten, die sie übernommen hatten und die unseren Anforderungen ähnelten. Das gab uns die Zuversicht, dass Avahi den Job erledigen kann.“

Avahi hat den Code des Machine-Learning-Modells in SageMaker geschichtet, um ihn Endbenutzern der mobilen EyeGage-Anwendung als nahtlose API zur Verfügung zu stellen. Dazu gehörte auch die Aktualisierung des Modellcodes, sodass er als ereignisgesteuerte Inferenz für Machine Learning verfügbar gemacht werden kann. Avahi erweiterte das Modell außerdem um zusätzliche Services wie AWS Lambda für Serverless-Computing und Amazon API Gateway, einen verwalteten Service, der die Erstellung und Wartung von APIs vereinfacht.

Skalieren, um Leben zu retten

Mit dem offengelegten Modell des Machine Learnings könnte die Frontend-Anwendung besser skaliert werden, um kontaktlose, nichtinvasive, objektive/unvoreingenommene, sichere, genaue und schnelle Ergebnisse der Drogenuntersuchung zu liefern.

Durch die Fortsetzung dieser Partnerschaft war Eyegage, mit der Unterstützung von Avahi, auch in der Lage, die Erfassung von Endbenutzerdaten (wie Identität und Standort) zu optimieren, sodass die Anwendung aktuelle und frühere Scanergebnisse vergleichen und Benutzern zusätzliche wertvolle Informationen über ihren Zustand liefern kann.

„Avahi half auch dabei, das AWS-Backend für den Empfang von JSON-Web-Token zu verschlüsseln“, fügt LaVonda hinzu. „Dies gibt uns eine sicherere Möglichkeit, Daten hin und her zu senden, was angesichts der Sensibilität der Informationen, die wir für unsere Kunden verarbeiten, von entscheidender Bedeutung ist.“

Was kommt als Nächstes für Eyegage?

EyeGage arbeitet aktiv an der Erforschung und Aktualisierung seiner mobilen Anwendung, um die Sicherheit des Einzelnen und der Gemeinschaft zu verbessern und Unfälle zu vermeiden. Neue Anwendungsfunktionen wie „Sollte ich fahren?“ und „FriendGage“ bieten eine einfache Möglichkeit, den Grad der Beeinträchtigung zu verstehen und Verantwortung zu übernehmen.

Der Datensatz des Unternehmens könnte auch über seine unmittelbare Verwendung zum Nachweis von Substanzen im Körper hinaus verwendet werden. „Man kann jemanden anhand seiner Augen erkennen oder Krankheiten, Gehirnerschütterungen oder Diabetes diagnostizieren. Oder Sie können beispielsweise feststellen, ob Sie Koffein getrunken haben, je nachdem, wie es auf Licht reagiert.“ LaVonda fügt hinzu. „Die Überwachung des Augenverhaltens kann für so vieles genutzt werden.“

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