Ученые создали ИИ-модель для умных часов, которая превзошла аналоги
Она способна улучшить различные системы мониторинга
Ученые из Университета Иннополис в составе международного коллектива исследователей разработали нейросетевую архитектуру для распознавания более 30 видов активности человека по данным сенсоров. Новая модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) показала точность до 98,91 процента. В перспективе она сможет улучшить системы мониторинга здоровья, сообщается на сайте университета – партнера медиасети TV BRICS.
К системам распознавания активности человека по данным сенсоров обычно предъявляют два противоречивых требования: необходимость одновременно распознавать быстрые движения, например, резкое ускорение при падении, и понимать длительные паттерны поведения (отличать ходьбу от бега за несколько секунд). Большинство моделей справляются с чем-то одним. Новая разработка решает эту проблему.
При этом модель остается крайне легкой: всего 50–62 тыс. параметров и 2–3,5 млн вычислительных операций на одно предсказание. Это позволяет использовать ее на недорогих носимых гаджетах: смарт-часах, фитнес-браслетах, медицинских устройствах.
Разработчики протестировали модель на трех общедоступных наборах данных, которые используются во всем мире для оценки систем распознания активности человека.
На первом наборе разработанная модель достигла точности 97,49 процента, что на 2,49 процента выше лучшего мирового результата. На втором наборе данных точность приблизилась к 98,91 процента. Это на 1,2 процента выше предыдущего мирового лидера.
Особенно важно, что способность одинаково хорошо распознавать все активности, включая редкие, составила 97,5 процента против 74,2 процента у другой популярной ИИ-модели. Новое решение лучше распознает редкие классы активностей, в частности, различные типы падений, отмечают разработчики.
По их оценке, новая ИИ-модель в перспективе сможет отслеживать восстановление пациентов после травм и инсультов, а также помогать профессиональным спортсменам контролировать прогресс подготовки к соревнованиям. Улучшенная ИИ-модель повысит точность умных часов и фитнес-браслетов: позволит подсчитывать шаги, пульс, калории и распознавать виды физической активности без ошибок. В автономных транспортных системах такая технология позволит обнаруживать пешеходов на дорогах.