【ITBEAR科技資訊】4月9日消息，蘋(píng)果健康研究團(tuán)隊(duì)在近期發(fā)布了一篇博文，揭示了他們?nèi)绾卫孟冗M(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，致力于為用戶量身打造更加合適的健身計(jì)劃。
蘋(píng)果的研究者們提到，傳統(tǒng)的健身效果模型通常在嚴(yán)格控制的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行測(cè)試，這可能導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與Apple Watch在真實(shí)場(chǎng)景下收集的心率數(shù)據(jù)存在差異。為了彌補(bǔ)這一差距，團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種新穎的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法融合了經(jīng)典的心率模型和一種能夠應(yīng)對(duì)真實(shí)世界中復(fù)雜、多變數(shù)據(jù)的魯棒系統(tǒng)。其目的是構(gòu)建一個(gè)個(gè)性化的心率模型，以便為用戶生成最精確的數(shù)據(jù)。
據(jù)ITBEAR科技資訊了解，這種機(jī)器學(xué)習(xí)算法首先會(huì)融入用戶的個(gè)人鍛煉記錄。在用戶進(jìn)行健身活動(dòng)時(shí)，算法會(huì)進(jìn)一步采集相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)每個(gè)人的獨(dú)特生理反應(yīng)進(jìn)行調(diào)整。研究團(tuán)隊(duì)闡述道，“為了習(xí)得這種將鍛煉與生理參數(shù)相聯(lián)系的嵌入函數(shù)，我們采納了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入包括了個(gè)人的近期鍛煉數(shù)據(jù)，如心率、步頻、速度和海拔變化等。”
團(tuán)隊(duì)還指出，該系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)用戶的健身數(shù)據(jù)，并將其與運(yùn)動(dòng)中的實(shí)時(shí)心率進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)反復(fù)采集和分析用戶的鍛煉數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化，并為用戶提供更加貼合其個(gè)人需求的健身方案。
此外，該系統(tǒng)還關(guān)注一些容易被忽視的指標(biāo)。例如，蘋(píng)果健康研究團(tuán)隊(duì)提到，在過(guò)熱或過(guò)濕的環(huán)境中鍛煉會(huì)影響心率，而這是實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下可能無(wú)法完全模擬的。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)綜合考慮步頻、海拔變化和速度等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度。
