苹果健康研究团队于 3 月底发布了一篇博文,宣布他们正在利用机器学习和 AI 技术,帮助用户探索更适合的健身计划。
苹果健康研究团队表示当前模型是在高度受控的实验室环境下,观测某个变量对用户健身效果的影响,这样得出的数据可能与 Apple Watch 在真实世界中产生的心率信息完全不同。
因此,苹果健康研究团队开始研发一种全新的机器学习算法。这种算法结合了传统的心率模型,以及对“对嘈杂和不确定的真实世界数据具有鲁棒性(事物可以抵御外部应力和影响并维持原有状态的自身性质)”的适应性系统,目标创建一个定制的心率模型,为某位用户生成最准确的数据。
机器学习算法首先嵌入某位佩戴者的个人锻炼历史,然后进一步收集用户在健身过程中的相关数据,并通过算法调整适应每个人身体对运动的独特反应。
该团队指出:“为了学习这种将锻炼映射到生理参数的嵌入函数,我们使用了一个卷积神经网络,输入个人最近的锻炼情况,包括心率、步频、速度和海拔变化”。
团队表示系统会预测佩戴者的健身数据,然后再将这些预测与运动时的实际心率进行比较,通过多次收集佩戴者锻炼数据不断优化,从而可以为佩戴者制定更贴合个人的健身方案。
该系统还关注一些可能并不明显的指标。苹果健康研究团队指出,在过热或过湿的环境中锻炼会增加锻炼时的心率,而这在严格控制的实验室环境中并不总能反映出来。此外,它还会查看步频、海拔变化和速度等运动数据,以准确预测运动强度。
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