a.heateor_sss_amp{padding:0 4px;}div.heateor_sss_horizontal_sharing a amp-img{display:inline-block;}.heateor_sss_amp_gab img{background-color:#25CC80}.heateor_sss_amp_parler img{background-color:#892E5E}.heateor_sss_amp_gettr img{background-color:#E50000}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#624E47}.heateor_sss_amp_yummly img{background-color:#E16120}.heateor_sss_amp_youtube img{background-color:#ff0000}.heateor_sss_amp_teams img{background-color:#5059c9}.heateor_sss_amp_google_translate img{background-color:#528ff5}.heateor_sss_amp_x img{background-color:#2a2a2a}.heateor_sss_amp_rutube img{background-color:#14191f}.heateor_sss_amp_buffer img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_delicious img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_rss img{background-color:#e3702d}.heateor_sss_amp_facebook img{background-color:#0765FE}.heateor_sss_amp_digg img{background-color:#006094}.heateor_sss_amp_email img{background-color:#649A3F}.heateor_sss_amp_float_it img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_linkedin img{background-color:#0077B5}.heateor_sss_amp_pinterest img{background-color:#CC2329}.heateor_sss_amp_print img{background-color:#FD6500}.heateor_sss_amp_reddit img{background-color:#FF5700}.heateor_sss_amp_mastodon img{background-color:#6364FF}.heateor_sss_amp_stocktwits img{background-color: #40576F}.heateor_sss_amp_mewe img{background-color:#007da1}.heateor_sss_amp_mix img{background-color:#ff8226}.heateor_sss_amp_tumblr img{background-color:#29435D}.heateor_sss_amp_twitter img{background-color:#55acee}.heateor_sss_amp_vkontakte img{background-color:#0077FF}.heateor_sss_amp_yahoo img{background-color:#8F03CC}.heateor_sss_amp_xing img{background-color:#00797D}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#527FA4}.heateor_sss_amp_whatsapp img{background-color:#55EB4C}.heateor_sss_amp_aim img{background-color: #10ff00}.heateor_sss_amp_amazon_wish_list img{background-color: #ffe000}.heateor_sss_amp_aol_mail img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_app_net img{background-color: #5D5D5D}.heateor_sss_amp_balatarin img{background-color: #fff}.heateor_sss_amp_bibsonomy img{background-color: #000}.heateor_sss_amp_bitty_browser img{background-color: #EFEFEF}.heateor_sss_amp_blinklist img{background-color: #3D3C3B}.heateor_sss_amp_blogger_post img{background-color: #FDA352}.heateor_sss_amp_blogmarks img{background-color: #535353}.heateor_sss_amp_bookmarks_fr img{background-color: #E8EAD4}.heateor_sss_amp_box_net img{background-color: #1A74B0}.heateor_sss_amp_buddymarks img{background-color: #ffd400}.heateor_sss_amp_care2_news img{background-color: #6EB43F}.heateor_sss_amp_comment img{background-color: #444}.heateor_sss_amp_diary_ru img{background-color: #E8D8C6}.heateor_sss_amp_diaspora img{background-color: #2E3436}.heateor_sss_amp_dihitt img{background-color: #FF6300}.heateor_sss_amp_diigo img{background-color: #4A8BCA}.heateor_sss_amp_douban img{background-color: #497700}.heateor_sss_amp_draugiem img{background-color: #ffad66}.heateor_sss_amp_evernote img{background-color: #8BE056}.heateor_sss_amp_facebook_messenger img{background-color: #0084FF}.heateor_sss_amp_fark img{background-color: #555}.heateor_sss_amp_fintel img{background-color: #087515}.heateor_sss_amp_flipboard img{background-color: #CC0000}.heateor_sss_amp_folkd img{background-color: #0F70B2}.heateor_sss_amp_google_news img{background-color: #4285F4}.heateor_sss_amp_google_classroom img{background-color: #FFC112}.heateor_sss_amp_google_gmail img{background-color: #E5E5E5}.heateor_sss_amp_hacker_news img{background-color: #F60}.heateor_sss_amp_hatena img{background-color: #00A6DB}.heateor_sss_amp_instapaper img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_jamespot img{background-color: #FF9E2C}.heateor_sss_amp_kakao img{background-color: #FCB700}.heateor_sss_amp_kik img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_kindle_it img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_known img{background-color: #fff101}.heateor_sss_amp_line img{background-color: #00C300}.heateor_sss_amp_livejournal img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_mail_ru img{background-color: #356FAC}.heateor_sss_amp_mendeley img{background-color: #A70805}.heateor_sss_amp_meneame img{background-color: #FF7D12}.heateor_sss_amp_mixi img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_myspace img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netlog img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netvouz img{background-color: #c0ff00}.heateor_sss_amp_newsvine img{background-color: #055D00}.heateor_sss_amp_nujij img{background-color: #D40000}.heateor_sss_amp_odnoklassniki img{background-color: #F2720C}.heateor_sss_amp_oknotizie img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_outlook_com img{background-color: #0072C6}.heateor_sss_amp_papaly img{background-color: #3AC0F6}.heateor_sss_amp_pinboard img{background-color: #1341DE}.heateor_sss_amp_plurk img{background-color: #CF682F}.heateor_sss_amp_pocket img{background-color: #ee4056}.heateor_sss_amp_polyvore img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_printfriendly img{background-color: #61D1D5}.heateor_sss_amp_protopage_bookmarks img{background-color: #413FFF}.heateor_sss_amp_pusha img{background-color: #0072B8}.heateor_sss_amp_qzone img{background-color: #2B82D9}.heateor_sss_amp_refind img{background-color: #1492ef}.heateor_sss_amp_rediff_mypage img{background-color: #D20000}.heateor_sss_amp_renren img{background-color: #005EAC}.heateor_sss_amp_segnalo img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_sina_weibo img{background-color: #ff0}.heateor_sss_amp_sitejot img{background-color: #ffc800}.heateor_sss_amp_skype img{background-color: #00AFF0}.heateor_sss_amp_sms img{background-color: #6ebe45}.heateor_sss_amp_slashdot img{background-color: #004242}.heateor_sss_amp_stumpedia img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_svejo img{background-color: #fa7aa3}.heateor_sss_amp_symbaloo_feeds img{background-color: #6DA8F7}.heateor_sss_amp_telegram img{background-color: #3DA5f1}.heateor_sss_amp_trello img{background-color: #1189CE}.heateor_sss_amp_tuenti img{background-color: #0075C9}.heateor_sss_amp_twiddla img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_typepad_post img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viadeo img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viber img{background-color: #8B628F}.heateor_sss_amp_webnews img{background-color: #CC2512}.heateor_sss_amp_wordpress img{background-color: #464646}.heateor_sss_amp_wykop img{background-color: #367DA9}.heateor_sss_amp_yahoo_mail img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yahoo_messenger img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_youmob img{background-color: #3B599D}.heateor_sss_amp_gentlereader img{background-color: #46aecf}.heateor_sss_amp_threema img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_bluesky img{background-color:#0085ff}.heateor_sss_amp_threads img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_raindrop img{background-color:#0b7ed0}.heateor_sss_amp_micro_blog img{background-color:#ff8800}

Site icon Insiderblog.hu

Okos szenzorok, okos megoldások?

Térdhajlítás, felülés vagy kettlebell edzés – szinte végtelen a napjainkban rendelkezésre álló mozgásformák kínálata. A fitneszaktivitás-követő eszközök és okosórák többsége csupán korlátozott számú tevékenységet képes nyomon követni, így a felhasználók eltérő mozgása, eszközei, testméretei és teljesítményszintje miatt nem mindig ismerik fel megbízhatóan az egyes gyakorlatokat. A probléma megoldására a Bosch Sensortec új, önállóan tanuló mozgásérzékelőt fejlesztett ki, ez a BHI260AP mesterségesintelligencia-alapú szenzor. Az eszköz a mesterséges intelligenciával tökéletesíti a testen és a fülön viselhető elektronikus eszközöket.

Az új érzékelő integrált, önállóan tanuló mesterségesintelligencia-alapú szoftvere személyre szabott edzéskövetést tesz lehetővé a testen és a fülön viselhető eszközök gyártóinak. Az új technika számos különböző mozgásformát felismer, illetve minden rendszeresen ismétlődő, ciklikus mintán alapuló, új fitnesztevékenységet meg tud tanulni – a felhasználók így egyszerre lehetnek edzők és tanítványok.

„Az önállóan tanuló mesterségesintelligencia-érzékelő forradalmasítja a fitneszeszközök használatát, a jelenleg meglehetősen egyoldalú megközelítést interaktív edzéssel váltja fel” – hangsúlyozta Dr. Stefan Finkbeiner, a Bosch Sensortec igazgatója. „A Bosch Sensortec az új szoftverben az intelligens mozgásérzékelők területén szerzett tapasztalatait ötvözi az innovatív szoftverfejlesztésben szerzett magas szintű ismeretekkel.”

Egy szoftver – négy funkció
Az önállóan tanuló mesterségesintelligencia-alapú szoftver több mint tizenöt alapfunkciós fitnesztevékenységből álló programmal rendelkezik, így akár tanítás nélkül, azonnal használható. Emellett négy termékfunkciót kínál: tanulás, személyre szabás, automatikus aktivitáskövetés és optimalizálás. A tanulási üzemmódban a felhasználók új, az alaptevékenységeken kívüli mozgásformát adhatnak meg, egyéni igényeikhez illesztve az eszköz működését. A személyre szabás funkcióval a felhasználók a már előre beprogramozott tevékenységeket saját igényeikhez igazíthatják, növelve a kalóriaszámolás és az aktivitáselemzések pontosságát.

Az automatikus aktivitáskövető funkcióval az edzést végzők manuális beavatkozás nélkül, automatikusan követhetik fitnesztevékenységeiket, illetve azok jellege és száma alapján időalapon elemezhetik intenzitásukat – állóképességi és erőnléti edzéseket is lehetővé téve. Továbbá a gyártók is anélkül építhetnek be új fitnesztevékenységeket, hogy módosítaniuk kellene a szoftvert vagy az eredeti adatbázisra lenne szükségük. A gyakorlatok szakedzőktől, élsportolóktól is származhatnak, ez pedig lehetővé teszi, hogy a felhasználók a legjobbakkal hasonlítsák össze teljesítményüket, illetve tanulhassanak a szakemberektől. Ezek a funkciók jelentősen bővítik a testen és a fülön viselhető eszközök előnyeit és segítik az eszközgyártókat termékeik megkülönböztetésében is.

A mesterséges intelligencia az érzékelőn fut, így nem szükséges felhő- vagy okostelefon-kapcsolat. Az adatok pedig titkosak maradhatnak, mert a tevékenységek internetkapcsolat vagy okostelefon csatlakoztatása nélkül is folyamatosan nyomon követhetők és elemezhetők. A peremhálózati mesterséges intelligencia emellett a késleltetés idejét és az energiafogyasztást is csökkenti, így a felhasználók azonnal kapnak visszajelzést, és ritkábban kell tölteniük eszközeiket.

Teljes körű megoldás számos szoftveropcióval
Az új érzékelő integrált egytokos rendszerként áll a gyártók rendelkezésére, amely a hardvert, a szoftvert és a beágyazott mesterséges intelligenciát is magában foglalja. Ezzel a megoldással jelentősen csökkenthető a testen viselhető eszközök fejlesztési ideje és költsége, valamint az új fejlesztések is gyorsabban kerülhetnek a felhasználókhoz.

Az önállóan tanuló mesterségesintelligencia-alapú szoftveren kívül a Bosch Sensortec szoftvermegoldások széles választékát nyújtja az új BHI260AP érzékelőjéhez. A testen viselhető eszközök gyártói egyszerűen feltölthetik a szükséges szoftvert az érzékelőre, lehetővé téve olyan alkalmazásspecifikus megoldásokat, mint az irány- és a pozíciókövetés és az úszás. Az érzékelő például négyféle úszásnemet – pillangó-, hát-, mell- és gyorsúszás – ismer fel. A BHI260AP programozható érzékelő, így a gyártók saját fejlesztésű, egyéni igényekre szabott szoftvereiket is integrálhatják vagy épp a felhasználói igényeknek megfelelően testre szabott megoldásokat is feltölthetnek rá. Annak érdekében, hogy az egyéni igényekre szabott megoldásokat védjék az illetéktelen használattól, az intelligens, programozható érzékelő digitális aláírást is kínál.

A testen viselhető mesterségesintelligencia-alapú eszközök fejlesztésének további egyszerűsítésére a Bosch Sensortec a BHI260AP hordozólappal együtt alkalmazói alaplapot is kínál, amely alacsony energiaszintű Bluetooth-kapcsolaton vezeték nélkül csatlakoztatható az okostelefonokhoz.

Megosztás
Exit mobile version