Un nuevo algoritmo posibilita que los relojes inteligentes detecten y registren todos nuestros movimientos, sin que se les indique de antemano qué buscar.

Los actuales relojes inteligentes pueden reconocer un número limitado de actividades del usuario, incluyendo por ejemplo correr y practicar yoga, pero el reconocimiento de cada una de estas actividades debe estar programado con antelación.

En cambio, el nuevo sistema, desarrollado por el equipo de Hristijan Gjoreski, de la Universidad de Sussex en el Reino Unido, habilita al reloj inteligente para descubrir las actividades mientras suceden, y no simplemente cuando se hace ejercicio, sino también cualquier otro movimiento. El algoritmo puede incluso hacer un seguimiento de cada tipo principal de actividad sedentaria, por ejemplo, si estamos recostados o sentados.

Tal como argumenta Gjoreski, los actuales sistemas de reconocimiento de la actividad suelen fallar porque están limitados al reconocimiento de un conjunto predefinido de actividades, mientras que, por supuesto, las actividades humanas no están limitadas a esa lista y cambian con el tiempo. El nuevo enfoque de diseño se basa en el aprendizaje automático, la clave para que el reloj inteligente que lo use sea capaz de detectar nuevas actividades humanas a medida que se producen, en tiempo real. Este enfoque de diseño sobrepasa a los métodos competidores.

Los modelos tradicionales se basan demasiado en “ráfagas” de actividad para estimar lo que una persona ha estado haciendo, y durante cuánto tiempo. Por ejemplo, pueden considerar que una serie de pasos continuos ha sido un paseo. Pero fallan en que no tienen en cuenta las pausas o interrupciones en la actividad y, por tanto, un paseo interrumpido con dos cortas paradas sería considerado por ellos como tres paseos separados.

Al nuevo algoritmo no le ocurre esto, ya que hace un seguimiento de la actividad en curso prestando mucha atención a las transiciones, así como a la propia actividad. En el ejemplo anterior, un sistema basado en el nuevo algoritmo supone que el paseo puede continuar después de las pausas cortas, y por tanto mantiene el flujo de datos en pausa mientras espera durante un periodo prudencial.

Fuente: noticiasdelaciencia.com