El Apple Watch aprende nuevos gestos de mano en un minuto, según un estudio

Cómo fue la prueba

El equipo entrenó primero un modelo con unas 2.760 horas de datos públicos de movimiento de muñeca de 381 personas, sobre todo actividades generales como sentarse, caminar o hacer ejercicio. Después, diez participantes llevaron un Apple Watch Series 10 y eligieron siete actividades cotidianas cada uno, como remover el café, dibujar un corazón en el aire, aplicar gel desinfectante, abrir una botella, atarse los cordones o limarse las uñas.

Con el codificador de seis ejes, un único clip de 2,56 segundos por actividad dio una precisión equilibrada del 75,2 %. Con cinco clips (unos 13 segundos) subió al 86,7 %, y con 20 clips (unos 51 segundos), al 89,3 %. Con un minuto completo superó el 90 %.

Todo ocurre en el propio reloj. Entrenar con un nuevo conjunto de actividades tarda menos de un segundo y cada predicción unos 24 milisegundos, sin necesidad de teléfono ni servidor. En una prueba con 70 actividades en un mismo modelo, la precisión se mantuvo por encima del 82 %. El modelo base está adaptado de LSM-2, un modelo de sensores portátiles de investigadores de Google, y un miembro del equipo es científico de Google, por lo que el enfoque podría llegar también a relojes con Wear OS.

Usos posibles y límites

Los investigadores plantean que los gestos activen apps o atajos, como poner música al remover el café o registrar un entrenamiento al hacer curls de bíceps. También apuntan a medir de forma pasiva síntomas como temblores y a seguir pasos de ensamblaje en fábricas.

El sistema falla con movimientos pequeños y sostenidos que a los sensores les parecen iguales, como escribir, desplazarse por el móvil o aplicar crema, y con rutinas de varios pasos, como preparar un latte. El estudio fue corto y controlado, y no se midió el efecto en la batería. Las herramientas de entrenamiento aún no son públicas.