Apple Watch yeni el hareketlerini bir dakikada öğrendi: TransfHAR
TransfHAR sistemi, Apple Watch'un yaklaşık bir dakikalık hareket verisiyle yeni el hareketlerini öğrenmesini sağlıyor. Doğruluk %90'ı aşıyor, işlem saatte yapılıyor.

Northwestern Üniversitesi ve Carnegie Mellon Üniversitesi'nden araştırmacılar, Apple Watch'un yeni el ve bilek hareketlerini yalnızca yaklaşık bir dakikalık kayıtla öğrenmesini sağlayan TransfHAR adlı bir sistem geliştirdi. Saat, yalnızca ivmeölçer ve jiroskop verisini kullanarak yedi yeni etkinliği %90 doğrulukla tanıdı.
Deney nasıl yapıldı?
Apple Watch bugün yalnızca iki jesti anlıyor: iki parmakla dokunma ve bilek çevirme. Araştırmacılar, saatin sensörlerinin çok daha geniş bir hareket yelpazesi için yeterli olduğunu gösterdi. Çekirdek model, Google araştırmacılarının geliştirdiği giyilebilir sensör modeli LSM-2'den uyarlandı ve 381 kişiye ait yaklaşık 2.760 saatlik herkese açık bilek hareketi verisiyle eğitildi. Ardından 10 katılımcı Apple Watch Series 10 taktı ve her biri yedi etkinlik seçti: kahve karıştırma, havaya kalp çizme, el dezenfektanı sürme, Gatorade şişesi açma, ayakkabı bağlama gibi.
Etkinlik başına tek bir 2,56 saniyelik kayıtla dengeli doğruluk %75,2 oldu. Beş kayıtla (yaklaşık 13 saniye) %86,7'ye, 20 kayıtla (yaklaşık 51 saniye) %89,3'e yükseldi. Bir dakikalık kayıt doğruluğu %90'ın üzerine çıkarıyor.
Her şey saatin içinde
Yeni etkinlik kümesi için eğitim bir saniyeden kısa sürüyor, tahmin ise yaklaşık 24 milisaniyede yapılıyor; eşleşmiş telefon ya da uzak sunucu gerekmiyor. Kullanıcılar zamanla yeni etkinlik ekleyebilir. 70 etkinliğin tek modelde toplandığı bir testte doğruluk %82'nin üzerinde kaldı.
Araştırmacılara göre tanınan bir hareket, bir uygulamayı ya da önceden hazırlanmış bir kısayolu tetikleyebilir. Örneğin kahve karıştırma algılandığında müzik çalabilir, pazı egzersizi algılandığında antrenman kaydı başlayabilir. Ekip ayrıca titreme veya aşırı hareketlilik gibi belirtilerin pasif ölçümünü ve fabrikalarda montaj adımlarının izlenmesini de olası kullanım alanları olarak sıralıyor.
Sistemin sınırları var. Yazı yazma, telefonda kaydırma veya losyon sürme gibi küçük ve sürekli el hareketlerinde zorlanıyor; sensörlere bunlar birbirine çok benziyor. Latte hazırlamanın adımları gibi çok aşamalı rutinler de daha zor. Çalışma kısa ve kontrollü yürütüldü, pil ömrüne etkisi ölçülmedi. Eğitim araçları da henüz herkese açık değil.
Göz atmaya değer uygulamalar
Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.
Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.
EDIFACT ve X12 mesajlarını açın, her segment açıklansın, JSON/XML'e çevirin, PDF ve Excel'e aktarın. Yerelde çalışır, yükleme yok.
Kime, hangi özel gün için ve nasıl bir karakter olduğunu seçin. Arama motoru yerel mağazaların ürün açıklamalarını okuyup uygun olanları sıralar. Ücretsiz, kayıt yok.
Aynı günden diğer haberler
Tümünü gör →
Gosuslugi'ye mobil operatör değiştirme hizmeti eklendi

Elvis Presley hak sahipleri Anthropic'e dava açtı

Revolut, 2.000 mühendisi için Z.ai'nin GLM modeline geçti

Wiki.js 3.0 yayında: Baştan yazılan wiki gerçek zamanlı düzenleme sunuyor
Daha fazla: Donanım
Tümünü gör →
Raven Prism: Linux tabanlı yapay zekâ gözlüğü lüks fiyatla satışta

Fritzbox güncelleme listesi: Hangi modellerin desteği sona erdi?

Rusya'da yeni dizüstü satışları %19 düştü, yenilenmiş cihazlar yükselişte
