分散型フィットネス、つまりジムやトレーナーに頼らずに行うトレーニングが昨今非常に人気があることは周知の事実です。この記事では、人工知能技術の最近の進歩が、ウェアラブル フィットネス トラッカーがユーザーにさらにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのにどのように役立っているかについて説明します。
COVID-19パンデミックが始まってから、ジムやその他のフィットネス施設が強制的に閉鎖されたため、自宅で行うフィットネスプログラムが非常に人気になりました。何百万人もの人々が、自宅や近所で自主的なトレーニングを行うようになりました。こうしたトレーニングの多くは、生体測定データを取得して進捗状況を追跡するウェアラブル フィットネス トラッカーの支援を受けて行われます。
しかし、歴史的に見ると、フィットネストラッカーはプログラミングによって制限されてきました。実行できるエクササイズは多種多様であり、基本的なフィットネストラッカーでそれらすべての情報を保存するのは大変な作業です。つまり、今までのところは。人工知能と自己学習センサーの登場です。
フィットネス初心者でも、熟練のプロでも、自己学習型AIセンサーは追跡デバイスにとって大きなメリットとなります。ユーザーの変化する活動や目標にスムーズに適応し、パーソナライズされたインタラクティブなフィットネス トラッキングを提供できます。最近の進捗状況に基づいて具体的なエクササイズを推奨できます。モーションセンサーを通じて、ユーザーがどのような運動を行っているか、またそれが正しく行われているかどうかを認識することもできます。
これらすべてのタスクでは、センサーに高い要求が課せられます。Boschはこれを認識しており、そのためにBHI260AP自己学習型AIセンサーが開発されました。このソリューションは、自己学習型AIソフトウェア、プログラム可能なマイクロコントローラ、およびMEMSテクノロジーを備えた6軸IMUを組み合わせたものです。統合設計により、AI関連のタスクに別のプロセッサが必要なくなるため、シンプルになります。次世代のAI対応フィットネストラッカーに統合することで、開発プロセスが合理化され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
この革新的なソリューションの詳細と、AI対応の自己学習型フィットネストラッカーの詳細については、記事をクリックしてください。