Основы Интернет - технологий.

Google представила ИИ-инструмент SensorFM, предназначенный для анализа данных носимых устройств. Обученная на одном триллионе минут данных, собранных у пяти миллионов человек, SensorFM может стать универсальной системой, заменив собой множество разрозненных профильных инструментов в сфере здравоохранения. Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2 Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО В отличие от традиционных медицинских моделей, создаваемых для каждого показателя по отдельности, SensorFM формирует единое универсальное представление физиологии человека, применимое в области сердечно-сосудистых, метаболических, психических расстройств и нарушений сна, а также для оценки образа жизни и демографических факторов. Модель обрабатывает 34 агрегированных поминутных признака из пяти сенсорных модальностей — включая частоту сердечных сокращений, насыщение крови кислородом, температуру кожи и данные о движении, — полученных с устройств Fitbit и Pixel Watch. Для оценки практической эффективности модели исследователи использовали прогнозы SensorFM при работе персонального агента Personal Health Agent. Врачи, проводившие оценку сформированных системой медицинских сводок, сравнивали их как с результатами, полученными без использования данных, так и со сводками, основанными на реальных клинических измерениях. Во всех оцениваемых категориях результаты SensorFM превзошли оба варианта и статистически не отличались от сводок, подготовленных на основе фактических клинических показателей. По мнению разработчиков, полученные данные свидетельствуют о смещении роли носимой электроники от простого сбора показателей к их интеллектуальной интерпретации. Вместо отображения большого количества отдельных метрик ключевой задачей становится объяснение их значения и формирование рекомендаций, основанных на обработке данных искусственным интеллектом. Авторы исследования также отметили, что аналогичный подход уже начали внедрять производители носимых устройств. Так, Whoop, создатель одноимённого умного фитнес-трекера, ещё в 2023 году представил помощника Whoop Coach на базе GPT-4, а Oura запустила сервис Oura Advisor, преобразовавший одностороннюю выдачу аналитики в формат интерактивного диалога с пользователем. Исследование Google, как отмечает Forbes, подтвердило востребованность подобных ИИ-инструментов, так как пользователи, ежедневно получая сотни отчётов со своих устройств, хотели бы видеть их расшифровку, а не просто столбцы цифр.