Исследователи из Университета Джорджа Мейсона, Университета Дубая и Каунасского технологического университета разработали гибридную нейросеть ConvSNN. Она анализирует пульсовую волну, электропроводность и температуру кожи, а также движения, используя только датчики наручного устройства. При проверке на людях, данные которых не применялись для обучения, точность достигла 94%.
Модель оценивает собственную уверенность и может отказаться от вывода при ненадёжном сигнале. Расчётное энергопотребление одного распознавания составляет 48,31 микроджоуля при задержке 5,7 миллисекунды. Однако эти показатели получены путём моделирования операций: энергопотребление на настоящих умных часах ещё не измерялось.
«Модель указывает на возможность маломощной обработки в реальном времени после проверки на встроенном оборудовании», — отмечают авторы.
#новости #искусственныйинтеллект #гаджеты #здоровье #Литва
@digitaltimeslv
Original in Telegram: https://t.me/digitaltimeslv/10553