Суббота, 19 апреля в 20:53 UTC+3
Загрузка...

Apple запатентовала технологию прогнозирования движений, которая может считать повторения и определять упражнения во время тренировки


27Опубликовано 04.04.2025 в 23:55Категория: ГаджетыИсточник
Изображение статьи

Apple запатентовала новый метод прогнозирования отслеживания упражнений. Компания утверждает, что технология может захватывать данные о движении тела и определять, какое упражнение вы выполняете. Она также могла бы подсчитывать количество повторений, что, возможно, проложит путь к улучшению отслеживания тренировок или участию в онлайн-классах.

Хотя ходят слухи, что Apple готовит значительное обновление приложения Health в 2025 году, компания также запатентовала новый тип технологии отслеживания упражнений, которая может повысить эффективность тренировок на многих лучших iPhone в будущем. Новый патент Apple, опубликованный 3 апреля и увиденный TechRadar, получивший название «метод прогнозирования отслеживания упражнений», свидетельствует о том, что Apple разрабатывает новую технологию для отслеживания тренировок. Он касается «прогнозирования и подсчета повторений физической активности» с использованием захваченных изображений движущегося тела.

Патент Apple направлен на преодоление некоторых ограничений прогнозирования и отслеживания активности человека в режиме реального времени. В этом смысле технология Apple может принимать данные захвата изображения и прогнозировать, какое упражнение вы выполняете во время его выполнения, и, возможно, давать по нему обратную связь. Это можно было бы сделать с помощью камеры на любом типе электронного устройства, включая телефон, планшет, компьютер или даже носимое устройство, такое как Apple Watch (которое, как ожидается, получит камеру в один прекрасный день). Здесь есть явные отголоски Peloton Guide, но похоже, что Apple пытается продвинуть эту технологию на шаг вперед с более точным отслеживанием.

Разработка Apple этой технологии может указывать на ряд реализаций и обновлений для пользователей, в частности, касающихся использования устройств Apple для отслеживания тренировок в режиме реального времени или при участии в более коллективной версии онлайн-класса Apple Fitness Plus.

Лучшие Apple Watch, приложение Health Apple и устройства, такие как iPhone, преуспевают в определенных реализациях отслеживания здоровья и благополучия; однако одним очевидным недостающим элементом является управление тренировками с помощью подсчета и отслеживания повторений. Даже Amazfit Active 2, умные часы стоимостью 99 долларов США, которые мы считаем одними из лучших недорогих smartwatch на рынке, имеют встроенный трекер повторений для силовых и кондиционных тренировок.

Если Apple сможет решить проблему отслеживания упражнений и повторений, это станет большим толчком для амбиций компании в области здравоохранения и благополучия, и использование камер ее устройств может стать ключом к получению преимущества. Мощные функции, такие как LiDAR, будут намного точнее, чем акселерометры, с поддержкой отслеживания форм и осанки. На данный момент технология существует только как идея на бумаге. Если Apple когда-нибудь выпустит такую функцию, это, вероятно, будет через год или два после потребителей.

В более ближайшей перспективе мы знаем, что Apple планирует большое обновление мониторинга артериального давления для упомянутого Ultra 3 и Apple Watch Series 11, которые, как ожидается, появятся позже в этом году. В последнее время слухи говорят о новой переработке приложения Health, полного AI-агента, который будет воспроизводить вашего врача, с выходом уже в 2026 году.

Загрузка предыдущей публикации...

Загрузка следующей публикации...

Предыдущие новости в категории

Загрузка предыдущих новостей...

Следующие новости в категории

Загрузка следующих новостей...

Мы отбираем новости из проверенных источников, обрабатываем их с помощью современных AI-технологий и публикуем на сайте, созданном с использованием искусственного интеллекта. Все материалы принадлежат их авторам, а контент проходит дополнительную проверку на достоверность. Возможны ошибки в тексте, так как нейросеть тоже имеет свойство ошибаться. Все изображения являются фантазией нейросети, совпадение с реальными предметами и личностями маловероятно.

© 2025 NOTid . QAter . AI service.