211service.com
Lär ditt träningsband att spåra bicepscurls och mer
Enligt Adam Tilton , när du kommer till det är det egentligen inte så stor skillnad mellan att uppskatta banan och hastigheten för en missil och att ta reda på vilken typ av träning du gör på gymmet: det handlar om att använda en sensor för att mäta en signal och extrahera den signalen från det omgivande bruset.
Tilton borde ha en ganska bra uppfattning om vad han pratar om. Som doktorand vid University of Illinois i Champaign-Urbana studerade han signalbehandling och uppskattningskontroll - vanligtvis tillämpad på saker som styrmissiler. Men för några år sedan, efter att ha insett att tekniken också kan vara användbar för den snabbt växande marknaden för bärbara prylar som träningsarmband och smarta klockor, bestämde han sig för att ändra kurs.
Förra året började Tilton och hans doktorandrådgivare Prashant Mehta, docent i mekanisk vetenskap och teknik, arbeta med Rithmio , en mjukvarustart som försöker göra det enklare att lägga till exakt gest- och aktivitetsigenkänning till alla typer av bärbara prylar som snabbt kan lära sig nya aktiviteter utan att behöva massor av träningsdata.
Marknaden för wearables har vuxit snabbt de senaste åren; enligt data från teknikmarknadsforskaren IDC tredubblades leveranserna av bärbara enheter under de första tre månaderna i år till 11,4 miljoner, jämfört med 3,8 miljoner ett år tidigare. De mest populära kläderna är för träningsspårning, som de från Fitbit, Xiaomi och Garmin. Men prylar som för närvarande finns på marknaden tenderar att spåra bara en handfull gester och aktiviteter som löpning, trappklättring, cykling och sömn, och behöver tränas med massor av data för att lära sig att identifiera aktiviteter eller gester.
Rithmios grundare tror att de kan göra det här bättre, snabbare och enklare – vilket kan uppmuntra fler människor att prova wearables och med tiden fortsätta använda dem för allt från träningsspårning till att använda gester för att styra andra prylar som TV-apparater och surfplattor. Tilton, Rithmios VD, säger att dess mjukvara kan lära sig alla typer av nya, specifika rörelser: bänkpress, jumping jacks, biceps curls och så vidare – på några sekunder, direkt på en användares handled.
Det lindrar träningsproblemet, säger han.
Den Chicago-baserade startupen samlade också nyligen in 3 miljoner dollar i riskkapitalfinansiering från chiptillverkaren Intels riskinvesteringsarm, Intel Capital, KGC Capital och andra.
Hittills har Rithmio byggt (men ännu inte släppt) flera appar som kan göra saker som att spåra tyngdlyftningsaktiviteter, och man planerar att släppa mjukvaruverktyg senare i år så att utvecklare kan lägga till sina gestigenkänningsfunktioner till smarta klockor som kör Googles Android Wear operativsystem och till Apple Watch och iPhone.
Och Tilton säger att företaget också arbetar med chiptillverkare som Intel och tillverkare av smarta klockor och smartphones för att bygga in sin mjukvara i chips och enheter. Han hoppas att Rithmio kommer att införlivas i produkter någon gång nästa år, även om han inte säger vilken form det initialt kan ta.
Företaget har testat sin teknik på en mängd olika Android Wear smarta klockor som Sony SmartWatch 3 och Motorola 360, och det har spårat mer än 30 olika gester hittills, säger han. Den kan lära sig nya på sex till 10 sekunder.
Tilton kommer inte att ge många tekniska detaljer, men han säger att till skillnad från typiska gester och aktivitetsigenkänning, behöver Rithmios metod inte göra saker som att analysera massor av rörelsedata för att hitta en uppsättning funktioner som utgör en aktivitet (som att gå) eller använd en klassificerare, vilket är programvara som känner igen aktiviteten när den inträffar.
TILL videodemo Med Tilton får du en känsla av hur Rithmios gestinlärning fungerar. I den bär han en handledsbaserad rörelsesensor på sin vänstra arm som inkluderar en accelerometer och ett gyroskop, och han gör flera hoppkrafter - en aktivitet som programvaran (visas på en närliggande bärbar datorskärm) ännu inte känner till. Varje ny aktivitet markeras som en ny rytm, säger Tilton, och användaren kan sedan ge var och en ett eget namn.
Tilton säger att när Rithmios mjukvara lär sig en ny aktivitet - till exempel knäböj, bicepcurl eller bänkpress - kan den också mäta mätvärden som hastighet och upprepning. Dessutom kan dess algoritm se skillnaden mellan nästan identiska åtgärder, som små och medelstora armrotationer. Han säger att Rithmio också arbetar med att bestämma saker som din form när du utför en träning och effektivitet jämfört med tidigare träningspass.
Medan marknaden för bärbar teknik fortfarande till stor del är fokuserad på handleden, säger Tilton, kommer Rithmio att arbeta på olika delar av kroppen och i samverkan med andra sensorer på kroppen som också kör programvaran (detta kan göra Rithmio ännu mer exakt).
Tilton säger att Rithmio också har byggt en demo-app som fysioterapeuter kan använda för att spåra hur väl och ofta patienter gör tilldelade övningar.
Ändå kommer en nyckelsvårighet för Rithmio att vara densamma som alla typer av företag på marknaden för bärbara produkter står inför: helt enkelt få folk att bära prylar på kroppen och spåra vad de gör. Trots den snabba tillväxten av wearables är antalet personer som provar dem fortfarande litet, och det är inte klart hur det kommer att övertyga fler att vara med om det blir lättare att lägga till fler aktiviteter i en gadget.