Приложение, которое расскажет вам, когда нужно есть, спать и заниматься спортом
Корпорация IBM и компания Under Armour объединили усилия для создания продвинутого приложения, помогающего составить правильный распорядок дня. Если говорить проще, то теперь приложение на основе когнитивных способностей IBM Watson расскажет, когда нужно есть, спать и заниматься спортом. Само приложение называется «UA Record». Программа с когнитивными способностями от IBM Watson была представлена на CES 2015.
Идея состоит в том, чтобы Watson анализировал суточную активность пользователя, данные по сну и питанию. Эти данные человек вводит в приложение, а когнитивная система оценивает и анализирует информацию. Интересно еще и то, что приложение работает не только с данными своего пользователя, но и с информацией, полученной от других пользователей системы.
Пример: пользователь вводит все свои данные, включая вес и продолжительность сна (5 часов). Система после анализа этих данных говорит пользователю, что пользователей UA Record его возрастной группы около 5,7 миллионов человек. Используя данные людей в этой группе, система показала, что наименьший индекс массы тела наблюдается у тех людей, кто спит от семи до восьми часов каждую ночь.
Многие пользователи найдут подобную помощь со стороны программы очень полезной. Ведь одно дело, когда с экранов ТВ, страниц газет и журналов (включая online издания) о здоровом образе жизни говорят врачи, диетологи и прочие специалисты. И совсем другое, когда свое суждение выносит беспристрастная программа на основании данных миллионов реальных пользователей.
В будущем IBM и Under Armour планируют добавить еще и погодные данные сервиса Weather Channel, приобретенного недавно корпорацией IBM. Зачем? Для того, чтобы пользователь мог на основании данных по прогнозу погоды планировать тренировки, прогулки и деловые встречи.
К примеру, если через пару дней система прогнозирует солнце, можно побегать на улице. И, наоборот, если по прогнозу дожди и плохая погода, лучше пойти заниматься в зал.
В следующем году компания Under Armour добавит новые функции в свою когнитивную систему тренинга, основой для которой является IBM Watson. Среди прочих добавятся такие:
Индивидуальный подбор программы тренировок: приложение, используя данные анализа Watson по конкретному пользователю и его предпочтения, поможет составить кастомизированную программу тренировок.
Система питания: используя такие технологии, как Watson Visual Recognition и Watson Discovery, сервис сможет тщательно следить за питанием отдельно взятого пользователя.
Погода и окружающая среда: об этом уже говорилось выше. Используя данные прогноза погоды и другую информацию, программа сможет модифицировать план занятий пользователя в соответствии с конкретными условиями.
Кстати, сервисы IBM теперь могут предсказывать не только плохую погоду, но и возможные катастрофические явления, включая извержение вулкана или землетрясение. Эта система называется IBM Sequoia, информация о ней доступна в блоге компании на Geektimes.
Что касается приложения UA Record, возможно, не всем пользователям понравится то, что в системе используются личные данные. Но вся эта информация анонимизирована и не привязана к имени пользователя.
Как бы там ни было, это приложение выглядит, как проект из будущего. Тем не менее, это уже реальность, которую в скором времени смогут оценить миллионы пользователей.
c geektimes
Идея состоит в том, чтобы Watson анализировал суточную активность пользователя, данные по сну и питанию. Эти данные человек вводит в приложение, а когнитивная система оценивает и анализирует информацию. Интересно еще и то, что приложение работает не только с данными своего пользователя, но и с информацией, полученной от других пользователей системы.
Пример: пользователь вводит все свои данные, включая вес и продолжительность сна (5 часов). Система после анализа этих данных говорит пользователю, что пользователей UA Record его возрастной группы около 5,7 миллионов человек. Используя данные людей в этой группе, система показала, что наименьший индекс массы тела наблюдается у тех людей, кто спит от семи до восьми часов каждую ночь.
Многие пользователи найдут подобную помощь со стороны программы очень полезной. Ведь одно дело, когда с экранов ТВ, страниц газет и журналов (включая online издания) о здоровом образе жизни говорят врачи, диетологи и прочие специалисты. И совсем другое, когда свое суждение выносит беспристрастная программа на основании данных миллионов реальных пользователей.
В будущем IBM и Under Armour планируют добавить еще и погодные данные сервиса Weather Channel, приобретенного недавно корпорацией IBM. Зачем? Для того, чтобы пользователь мог на основании данных по прогнозу погоды планировать тренировки, прогулки и деловые встречи.
К примеру, если через пару дней система прогнозирует солнце, можно побегать на улице. И, наоборот, если по прогнозу дожди и плохая погода, лучше пойти заниматься в зал.
В следующем году компания Under Armour добавит новые функции в свою когнитивную систему тренинга, основой для которой является IBM Watson. Среди прочих добавятся такие:
Индивидуальный подбор программы тренировок: приложение, используя данные анализа Watson по конкретному пользователю и его предпочтения, поможет составить кастомизированную программу тренировок.
Система питания: используя такие технологии, как Watson Visual Recognition и Watson Discovery, сервис сможет тщательно следить за питанием отдельно взятого пользователя.
Погода и окружающая среда: об этом уже говорилось выше. Используя данные прогноза погоды и другую информацию, программа сможет модифицировать план занятий пользователя в соответствии с конкретными условиями.
Кстати, сервисы IBM теперь могут предсказывать не только плохую погоду, но и возможные катастрофические явления, включая извержение вулкана или землетрясение. Эта система называется IBM Sequoia, информация о ней доступна в блоге компании на Geektimes.
Что касается приложения UA Record, возможно, не всем пользователям понравится то, что в системе используются личные данные. Но вся эта информация анонимизирована и не привязана к имени пользователя.
Как бы там ни было, это приложение выглядит, как проект из будущего. Тем не менее, это уже реальность, которую в скором времени смогут оценить миллионы пользователей.
c geektimes