Google SensorFM — базовая ИИ-модель для носимых устройств.

Google Research представила SensorFM — базовую модель для носимых устройств, обученную на наборе данных объёмом 1 триллион минут, собранных устройствами Fitbit и Pixel Watch, которые носили 5 миллионов человек в более чем 100 странах. SensorFM выпускается в нескольких размерах — от 100 000 до 100 миллионов параметров.

SensorFM обошла специализированные алгоритмы машинного обучения в 34 из 35 задач по прогнозированию показателей здоровья, таких как оценка частоты сердечных сокращений и кожной проводимости, а также поведенческих метрик. SensorFM оценивалась на данных 13 985 участников трёх отдельных исследований.

В основе модели лежит идея, что вместо десятков алгоритмов, каждый из которых заточен под свою конкретную метрику, должна существовать единая модель, способная охватить всю физиологическую систему целиком. Ошибка восстановления у самой крупной версии SensorFM на 31% ниже, чем у самой маленькой.

Google уже применила SensorFM в своей концепции ИИ-персонального врача, где использование прогнозов модели в медицинском заключении дало «статистически значимый» прирост по сравнению с базовым вариантом по всем пяти категориям (контекст, персонализация, рассуждение, релевантность, безопасность). Компания не объявляла никаких планов превратить SensorFM в коммерческий продукт — это исключительно исследовательский проект.