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Forschungspapier beschreibt Apple AirPods mit Gesundheitssensoren

Nach einem Bericht arbeitet Apples Forschungsteam für maschinelles Lernen (ML) an speziellen Gesundheitssensoren für die AirPods.

Laut dem Forschungspapier des ML-Teams würde der erste Schritt zur Entwicklung eines Instruments zur Erfassung der Atemfrequenz unternommen.

Apple AirPods mit Gesundheitssensoren?

Vor 12 Jahren bereits hatte Apple in einem Patent über die Integration von Gesundheitssensoren in künftige sportorientierte Kopfhörer geschrieben, wie zum Beispiel ein biometrischer oder psychologischer Sensor, der die Temperatur, den Herzschlag und weitere Werte eines Nutzers messen kann. Im Jahr 2018 erhielten die AirPods eine Aktualisierung und der Beschreibung wurden “Wellness-Sensoren” hinzugefügt.

Eine Reihe neuer Patente für einen Gesundheitssensor in künftigen AirPods erschienen in den Jahren 2020 und 2021. Apples Vizepräsident für Technologie sprach außerdem im Juni über Gesundheitssensoren in der Apple Watch und eventuell AirPods.

Das aktuelle Forschungspapier von Apples Forschungsteam für maschinelles Lernen (ML) schrieb, dass ein erster Schritt zur Entwicklung eines Instruments zur Erfassung der Atemnot unternommen werde, bei dem die Atemfrequenz bei Anstrengung mithilfe des Audio von tragbaren Kopfhörern geschätzt wird. Diese kosteneffiziente Methode bietet die Möglichkeit die kardiospiratische Fitness im Verlauf der Zeit zu erfassen. Atemmesswandler, akustische Sensoren, Thermistoren und weitere Sensoren zur Ermittlung des Atemmusters einer Person seien dem Bericht zufolge für den täglichen Gebrauch eventuell nicht angenehm und aufdringlich. Im Vergleich dazu wären mobile Kopfhörer relativ wirtschaftlich, komfortabel, zugänglich und ästhetisch akzeptabel, wie es in dem Forschungsbericht steht.

Datenerfassung

Nach dem Forschungspapier würden alle Daten mit mikrofonfähigen Nahbereichskopfhörern aufgezeichnet und hebt hier die Apple AirPods hervor. Diese Wearables wurden ausgewählt, weil sie Millionen Besitzer zählen und in zahlreichen Situationen verwendet werden können, vom Telefonieren bis hin zum Musikhören während einer Trainingseinheit.

Das Forschungspapier von Apples Team für Maschinelles Lernen ist mit allen Informationen online bei Scribd.com abrufbar.

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