Умные часы следят за каждым движением пользователя

Умные часы следят за каждым движением пользователя

Умные часы следят за каждым движением пользователя

Куда деть в спортзале телефон, банковскую карту, паспорт и наличные? Платёжный оператор Visa недавно выяснил, что 32% опрошенных прячут деньги и ценные вещи в носках и обуви, 24% – в нижнем белье, а 18% попросту держат их в руках.

В этой ситуации очень полезно было бы избавиться хотя бы от телефона. К счастью, "умные" часы (смарт-часы) давно переместились из научно-фантастического кино в повседневность. Крошечный гаджет на запястье неплохо заменяет смартфон: он умеет проверять почту и социальные сети и делать много других полезных вещей. Например, считать пульс или количество шагов, что очень важно для поклонников фитнеса, пишет vesti.ru.

До сих пор такие гаджеты умели распознавать только очень ограниченный набор видов физической активности – например, ходьбу или определённые упражнения. Дело в том, что девайс мог только сравнивать поступающие данные с образцами, которые были загодя вложены в него программистами. Между тем человеческая активность очень разнообразна и к тому же изменчива, она плохо укладывается в заранее заготовленные шаблоны.

В то же время давно существуют технологии машинного обучения, позволяющие компьютеру самостоятельно строить "картину мира" на основе поступающих данных. Нейронные сети пишут музыку, сортируют гербарии и даже следят за тем, чтобы медперсонал обрабатывал руки. Теперь они могут ещё и научиться отличать чистку зубов от нарезки овощей.

Новый подход к распознаванию движений был разработан исследовательской группой под руководством Дэниэля Роггена (Daniel Roggen) из Университета Сассекса. Алгоритм отслеживает движения тела в реальном времени и накапливает опыт, отмечая, когда человек начинает заниматься новым видом деятельности. Он различает даже то, сидит тот или лежит. Кроме того, система не обращает внимания на паузы: несколько серий шагов, прерванные небольшими периодами отдыха, будут восприниматься как одна прогулка, а не как разные.

"Этот новый метод обнаружения активности рисует гораздо более богатую, точную картину повседневной жизни человека", – отмечает Рогген.

Такая информация будет полезна не только спортсменам, но и врачам, в частности нейробиологам. В эпоху экзоскелетов и кибернетических протезов детальное изучение человеческих движений актуально как никогда.

Подробности исследования будут представлены на Международном симпозиуме по носимым компьютерам (International Symposium on Wearable Computers), который пройдёт 11–17 сентября 2017 года на Гавайях, США.

Отметим, что распознавание движений – это огромная и быстро развивающаяся область. Например, уже существует система, которая отслеживает движения головы водителя и может предвидеть его ошибки. Однако это технология не так уж безобидна: не так давно была продемонстрирована троянская программа, которая определяет набираемые PIN-коды по движениям руки владельца "умных часов". Впрочем, конкретно эта проблема легко решаема: достаточно носить часы на ноге.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru